基于二层遗传算法的导弹航路选优问题研究

在多批次多数量的反舰导弹从多个方向对敌舰艇进行饱和攻击的决策过程中,如何选择出最优的航路组合是提高反舰导弹作战效能的关键问题。在综合分析反舰导弹航路选优问题的基础上,建立了导弹航路选择的优化模型,并针对导弹航路选优问题,对基本遗传算法进行了改进,提出了二层遗传算法。仿真分析了多火力单元多目标导弹攻击的航路组合优化问题,得出了有效的导弹攻击航路。通过验证,说明了二层遗传算法在导弹航路规划中的有效性。     

被动全向声纳浮标跟踪潜艇的优化布放方法

反潜飞机利用被动全向声纳浮标可以隐蔽地跟踪潜艇,但浮标消耗量大。在满足定位精度的条件下,如何优化布放浮标以便有效增加跟踪时间是一个亟待解决的问题。首先分析了浮标探测性能和浮标群相对位置对定位精度的影响,得到浮标布放的五种基本原则;然后结合水下目标跟踪技术提出了两种用被动全向声纳浮标跟踪潜艇的优化布放方法:一种是利用遗传算法来优化每一枚浮标的布放位置,另一种是将一批次投放2-4枚浮标的多维优化问题简单转换成一维优化问题来确定浮标的布放位置。最后仿真计算了这两种方法的跟踪性能及浮标消耗量。仿真结果表明,两种优化布放方法均能满足跟踪要求,前者的浮标消耗量比后者略少,但后者的投放批次少很多,有利于减少人员的工作量。     

声纳浮标搜潜优化布放技术研究

在航空搜潜中为了提高搜索概率,需要优化声纳浮标群的布放位置。首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后采用多点随机搜索、分区&分支界定和遗传算法对规则阵形和不规则阵形的声纳浮标群的布放位置进行优化,相应地建构了三种声纳浮标搜潜优化布放方法。仿真结果表明：在简单环境下搜潜,用前两种方法优化规则浮标阵的阵形参数,其搜索概率高而且运算时间短;在复杂环境下搜潜,利用遗传算法优化不规则浮标阵的布放位置,具有最高的搜索概率但运算时间较长。     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

飞越北极航行时间模型的研究

对飞越北极,缩短航线,节省航行时间问题进行了研究。采用了多种算法,对其有效性、适用性和复杂性进行分析讨论。假设"在旋转椭球体中,以通过球心和该椭球体上任意两点所构成的平面截此椭球体所得轨迹弧长作为曲面上两点间最短距离的近似值",在此基础上,通过运用数学软件计算得出结论:从北京出发,飞越北极抵达底特律的飞行时间可节省4.079 6h,从而使问题得到了进一步的验证。