球形译码算法中不均匀半径分配方案及性能分析

在球形译码算法中,初始半径的选择与分配是影响算法性能与复杂度的重要因素.针对球形译码算法在低信噪比时复杂度高的问题,提出了一种新的基于V-BLAST信号模型的初始半径选择与(准)线性半径分配方案,并分析了应用该方案的两种典型球形译码算法流程的性能与复杂度,其分析方法适用于任意不均匀半径分配方案.分析与仿真表明,与传统的球形译码算法相比,在信噪比较低时,采用该方案的球形译码算法的复杂度显著降低;在较宽信噪比范围内,其误码率性能接近最大似然检测性能.     

末段高低两层协同反导火力分配模型研究

火力分配是末段高低两层反导作战的重要环节,分配方案的优劣、分配效率的高低将对反导作战效能产生重要影响。在深入分析末段协同反导作战基础上,提出了火力分配原则,并建立了末段协同反导作战火力分配模型。引入惩罚函数简化模型,并采用MPDE算法对模型进行求解。通过仿真分析,验证了模型的合理性和算法的有效性,并得出末段协同反导火力分配一般规律。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

基于多目标模拟预算最优分配的飞机维护计划

将多目标模拟预算最优分配算法和偏好规划引入到飞机维护研究中。模型分为优化阶段和决策阶段。在优化阶段中,将影响飞机维护计划的关键因素及优化目标用随机仿真模型表示,将偏好信息引入优化模型,提出了偏好多目标模拟预算最优分配算法,通过该算法获得成对非支配集合。采用多属性决策模型和偏好规划模型从成对非支配解中确定偏好非成对支配解。最后,运用决策准则获得最优方案。仿真表明该方法的有效性。     

基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法

针对雷达网目标分配的问题,提出基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法,利用改进蜂群算法对目标函数进行寻优并确定目标分配方案。在该算法中,跟随蜂采用双向轮盘赌的方式选择引领蜂,有助于获得全局最优解,提高算法收敛速度。仿真结果表明,改进蜂群算法能够有效对雷达网目标分配问题进行优化求解,与基本蜂群算法相比,收敛速度快、全局寻优能力增强。在此基础上,发现改变算法参数会影响到雷达网目标分配方案,如何确定最优参数,将是下一步研究的方向。     

分布式协同拍卖算法的动态联合火力分配方法

动态联合火力分配问题是一类实时性很强的优化问题。以多机编队协同攻击地面机动目标为背景,建立了联合考虑武器、传感器和目标的火力分配问题的数学模型。根据分布式协同拍卖算法的基本原理,考虑不同目标的火力分配截止时间不同,设计了基于分布协同拍卖的动态目标分配算法。所提出的算法主要有以下两个优点:根据不同目标的火力分配截止时间不同,在算法运行的不同阶段给出相应目标的分配方案能有效地提高算法解的质量;根据分配原则,能将具有不同火力分配截止期的目标分配给同一组攻击机——传感器组,能更充分地发挥编队中作战能力较强的攻击机与传感器的优势,从而发挥编队的最大攻击能力。最后,通过仿真,对算法在以上两方面的优点进行了验证。     

SURF算法在铸造缺陷无损检测中的应用

通过对铸造缺陷无损检测方法的研究,依据X射线成像特点,提出了一种基于SURF算法的自动检测方法:首先对标准样本图像构件采用SURF算法提取相应的特征值,得到样本构件的SURF特征;然后在旋转工作台旋转一周范围内提取待检产品的SURF特征,并与样本构件进行匹配;最后根据特征点的匹配个数判定产品是否含有此构件。实验结果表明,该方法能够准确地检测出产品是否含有特定构件,为铸造缺陷无损检测提供了一种新的检验方法。     

基于Hopfield神经网络算法的雷达干扰资源分配

为了使有限的雷达干扰资源发挥最佳的干扰效果,基于干扰效益最大准则建立了雷达干扰资源优化分配模型。提出了基于Hopfield神经网络算法的干扰资源优化分配方法,利用该方法能够在可行的解空间中找出满足能量函数和约束条件的全局最优分配方案。并与干扰资源蚁群优化分配算法进行了比较,理论推导与仿真实验表明该方法的可行性与有效性,且比蚁群分配算法具有更快的收敛速度和更好的健壮性。     

无人机协同攻击的混合粒子群算法

针对协同空战中多目标的攻击问题,综合考虑杀伤概率、毁伤率、战役价值3个因素,分别制定评价函数.采用线型加权的方法,确定总的代价函数.使用混合粒子群算法(Heuristic Particle Swarm Optimization, HPSO)优化攻击分配方案,找到使我方以最小代价获得胜利的分配方案.最后仿真,3架我机对阵8架敌机,分析了8种不同的交叉变异策略对攻击分配结果的影响,并与蚁群算法进行比较,在代价函数基本不变的前提下,速度提高了近10倍,表明了采用HPSO算法优化攻击分配方案的快速性和正确性.     

基于模糊聚类——拍卖机制的火力协同方法

针对协同作战中环境影响复杂度高,火力分配不及时、效率低等问题,提出了陆战场协同任务分配方法,构建了多武器-目标任务的数学模型。在该数学模型的基础上,基于聚类算法与拍卖算法相结合的原理进行优化求解,在两级分配的模式下,可在更短的时间内获得分配方案。算例表明,所构建协同任务分配模型能够及时有效地获得任务分配方案,较好地解决了多武器-目标的协同任务分配问题。