基于HLA的卫星探测能力仿真评估系统研究

根据卫星探测舰船目标的特点以及高层体系结构(HLA)的原理,研充卫星探测能力仿真评估问题.提出了分布式、模块化、易扩展的卫星探测能力仿真评估系统结构,并根据该系统的功能结构进行了对象类和交互类的设计开发,并具体介绍了联邦成员的实现过程.仿真结果充分验证了模型和方法的有效性.仿真系统的研究开发可以为整个卫星应用系统作战效能的分析评估提供平台和依据.     

优化多星协同观测的改进广义模式搜索算法

多星协同观测可以最大化卫星的整体效能,如何对多星进行部署是一个设计空间大、设计变量多的优化问题.对此,提出了基于Kriging模型的改进广义模式搜索算法.在算法的搜索步,通过代理模型最优和最大期望提高在当前网格内进行选点,避免选择的盲目性;在筛选步,利用代理模型预测筛选集中各点提高的比例并排序,减少不必要的仿真分析.最后,采用该算法对多星部署方案进行优化,通过对比发现,算法性能优于STK-Analyzer,证明了算法的可行性和有效性.     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。     

应用改进遗传算法优化天基光学监视平台轨道

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道倾角进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约1个量级。     

临近空间传感器动态组网优化部署研究

为了提高临近空间传感器系统整体性能,更好地适应现代条件下的高科技电子战、信息战,提出了一种基于遗传算法的临近空间传感器动态组网优化部署方法,建立了临近空间传感器组网优化部署的数学模型,给出遗传算法在该优化问题中的求解过程和步骤,为加快求解速度对遗传算法进行了改进.通过组网仿真表明该方法能够快速得出多种优化部署方案,从而为传感器组网部署提供了科学、有效的支持.     

基于SINS/GPS组合导航的AUV半实物仿真系统设计(英文)

为了满足水下航行远航程和长时间的要求,远航程自主水下航行器(AUV)采用的是以SINS导航为主、卫星导航定期修正的方式,以提高导航的精度和可靠性.设计一种采用GPS卫星定位导航模拟器、GPS接收机、惯性测量器件(IMU)和实时仿真计算机构成的采用SINS/GPS组合导航方式的AUV导航半实物仿真系统,并对该系统的硬件接口设计、算法和软件开发进行了论述.所开发的系统通过外部的线运动补偿实现了惯性导航系统的完整计算,通过时间同步策略解决了各导航子系统的并行同步问题.部分仿真试验的结果表明,所设计的半实物仿真系统方案可行,可用于更高置信度的AUV组合导航仿真实验.     

基于ModelCenter的顶置武器站稳定精度优化

顶置武器站具有系统组成类型复杂、子系统间存在耦合作用的特点,导致多学科协同仿真的优化模型难以建立。通过Adams、Simulink分别建立了顶置武器站机械系统及控制系统模型,并在多学科优化设计平台Model Center中对该机电联合仿真模型进行系统集成;在此基础上,以顶置武器站稳定精度为目标函数,采用一阶差分模型对炮控系统比例系数及积分系数进行了灵敏度分析,并采用设计探索优化器对该参数进行了优化设计。仿真结果表明,所建立的顶置武器站稳定精度多学科协同优化模型设计周期短、计算效率高,为下一步进行顶置武器站多工况、多结构参数的优化设计提供技术支撑。     

一种均匀磁场线圈优化设计方法

在均匀磁场线圈设计时,为同时满足均匀度和可达性的要求,首先采用切比雪夫级数对多边形线圈磁场进行了建模;其次,通过遗传微粒群算法对各线圈的位置、尺寸及电流参数进行了优化求解,优化后的均匀线圈系统满足设计要求。考虑到工程应用中安装尺寸的精度问题,对相关参数进行了微调,调整后线圈系统均匀度同样满足要求;最后,通过有限元软件仿真对优化结果进行了验证,结果表明:该优化方法具有较好的工程实用价值。     

单板纳星电源系统能量平衡仿真

能量平衡是微纳卫星电源系统设计和考核的重要要求,在地面通常通过数值仿真进行评价。介绍单板纳星电源系统结构和特点;分别对太阳电池阵、蓄电池组和卫星负载进行数学建模;结合卫星姿态动力学进行能量平衡仿真,仿真结果可以实时反映卫星的功率变化、电池容量和能量平衡情况。电源系统在轨试验数据与仿真结果基本一致,证明所建模型是正确的,仿真方法有效。     

基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法

针对无人机飞行过程中避障问题,提出了一种基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法。通过对无人机平台模型进行分析,构造了无人机状态空间预测模型。为保证路径规划过程输出的平稳性,采用一阶指数变化形式作为无人机飞行路径的参考轨迹。设计了预测模型调整策略,并给出了参数调整流程,以能力-时间组合最优为目标,建立了无人机避障路径优化模型,采用有限时域优化的滚动优化算法对无人机避障优化模型进行了求解。算例仿真结果表明,该算法可有效解决无人机飞行路径的避障问题。     

航天器隔振器多目标优化方法

由于存在各种高频内部扰动,高精度航天器通常需要进行隔振设计,而被动隔振装置被广泛采用。在被动隔振装置设计中,抑制共振响应峰和隔离中高频振动存在很强的冲突性,需要进行多目标优化设计。建立了隔振系统的动力学模型,提出了以传递函数共振峰幅值和中高频衰减为目标函数的多目标优化模型;提出了基于分解的多目标进化算法对单级和两级隔振装置进行多目标优化的设计方法;对某空间隔振装置进行了数值仿真,结果验证了本文算法的有效性。     

基于MOEA/D的航天器隔振器多目标优化方法研究

由于存在各种高频内部扰动,高精度航天器通常需要进行隔振设计,而被动隔振装置被广泛采用。在被动隔振装置设计中,抑制共振响应峰和隔离中高频振动存在很强的冲突性,需要进行多目标优化设计。首先,建立了隔振系统的动力学模型,提出了以传递函数共振峰幅值和中高频衰减为目标函数的多目标优化模型;其次,提出了基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）对单级和两级级隔振装置进行多目标优化的设计方法;最后,对某空间隔振装置进行了数值仿真,结果验证了本文算法的有效性。     

水下潜器自导搜索策略仿真平台设计与应用

根据研究实际需求,本文基于作战能力评估理论对水下潜器自导搜索策略仿真平台进行了开发设计,并结合建立的多指标评估体系和相应的评估方法,借助均匀设计法,将其成功应用于水下潜器自导搜索策略的设计优化中。文中首先分析了仿真平台的系统需求,进而确定了其总体构架,并针对自导搜索策略研究的特点确定了相应的人机交互界面。最后给出了进行自导搜索策略仿真优化的基本思路和方法,并通过水下潜器最优自导搜索策略方案仿真研究的实例表明,本文设计的仿真平台和研究方法不仅完全能够满足水下潜器的自导搜索策略仿真研究需求,还能有效节省科研成本,具有重要的工程应用价值。     

一种基于要素参量化的实验想定空间生成系统

研究了探索性仿真想定空间的智能化生成问题,提出了一种基于实验要素参量化方法的仿真想定空间生成系统。在归纳了基于要素参量化的想定空间生成原理的基础上,构建了系统结构,阐述了各模块的实现方法。基于VR-Foorces仿真平台的开放接口服务,将想定的参量化和实例化问题分解为元语句的参量化和实例化,较好地解决了仿真想定参量化处理这一关键技术。本研究将为探索性仿真实验空间设计和自动生成提供参考。     

基于混合星座的卫星导航系统功率增强服务性能分析

在导航战中,卫星功率增强技术是提高战区卫星导航系统生存能力的重要措施.针对导航战背景下如何保持Compass系统对我国领土及周边区域导航服务能力的问题进行了研究,提出了一种基于混合星座和最优GDOP值准则的卫星导航系统功率增强方案,并就功率增强覆盖区域在不同实现方式条件下的覆盖性、可用性和实现复杂度等性能进行了对比分析.分析结果表明,采用“5GEO +4MEO”的功率增强组合形式,可以实现对我国领土及近海区域的全天时覆盖,可用性水平达到100％( GDOP ＜6.3),同时具有实现复杂度低和系统稳定性好等特点,可作为我国区域功率增强的备选方案.     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

自适应人工蜂群优化的混沌系统参数估计

为了对混沌系统未知参数进行准确估计,改进了人工蜂群优化算法,提出自适应人工蜂群算法的混沌系统参数估计方法。将混沌系统参数估计问题转化为多维变量数值优化问题,利用人工蜂群算法对未知参数进行导向随机搜索。在搜索过程中,通过种群优化程度和解的质量自适应地调整更新步长和解的尝试次数。以Lorenz混沌系统为例进行的仿真实验表明,该方法在无噪声和噪声强度较大的情况下均能够获得较好的估计结果,表现出较强的鲁棒性。