基于蚁群算法的Costas跳频信号自测速方法

分析了速度对Costas跳频信号回波的影响,用波形熵作为性能指标函数,研究了基于蚁群算法的Costas跳频信号自测速方法,仿真验证表明,这种测速方法能够明显提高测速的精度.     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.     

助推-滑翔飞行器可达区域影响因素研究

利用Radau伪谱法将连续的助推-滑翔飞行器轨迹优化问题转化为非线性规划问题,通过仿真得到了飞行器完整的可达区域,着重分析了升阻比、终端速度以及终端倾角对飞行器可达区域的影响.研究结果表明,可达区域呈现出类椭圆结构,其地理区域覆盖能力由助推火箭关机点速度决定;与终端倾角对飞行器可达区域的影响相比,飞行器升阻比特性和终端速度的影响相对较大.     

A robust sensor covering and communication problem

We consider the problem of placing sensors across some area of interest. The sensors must be placed so that they cover a fixed set of targets in the region, and should be deployed in a manner that allows sensors to communicate with one another. In particular, there exists a measure of communication effectiveness for each sensor pair, which is determined by a concave function of distance between the sensors. Complicating the sensor location problem are uncertainties related to sensor placement, for example, as caused by drifting due to air or water currents to which the sensors may be subjected. Our problem thus seeks to maximize a metric regarding intrasensor communication effectiveness, subject to the condition that all targets must be covered by some sensor, where sensor drift occurs according to a robust (worst‐case) mechanism. We formulate an approximation approach and develop a cutting‐plane algorithm to solve this problem, comparing the effectiveness of two different classes of inequalities. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 582–594, 2015     

利用对比度最优准则的压控振荡器调频非线性误差估计与校正方法

针对压控振荡器调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的压控振荡器频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对压控振荡器输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中压控振荡器器件的参数漂移问题具有重要指导意义。     

改进蚁群算法在DSR路由协议中的应用

针对移动Ad hoc网络节点移动频繁和单路径DSR路由协议不能均衡负载、网络健壮性低以及蚁群算法存在局部查询最优的问题,提出一种改进的蚁群算法,并把改进的蚁群算法应用到单路径路由协议DSR,设计出基于蚁群算法的多路径路由协议IDSR,通过仿真实验,从影响Ad hoc网络路由协议性能优劣的3个主要指标来比较IDSR、DSR路由协议和SMR路由协议的性能,实验结果表明,虽然改进协议IDSR路由开销比DSR、SMR稍有增加,但分组的投递率和平均端到端延时性能都有明显提高。     

采用组合优化策略求解导管桨参数优化设计问题

建立了新的导管桨优化设计模型。该模型采用试验设计方法(DOE,design of experiment)在设计空间中均匀采样,捕捉整个设计空间中最有效的设计区域,进而用梯度优化算法在有效设计区域中进行优化设计。经计算实例证明:该算法可以辨识各因子对设计目标的影响系数,从而减少导管桨约束优化问题的计算时间,更有效地解决复杂的非线性优化问题。     

大空间建筑消防给水系统的优化研究

大空间建筑存在火灾危险性较大、消防员施救灭火困难等诸多问题,这对大空间建筑消防给水系统的设计提出了很高的要求,而随着现代建筑水平的日益提高,大空间建筑的个性化设计又给消防给水系统的设计增加了一定的难度。从研究常用的大空间建筑消防给水系统入手,分析当前大空间建筑消防给水系统常见的一些问题,并从三个方面对大空间建筑消防给水系统的设计优化提出可行性建议,以期对大空间建筑消防给水系统的设计优化有所帮助。     

基于理想点距离算法的灭火作战方案优选

分析了传统的灭火作战方案优选方法存在的弊端,提出了基于模糊集理论的计算理想点距离的优选法,明确了语言变量与模糊集理论的相关定义,规定了模糊评价语言与三角模糊数的换算方法,阐述了理想点距离的计算方法,建立了灭火作战方案优选模型,验证了该方法在灭火作战方案优选方面的科学性、有效性以及合理性.     

基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将三维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。