自由漂浮空间机器人关节故障锁定位置辨识

针对自由漂浮空间机器人在关节故障情况下关节锁定位置的辨识问题,根据其线动量守恒和角动量守恒特性,建立了关节故障锁定位置辨识的误差模型,提出了利用混沌粒子群优化(CPSO)搜索关节故障位置的辨识算法。最后采用虚拟样机技术,建立了空间机器人系统的虚拟样机,对空间机器人系统进行动力学仿真,获取了运动数据,采用此数据对提出的关节故障位置辨识算法进行了有效性验证。     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

22 nm全耗尽型绝缘体上硅器件单粒子瞬态效应的敏感区域

基于3D-TCAD模拟,研究了22 nm全耗尽型绝缘体上硅(fully depleted silicon-on-insulator,FDSOI)器件单粒子瞬态(single-event transient,SET)效应的敏感性区域。对比了使用单管和使用反相器来研究器件SET敏感性区域的方法,从而分析实际电路中重离子轰击位置对22 nm FDSOI器件SET敏感性的影响,并从电荷收集机制的角度进行了解释。深入分析发现寄生双极放大效应对重粒子轰击位置敏感是造成器件不同区域SET敏感性不同的原因。而单管漏极接恒压源造成漏极敏感性增强是导致单管与反相器中器件SET敏感区域不同的原因。修正了FDSOI工艺下器件SET敏感性区域的研究方法,与单管相比,采用反相器进行仿真,结果更符合实际情况,这将为器件SET加固提供理论指导。     

基于兹-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法（兹-QPSO）实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

非高斯背景条件下水声信号粒子滤波性能分析

基于贝叶斯滤波原理,介绍了粒子滤波(Particle Filter,PF)的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响,分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,对比分析了扩展卡尔曼滤波(Extended Kaman Filter,EKF)算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明,在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降,而PF算法能继续保持较好的跟踪精度,证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。     

求解武器目标分配问题的改进粒子群算法

在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。     

临近空间中子环境及其探测

在临近空间辐射环境的诸多因素中,中子对飞行器的安全、可靠运行以及人员健康的威胁最为严重。文章介绍了临近空间中子的来源及其对飞行器和人体的危害,指出临近空间中子探测研究的重要意义,简要阐述了临近空间中子探测的原理与方法,最后探讨了临近空间中子探测领域所涉及的几个关键问题。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

自学习粒子群与梯度下降混杂的漏磁反演方法

利用自学习粒子群优化算法的全局寻优能力克服梯度下降法过分依赖初始解,易陷入局部极值的缺点,从而提高梯度下降法的优化性能。以径向基函数神经网络为前向模型,基于自学习粒子群与梯度下降混杂的反演方法用于漏磁缺陷轮廓重构中。实验结果表明,该反演方法重构的缺陷轮廓比较准确,且在漏磁信号存在噪声的情况下,重构结果到与实际轮廓相近,并具有一定的噪声鲁棒性。     

应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。