基于速度可控粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

航天测控系统是一个典型的多阶段任务系统,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,构建了其任务可靠性分配模型,针对任务可靠性分配这类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度可控的粒子群优化算法.为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度更新策略.通过算例仿真,表明算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波

针对经典粒子滤波的样本退化问题,提出了基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波.该方法将自适应因子与无迹卡尔曼滤波相结合构造粒子滤波的建议分布,即通过UT变化构造建议分布函数,利用预测残差作为自适应因子,在线调整测量预测协方差、状态测量互协方差和状态更新协方差的实时变化,从而调整其在滤波中的作用.非线性状态估计仿真实验表明,该算法具有较强的自适应性和较高的滤波精度.     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

基于改进粒子群算法的单预警机动态航迹规划

现代战争的战场环境复杂多变,要求预警机必须在执行任务过程中根据临时获取的战场信息进行实时动态航迹规划,因此动态航迹规划具有更强的实战意义。基于此,首先分析了预警机航迹规划与目前研究的飞行器航迹规划的不同,指出目前研究的静态航迹规划方法不能满足动态规划的实时性要求;其次,对影响预警机动态航迹规划的主要因素进行数学建模后得出代价函数;然后,基于改进粒子群优化算法对其进行动态航迹寻优;最后,通过matlab仿真证明了设计的方法能够自动进行动态航迹规划和评价选优,同时能够满足实时性要求。     

基于PSO-AFSA算法的典型集群目标瞄准点选择

利用粒子群算法快速的局部收敛性和人工鱼群的全局收敛性,提出了基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,并用于求解常规导弹打击集群目标瞄准点选择优化问题。仿真结果表明:此算法在求解常规导弹打击集群目标瞄准点选择问题时,可以较少的迭代次数取得比较满意的瞄准点。     

基于DPSO算法的军用飞机起降调度

作战时军用飞机的起降时刻均由作战计划指定,但实际中很难精确地使每架军机在计划时刻起降.考虑到各架军机实际与计划起降时刻的偏差对作战影响的不同,以加权提前/延误和为目标函数,将军机起降调度模型转换为带到达时间的单机加权E/T调度模型,并设计了一种针对自然数域的离散粒子群算法求解该模型.仿真结果说明了所设计模型和算法的有效性.     

一种改进的SIR粒子滤波方法

SIR粒子滤波算法在重采样无法进行时可能失效,详细分析了算法失效的原因,并针对此问题提出了基于PSO的改进方法,该方法利用PSO的智能寻优机制引导重要性抽样的粒子移向高似然区,从而确保重采样过程的顺利进行。仿真试验表明,提出的改进方法可以有效解决SIR算法因重采样无法进行而导致的失效问题。     

声自导鱼雷一次转角射击参数的优化

为了提高声自导鱼雷一次转角射击的发现概率,建立了一次转角射击的解析模型,并将射击参数的优化归结为一个带约束的优化问题。使用了一种改进的粒子群算法解决了上述问题,优化了自导扇面相遇点系数和出管直航距离两个射击参数。实验结果表明,使用优化后的射击参数显著提高了鱼雷的发现概率。