动态协同空战攻击决策问题研究

攻击决策问题是协同空战领域研究的核心问题之一,通过优化战机武器资源配置,以提高战机协同作战效能。针对动态协同空战攻击决策问题,系统分析空战环境的动态性,将空战动态划分为连续动态和离散动态,并建立多约束条件下动态协同空战攻击决策优化模型;设计了空战环境变化监测策略和种群多样性策略,通过迭代窗的设置,基于离散粒子群算法,提出了一种基于滚动迭代窗的启发式变异离散粒子群算法的动态协同攻击决策方法。通过仿真实验验证了所提方法能够在连续和离散动态条件下合理地规划协同空战攻击决策。     

基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法

针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。     

一种改进的地磁平缓区的地磁匹配算法

地磁匹配在磁场特征不明显的区域往往难以得到理想的匹配结果,在分析误匹配原因的基础上提出了一种改进的匹配算法。该算法先基于两个地磁矢量进行粗匹配,进一步缩小搜索范围,然后以地磁信息熵为目标函数,利用粒子群优化算法进行精匹配以提高磁场平缓区的匹配结果。算法尽可能少地引入地磁矢量,又保证了一定的匹配精度,兼顾了地磁基准图制图的复杂性与匹配精度。     

一种基于和声搜索的改进粒子滤波算法及应用

针对传统粒子滤波算法在粒子生成阶段存在的粒子选取盲目性问题,提出了将和声搜索算法与粒子滤波算法相结合的设计思路,得到了一种改进型粒子滤波算法.随后,针对某载体的导航问题,将该算法应用于组合导航滤波并进行了仿真,仿真结果验证了所提出滤波算法的正确性和有效性.     

基于粒子群优化的观测站部署算法

针对红外观测站部署问题,在研究观测站位置对定位精度影响的基础上,提出了基于粒子群优化的观测站部署算法。首先对ECEF坐标系下的CRLB矩阵进行推导;然后将观测站优化部署问题抽象为非线性规划模型,并将红外传感器联合定位的CRLB作为目标函数;最后采用粒子群优化算法求解该模型,避免了传统的非线性规划算法需要求解目标函数梯度的难题。结果表明,本文的部署算法具有一定的理论依据和工程意义;可以为实际红外观测站的静态部署和动态部署提供参考。     

基于概率图模型的海上多目标跟踪

针对海上复杂环境中多运动目标跟踪问题,提出了一种融合概率图模型和粒子滤波的跟踪方法.该方法采用二元马尔可夫随机场构建多目标模型,利用势函数表示其联合概率分布,最后用变差分法和粒子滤波推理后验概率密度.通过二阶回归模型准确构建状态转移方程,以及Mean-Shift迭代加速粒子采样,提高了算法精确度和运行效率.实验表明:该方法能很好地实现海上复杂环境中的多目标实时跟踪.     

十年挂帅闯三关——记嫦娥三号卫星粒子激发X谱仪主任设计师王焕玉

2013年12月6日,当世界瞩目的嫦娥三号卫星所载的探测器——玉兔月球车行驶在月球表面．X射线谱仪开始工作时,本刊记者拨通了中科院高能物理所党委书记、副所长、嫦娥三号卫星粒子激发X谱仪主任设计师王焕玉的电话．向他表示祝贺。他说：“成绩是高能物理所科研团队共同创造的,功劳也是大伙儿的。成功之后自然很兴奋．但后面还有嫦娥四号、五号在等待我们继续攻关。”     

天基光学短弧观测约束域的粒子群优化定轨方法

针对空间目标定轨问题,提出一种利用两段天基光学短弧观测数据的粒子群优化定轨新算法。在介绍天基光学短弧观测测量帧集、测量约束域及目标函数构造的基础上,为解决已有的基于网格搜索思想寻优的算法存在的多解、局部最优解及运算量过大等问题,提出了一种利用粒子群优化算法在约束域内对目标函数值寻优达到定轨目的的新算法。对算法的性能进行了仿真验证。多次仿真结果表明:该算法大大降低了计算量,且有效地解决了目标函数多解和局部最优解问题,对目标定轨的精度与定轨算法的克拉美罗下限接近。     

航空时敏制导炸弹增程弹道组合优化设计

为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。     

基于θ-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(θ-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。