混合遗传算法的战时舰艇伴随保障人员优化配置

遂行一次作战任务的伴随保障人员总数往往是有限的,针对各舰艇进行人员科学配置,对于缩短战时累计修复时间、提升维修效率意义重大。建立了战时舰艇伴随保障人员优化配置模型,分析了与之相关的因素和限制条件,运用混合遗传算法求解人员配置方案,实现战时舰艇编队累计修复时间之和的最小化,通过数值仿真实验验证了模型及算法的可行性、客观性和高效性,有效缩短了总修复时间。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

基于区域分割的快速KNN定位算法

针对位置指纹定位算法指纹匹配效率低、定位实时性差等问题,基于传统的K最近邻思想提出一种区域分割的方法。该算法在指纹匹配阶段根据区域分割的思想,逐步缩小对目标点的定位区域范围,选取该范围内所有的参考点作为待匹配的指纹,利用KNN算法进行最终的位置估计,实现目标的快速定位。这样的过程大幅度减小了KNN算法的指纹匹配功耗,使其能应用在较大的指纹数据库中。仿真实验结果表明,该算法在保证定位精度的情况下,定位的速度明显快于传统的KNN定位算法。     

时变平坦衰落SIMO信道中的信噪比盲估计

针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于EM(Expectation-Maximization)算法的改进M2M4-EM算法。利用EM算法的迭代期望值最大化思想,推导了SIMO信道下EM算法的闭式解。为进一步改善性能,通过接收信号的二阶和四阶矩(M2M4)对EM算法进行初始化。仿真结果表明,M2M4-EM算法在较宽的信噪比范围内具有较好的估计精度和较快的收敛速度。     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

一种基于改进K-means算法的空间群划分方法

空间群划分是兵力分群的重要环节,其关键在于确定"距离"度量函数、分群数目和初始分群中心。传统算法的初始聚类中心和聚类数目不固定,直接用于空间群划分将使得划分结果不稳定。为此,提出了一种基于改进算法的空间群划分方法。利用了现有空间群划分方法中的距离函数改进策略计算敌方作战单元两两之间的"距离",引入一种快速搜寻高密度点的方法,确定了初始分群中心和分群数目,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于子阵的频控阵自适应波束形成算法

针对经典的最小方差无畸变响应波束形成器应用在FDA-BFF(Frequency Diverse Array Based On Frequency Filter,FDA-BFF)及FDA-MIMO(Frequency Diverse Array Multiple-Input Multiple-Output,FDA-MIMO)接收机结构时,当阵元数较大或干扰与目标角度维接近时波束主瓣会产生峰值畸变或偏移,波束形成器输出性能下降,无法有效确定目标位置的问题,提出了基于双边小方差无畸变响应的子阵频控阵波束形成算法。该算法将一维均匀线性阵列划分为两个采用不同非线性频偏的中心对称子阵结构,在目标位置形成点状波束,对传统频偏固定的频控阵方向图中的距离-角度实现解耦。之后,通过双边小方差无畸变响应算法中求解克罗内克积的方式降低了算法计算量。仿真验证表明,阵元数较大时该算法在目标位置处形成点状波束的同时,可以有效抑制角度维不可分的干扰。     

基于时延的软件定义航空网络控制器部署策略

在软件定义航空信息网络架构中,针对控制平面单点失效问题,提出一种多控制器部署方案。通过构建航空集群域,在航空集群域中部署集群控制器,控制器进一步控制该域内飞机来获得网络的高效管理以及信息的有效处理。定义数据传输时延、控制路径时延以及控制器同步时延,以航空信息网络全网时延最小为优化目标,在构建航空集群方面,提出一种k-means改进算法;在集群域中部署控制器时,提出一种时延约束的可靠部署方案。仿真结果表明,该方案能够有效保证全网络的可靠性,并可以有效降低网络中的时延开销,为解决多控制器部署提供了思路。     

基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。