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821.
针对舰炮火控系统中搜索雷达对来袭导弹跟踪为背景,提出一种基于坐标转弯模型(CT)的自适应交互多模型跟踪算法(AIMM-CV/CT),模型集取为一个匀速和一个坐标转弯模型,滤波器采用各子滤波器模型噪声方差在线计算调整的自适应交互式多模型算法;给出了比例导引规律来袭导弹的航路仿真方法,并对AIMM-CV/CT与IMM-CV/CT算法进行了仿真比较.仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性.  相似文献   
822.
导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.  相似文献   
823.
针对现代军用飞行器任务规划系统航路规划的特点,分析了飞行器航路规划的基本要求,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法:A*搜索算法、遗传算法、粒子群算法、数学规划算法、电势理论法等,并对飞行器航路规划算法的发展趋势进行了展望.  相似文献   
824.
基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.  相似文献   
825.
基于聚集位向量的IPv6快速路由查找算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
随着IPv6协议的广泛应用,传统的IPv4路由表查找算法不再适应IPv6网络环境中路由转发的需要.IPv6具有巨大的地址空间,未来要面对的将会是海量IPv6路由表,而且128位的IPv6地址比IPv4需要更多的访存数.分析了IPv6路由结构的特点,介绍了IPv6中的各种路由查找技术,提出了基于聚集位向量的快速路由查找算法,并对该算法和常用的二分查找算法的性能进行了分析比较,实验结果表明该算法较好地提高了查找速度,减少了对内存的消耗.  相似文献   
826.
提供服务质量保证的新服务在目前互联网的应用范围越来越广泛,对于互联网的业务支持起着十分重要的作用.QoS(quality of service)约束下的分离路径问题的研究已经得到越来越多的关注.阐述了QoS约束下的分离路径的基本概念和相关理论,定义了QoS约束下的链路分离优化路径问题的模型,在此基础上对于目前分离路径算法进行了分析和比较.最后针对QoS约束下的分离路径算法存在的问题,指出了以后QoS约束下的分离路径算法的研究发展方向.  相似文献   
827.
舰载共架发射系统在舰艇全方位武器攻击中发挥着重要作用,舰载多类型导弹的空域协调决策是当前亟待解决的问题.基于共架发射系统的特征,首先总结了发射选取的原则,进而结合选取原则提出基于二进制编码遗传算法的空域协调弹药选取模型,对适应度函数的构建方法进行了深入阐述,并对算法中的算子取值作出改进,最后结合实例,验证了算法的可行性...  相似文献   
828.
为了解决封闭空间有源结构声控制中次级力源在约束条件下的布置问题,建立了封闭空间有源结构声控制约束优化模型,提出了一种约束条件下确定次级力源最优配置参数的方法.以封闭矩形腔为例进行仿真计算,讨论了控制力的数量对控制效果的影响,并在有限元仿真软件COMSOL中对优化结果进行了验证.结果表明:在约束条件下,采用该方法计算得到...  相似文献   
829.
改进粒子群算法在导弹火力分配中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
粒子群优化算法是一种新兴的优化技术,思想来源于人工生命和演化计算理论.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已得到广泛研究和应用.在建立导弹武器火力分配数学模型的基础上,运用改进粒子群算法对模型进行了最优化求解,实例的计算结果表明该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性.  相似文献   
830.
ISDT算法的数据压缩处理及其性能分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
过程数据的实时压缩和趋势提取可以显著提高过程控制系统的整体性能.传统的SDT数据压缩算法不能很好地适应现今过程控制的要求,无法获得满意的压缩结果.针对SDT算法的弊端,提出了一种改进的SDT数据压缩算法,并进行了两种算法的性能对比.对合成数据仿真计算的分析结果表明,基于ISDT算法的过程数据压缩性能有大幅度的提高,更好地满足了现今过程控制中实时数据处理和趋势分析的要求.  相似文献   
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