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。     

基于不完全信息空战的火力分配建模与应用

为了解决不完全信息空战中的火力分配问题,分析了常规空战火力分配模型,指出了其中的不足,建立了一种改进的火力分配模型.针对不完全信息空战特点,给出了其中关键参数的确定方法.该改进模型可有效利用战机在不完全信息条件下容易获取的有限参数进行火力分配,具有很强的实用性.最后通过典型应用实例验证了模型的有效性.     

延迟容忍无线传感器网络动态数据传输

分析现有经典延迟容忍移动无线传感器网络DTMSN(Delay Tolerant Mobile Sensor Networks)数据收集算法.提出了一种基于选择复制的动态数据传输策略ASRAD(Advanced Selective Replication based Adaptive Data Delivery Scheme).其基本思想是把数据消息动态的复制给更有可能与汇聚点通信的传感器节点以达到尽量增大传输成功率和降低传输能耗的目的.ASRAD由数据传输和队列管理两个主要部分组成.     

自动测试系统多层次模糊综合评价方法

针对自动测试系统(ATS)多层次、多指标综合评价问题,提出了一种多层次模糊综合评价方法。首先通过德尔菲法确定系统的评价指标体系,并通过领域专家确定底层指标的隶属度矩阵;然后采用层次分析法确定各层指标的权重,并经过一致性检验;将底层的评价结果作为其上一层的隶属度矩阵,再根据相应层的权重进行评价,得到该层的评价结果。依次类推到最顶层,得到系统的最终评价结论和量化结果。最后以某型ATS为例验证了其有效性。     

SNR准则下的认知MIMO雷达波形设计

研究了MIMO雷达信号模型下基于最大化信噪比(SNR)准则的最优和稳健波形设计问题.根据对目标冲击响应功率谱密度(PSD)确定和不确定两种条件的分析,推导了最优波形和稳健波形的闭式表达式.仿真结果表明,当目标冲激响应PSD的先验知识准确时,使用最优波形作为发射波形,在接收端获得在给定条件下最优的SNR;当目标冲击响应PSD的先验知识不准确时,使用稳健波形作为发射波形,能够降低目标冲激响应PSD的不确定性对输出端信噪比(SNR)的负面影响.     

改进的微分进化算法求解空战火力分配问题

为了提高空战火力分配问题的求解性能,提出了一种新的基于微分进化算法的求解方法.首先介绍了基本微分进化算法求解火力分配问题的思路;然后指出了基本微分进化算法存在的不足,并进行了必要的改进;接着给出了改进的微分进化算法求解空战火力分配问题的一般流程;最后进行了遗传算法、基本微分进化算法对比测试,结果表明改进的微分进化算法对于求解空战火力分配问题更加有效.     

“高新6号”与中国反潜机的未来

大型反潜巡逻机,是一种高度综合化和复杂化的航空武器系统,包括了传感器技术、数据处理技术、大型飞机平台技术和反潜武器技术的综合,研制难度相当大,服役周期长。在战后,就算是美国也只服役了两代岸基反潜巡逻机,同时只有需要在大面积海域进行大规模反潜作战的国家才有装备这种飞机的必要,这也进一步使其研制规模较小。过去,只有美国、苏联、法国、英国可以研制常规起降的大型反潜巡逻机,我国和日本可以研制水上起降的中型     

警惕菲律宾“费边策略”!

有人说,一段时间以来菲律宾犹如美国手中的"提线木偶",不停地上蹿下跳,里挑外撅,该是收拾它的最佳时节。他们的分析委实有些道理:一是美国今年正值大选年,奥巴马虽有心加速"重返亚太",却无暇来关注南海事务,他必须把主要精力用于处理国内经济、民生以及选举等议题上。二是菲律宾国内高层对黄岩岛争端究竟采取何种方式解决,意见分歧较大;而且国内反对阿基诺三世的势力来头不小,特别是他和大法官之间的结构矛盾很难从根本上调和。未来阿基     

噪声干扰下雷达目标检测概率计算模型研究

针对雷达自身性能和干扰因素对雷达目标检测概率的影响,分析了噪声干扰情况下检测概率同干扰机有效功率、干扰机位置之间的关系,联合雷达的最大作用距离、工作频率等性能参数,得到了噪声干扰情况下雷达检测概率的表达式。并运用秩K法则,得到了噪声干扰下雷达网综合检测概率的表达式,解决了噪声干扰下雷达网检测概率的确定问题。仿真结果验证了模型和方法的有效性。     

三维空间主/被动雷达抗多假目标干扰研究

针对多假目标欺骗干扰下异地配置的主/被动雷达传感器系统,提出了一种新的三维情况下主/被动雷达联合鉴别虚假目标算法.首先采用基准线最小距离法排除部分虚假目标,再利用三维分配算法进一步进行鉴别.该算法与基于角度统计量和距离统计量鉴别虚假目标算法相比,可以得到较高的正确鉴别概率和较低的误鉴别概率.最后通过仿真的方法分析了观测次数、虚假目标距离和被动雷达精度对算法鉴别虚假目标概率的影响,结果表明,该算法可使主/被动雷达系统有效鉴别假目标.