单站单圈卫星初轨确定方法研究

为实现低轨卫星轨道的快速确定和预报,基于单站单圈雷达站测量数据采用遗传算法和最小二乘法对卫星初轨确定及轨道预测问题进行了研究。通过比较分析不同观测误差下两种方法的仿真结果,验证了初轨确定过程中两种方法的可行性,同时指出了各自的优缺点和适用条件,为不同观测条件下卫星最优初轨确定的方法提供了参考。     

超视距协同空战传感器、武器协同控制决策模型

首先给出超视距协同空战传感器、武器协同控制的定义,并描述传感器、武器协同控制决策问题。然后介绍协同网络信息相关定义及其矩阵式表述。在此基础上建立基于协同网络信息的传感器、武器协同控制决策的数学模型,最后利用多目标进化算法(MOEA),以一架预警机指挥控制4架战斗机拦截1个来袭目标情况为例对模型进行了验证说明。其结果表明了所建立模型在传感器、武器协同控制决策研究中的可行性和有效性。     

多无人机协同任务分配方法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证,是一类复杂的多目标优化问题。针对一种扩展的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,通过对模型特点的分析,提出一种基于相似度的遗传退火算法解决该问题并进行仿真实验,仿真结果表明该算法具有较强的收敛性和较好的多样性,验证了改进算法解决该问题模型的有效性。     

应用改进遗传算法优化天基光学监视平台轨道

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道倾角进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约1个量级。     

振动遗传算法在无人机三维航路规划的算法研究

针对代价函数权重需要根据环境变化而变化的问题,结合飞行约束条件提出归一化的代价函数,当环境发生变化时,不用再修改代价函数,增强了算法的鲁棒性。为了弥补传统定步长寻径算法耗时长的缺陷,设计了一种基于B样条曲线与遗传算法的高时效寻径算法。利用遗传算法在地图中所寻合适的控制点,再结合B样条曲线生成航路。为了增强遗传算法的全局搜索能力,遗传算法中加入振动法则,使得种群在进化中后期依旧保持一定的多样性。仿真结果表明该算法与精英蚁群算法相比,规划时间大幅缩短;与振动遗传算法相比,航路代价明显降低。     

基于作战数据分析的协同计划拟定及调整

探索作战因素与作战目的间的定量化关系对协同计划的影响:构建仿真战例想定,采用回归正交旋转组合实验设计法进行作战仿真实验,得到作战模型,并通过对模型优化求解确定理想条件下的协同计划,然后对模型进行单因素效应分析和双因素交互效应分析,确定非理想条件下协同计划的被动和主动调整方案。     

基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.     

电子侦察装备的随机期望值分配模型与算法

针对电子战系统试验训练过程中存在随机性特征参数的问题,首先结合实际事例分别建立了电子侦察装备的单目标和多目标随机期望值分配模型;然后针对多目标随机期望值分配模型,给出了目标规划方法和遗传算法求解步骤;最后基于遗传算法,讨论了目标函数权系数的选择对求解结果的影响.仿真结果表明:所建立的随机期望值模型合理,算法可行.     

基于约束满足的编队协同作战多实体资源受限优化配置模型

针对编队协同作战中因资源配置不合理而导致出现冲突的问题,运用基于约束满足的方法,建立了多实体资源受限优化配置模型,并采用基于规则的启发式算法对模型进行求解和仿真计算,结果表明该方法简单、可行。     

基于遗传算法的无线通信节点部署优化策略

根据无线通信节点部署过程中网络受到区域环境影响和电波传播损耗等实际问题,建立了考虑区域影响的信号衰减模型和无线通信网络覆盖模型,提出了一种综合考虑网络覆盖和通信干扰的优化部署策略。该策略采用了加速遗传算法,大大降低了计算量。基于该优化策略,通过仿真实验得到了特定区域的最优通信节点数和节点部署位置图。