基于改进PSO算法对榴弹最佳杀伤面积的计算

为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）算法中的惯性权重进行改进,采用改进后的算法对榴弹最佳杀伤参数进行计算。结果表明：改进的算法对比传统计算方法,计算精度更高,最大炸高改进误差超过0.1 m,对比标准PSO算法需要的粒子数量更少,收敛速度更快。为榴弹最佳杀伤参数的设计提供了一种高效计算方法。     

异构无人平台不规则区域协同侦察部署方法

针对未来无人化陆战场有人/无人混合编队中异构平台携带多型侦察装备的协同侦察部署问题,提出自适应粒子群-区域最优匹配（PSO-ROM）算法。采用参数自适应和局部变异方法对粒子群优化算法进行改进,并对异构平台中探测性能最优的多个同类型传感器进行优化部署;针对异构平台中的多个其他类型传感器,采用区域最优匹配算法,依次对尚未覆盖的空白区域进行优化部署,直至达到侦察部署目标。实验结果表明,采用PSO-ROM算法进行异构传感器不规则区域部署时,算法执行时间相对于传统粒子群算法平均缩短91%,覆盖率平均提升14.9%,各节点移动距离平均缩短0.65 km。采用PSO-ROM算法开展重要区域的多频谱覆盖时,雷达波段、可见光波段和红外波段的平均覆盖率分别为91.0%、94.3%和96.1%。当覆盖比F达到1.2时,待部署传感器资源的利用率已接近饱和,再增加更多的传感器资源将不会对覆盖率产生明显的改善效果。     

基于改进粒子群算法的地空导弹使用保障设备优化配置

地空导弹使用保障过程复杂,很难有效地对使用保障设备进行优化配置。结合地空导弹使用保障需求以及其使用保障作业流程的特点,构建地空导弹使用保障设备优化配置模型。该模型属于典型的NP难问题,基于此提出以改进的粒子群优化方法对模型进行求解。新的粒子群优化方法中,将粒子线性移动改进为非线性移动方式,有效提高粒子的全局搜索能力。粒子的编码方案首次采用位移向量表达方式,并提出一种新的粒子修复策略,有效地简化了模型的求解过程。给出算例并且设计了对比实验。实验结果表明本文方法能够解决地空导弹使用保障设备的优化配置问题,并且对于其他资源配置问题求解也具有重要的参考意义。     

基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化

针对现有雷达布站数学模型不能解决复杂地况下的雷达布站问题,提出了一种复杂地况下的雷达布站数学模型,该模型解决了雷达在复杂地况下布站位置受限的问题。在此基础上,提出了基于改进粒子群算法的复杂地况下的雷达布站优化算法,该算法改善了现有粒子群算法中期搜索性能不强的缺陷。仿真结果验证了提出的改进雷达布站数学模型的可行性和基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化方法的有效性。     

基于稀疏表示的数字调制模式识别

通过分析稀疏表示在模式识别应用的基础上,提出了一种基于稀疏表示的特征提取方法。该方法首先引入主成分分析对新的样本进行降维,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解最小范数优化问题中,提出一种通用的解决方案,利用粒子群算法确定最优惩罚系数。新方法提取的特征值经计算机仿真研究证明,该算法具有较好的有效性和一定的工程应用性。     

对单兵火箭提前修正量的分析研究

为了实现某型单兵火箭的射击在陆军分队作战模拟仿真系统中的仿真模拟,运用数理统计理论对单兵火箭提前修正量进行分析研究,论证了单兵火箭的射程与提前修正量的一元线性回归分析的统计规律,给出了一元线性回归方程和提前修正量的置信区间,论证了在置信区间中的实际提前修正量的射击的弹着点符合正态分布的射击规律和散布律公式。根据得到的理论结果,指导模拟仿真系统对单兵火箭的射击进行仿真模拟。     

超声速气流中液体横向射流组合喷注特性实验

以液态燃料为动力的超燃冲压发动机中,液体横向射流在超声速气流中的喷注、混合和雾化特性直接影响了超燃冲压发动机燃烧室的工作效率。提出一种基于高速摄影的图像处理方法,此方法能消除图像处理过程中的人为因素干扰,得到唯一、定量的射流振荡的边界信息;提出一种基于粒子图像测速法的射流展向扩展边界获取方法,能得到射流破碎后形成液滴所能达到的最远距离;基于以上两种图像处理方法和对比实验研究了单孔喷注、展向组合和沿流向组合的喷注方式对射流穿透深度、展向扩展和激波角的影响,结果表明:相比单孔喷注方式,展向组合和沿流向组合的喷注方式均能增大射流的穿透深度,且能增大射流的展向扩展角和展向扩展范围;随着沿流向布置的喷孔间距的增大,射流的穿透深度增大。     

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。     

CPSO优化参数的战斗机空战效能MELM评估模型

针对近距与超视距空战的特点,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法与极限学习机(ELM)的空战效能评估模型.引入一种基于M估计的ELM,以抵御样本数据中粗差的干扰;采用基于混沌策略的PSO算法优化ELM隐含层的输入权值和偏差,以降低随机选取参数的影响,提升评估模型的精度;利用所建模型对战斗机空战效能进行评估.仿真表明,所...     

分子自组装技术及其在免疫传感器中的应用

分子自细装在当今学术界已成为一项极有意义的研究课题,从自组装的提出至今,经过各国科学家和学者的不懈努力,研究工作已取得了系列重要成果。分子自组装在生物工程技术上的建模、分子器件、化学传感器、表面工程以及纳米科技领域已经有很广泛的应用,但在免疫传感器方面的应用才刚刚起步。综述了分子自组装技术及其在免疫传感器中的应用,包括自组装单分子膜的结构及成膜机理、类型、特征;自组装单分子膜表面的进一步功能化;重点介绍了自组装技术在免疫传感器表面固定抗体(抗原)分子的应用。最后,对分子自组装应用于免疫传感器目前存在的问题及今后的发展前景进行了展望。