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。     

引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法

在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。     

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。     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。     

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。     

基于微分对策的多型反舰导弹火力优化模型

根据多型反舰导弹对抗舰艇编队的基本作战模式,以最大毁伤作为优化目标,对作战双方不同能力层次的武器进行区分,建立了能够动态反映对抗过程的微分对策火力分配优化模型,实时反映对抗双方的毁伤,从而最终寻找得到作战双方的最优火力分配策略;运用拉格朗日构造法解算微分对策模型,给出迭代求解模型参数的方法。立足体系作战思想,整合作战资源,灵活运用军事运筹学以提高各作战单元的组织度,研究成果主要为运用多型反舰导弹对海攻击任务的方案制定、训练演习提供参考。     

分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。