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。     

基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

贝叶斯网络结构学习优化方法研究

针对贝叶斯网络结构学习的复杂问题,首先在深入研究网络结构特点基础上建立了1-步依赖系数BN邻接矩阵,将网络结构学习问题转化为邻接矩阵边的关系处理;然后,采用爬山算法进行局部寻优,再用遗传算法进行全局优化的思想进行贝叶斯网络结构求解。算例分析表明:所提算法可行,计算效率高于遗传算法。     

基于改进蚁群算法的无人机集群任务分配和路径规划联合优化

无人机集群作战得到广泛的应用,其路径规划和任务分配技术的研究是无人机集群作战的关键步骤.然而,传统的方式是将路径规划和任务分配分别求解计算,这样的处理方式未考虑任务分配和路径优化的耦合关系,会造成路径交叉、资源分配不均匀的问题.针对多任务场景中的多子群任务分配和路径规划问题,将任务分配和路径规划联合优化,提出了改进的蚁...     

临近空间目标跟踪与预报技术研究

目前临近空间高超声速飞行器发展迅速,临近空间目标跟踪与预报已引起广泛关注.论述了临近空间高超声速飞行器跟踪与预报技术,包括临近空间高超声速机动目标模型、多模型滤波器设计方法、临近空间高超声速机动目标轨迹预报方法等,并提出现有方法存在的主要问题及后续主要研究方向.     

轻量级SpaceFibre节点高速传输系统的优化设计

为满足卫星有效载荷间SpaceFibre链路的高带宽、高可靠性和轻量化的应用需求,提出一种SpaceFibre节点传输系统的优化设计。该设计采用基于帧累计的增量化计算方法减少了计算电路的冗余;通过四级流水架构满足了错误检测操作的时序要求,使用循环冗余校验共享机制平衡了硬件资源的使用;采取基于完整应答的双层控制策略提升了系统的可靠性,通过构建面向资源优化的控制状态机和存储架构简化了确认重传算法的实现逻辑。使用型号为XC7Z100FFG900-2的FPGA搭建双节点系统,板级验证表明:该设计满足协议规范,与同类设计方案相比,最高工作频率提高1.5倍,支持最高6.25 Gbit/s的传输速率,查找表资源和存储资源降低,寄存器资源相近,为开发具有自主知识产权的高速可靠SpaceFibre编解码器提供了参考。     

质点权重对多信息融合姿态估计算法精度的影响研究

首先介绍了一种新的多信息融合的矢量惯性张量姿态估计算法.该算法将每个参考矢量和相关观测矢量的顶端放置一个质点,对质点进行权重分配并计算出此质点系的惯性张量;对每个惯性张量对角化得到特征值、特征向量和主轴坐标系与各坐标系之间的变换矩阵;通过找到各自主轴坐标系的变换,就可以计算出载体坐标系与惯性坐标系之间的方向余弦矩阵,从...