改进粒子群算法在导弹火力分配中的应用

粒子群优化算法是一种新兴的优化技术,思想来源于人工生命和演化计算理论.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已得到广泛研究和应用.在建立导弹武器火力分配数学模型的基础上,运用改进粒子群算法对模型进行了最优化求解,实例的计算结果表明该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性.     

ISDT算法的数据压缩处理及其性能分析

过程数据的实时压缩和趋势提取可以显著提高过程控制系统的整体性能.传统的SDT数据压缩算法不能很好地适应现今过程控制的要求,无法获得满意的压缩结果.针对SDT算法的弊端,提出了一种改进的SDT数据压缩算法,并进行了两种算法的性能对比.对合成数据仿真计算的分析结果表明,基于ISDT算法的过程数据压缩性能有大幅度的提高,更好地满足了现今过程控制中实时数据处理和趋势分析的要求.     

基于置信椭球的V/M故障检测与隔离算法改进

动态系统的故障诊断技术在组合导航系统中有着重要意义.首先介绍了一类经典状态一致性故障检测/隔离方法-Kerr的基于置信椭球的V/M处理方法的原理与处理过程.Kerr的V/M方法以偏差方向的累计和进行隔离判断,可能发生两种情况下的隔离模糊问题.为此,对Kerr的经典V/M算法进行了改造,在其投票函数中采用偏差距离的累计代替偏差方向的累计,使得故障隔离的敏感性大幅度增加,解决了经典V/M算法在实用中存在的第一种情况下的隔离模糊问题.采用算例证明了新方法的有效性.     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

线导+尾流自导鱼雷弹道建模与仿真

设计了弹道仿真系统的总体结构,分析了线导 尾流自导鱼雷制导机理和弹道特性,开发了线导 尾流自导模型库.该模型库封装了鱼雷在线导段、搜索段、尾流导引段等不同阶段的典型导引算法和控制方程,在此基础上实现了对线导 尾流自导鱼雷攻击水面目标全弹道的仿真应用.系统人机界面友好,仿真模型具有可扩充性,能为线导 尾流自导鱼雷的导引算法和自导逻辑的设计与验证提供参考依据,具有实际应用价值.     

基于改进人工势场法的维修分队机动路线规划方法

针对装备维修保障系统中维修分队机动路线规划速度不够及时、算法复杂且所需数据太多和规划路线不够平滑的问题,提出了一种基于改进人工势场法的维修分队机动路线规划方法.该方法通过优化斥力势场函数和基于BUG算法对传统人工势场法进行改进和优化,以解决传统人工势场法存在的目标不可达和局部极小值的问题,更好地实现维修分队机动路线规划...     

一种无人直升机自主着舰相对位姿估计方法

在无人直升机自主着舰中,鉴于视觉方法在机舰相对位姿估计中存在延迟的缺点,采用视觉惯导融合的方法对机舰相对位姿进行了估计.首先,建立了机舰相对位姿估计框架和相对惯导方程,在其基础上构建了基于IMU和视觉信息的状态方程和量测方程;然后,综合考虑视觉和IMU传感器的特点,采用MAEKF算法对视觉和IM U数据进行融合;最后,...     

高动态GPS抗干扰算法仿真研究

对于高动态条件下GPS(global positioning system)接收机的抗干扰问题,研究等距线阵接收信号模型和基于协方差矩阵扩张的基本原理,并仿真分析了2种基于协方差矩阵扩张的经典抗干扰算法：Mailloux算法和Zatman算法在高动态环境下的作用效果。经过Matlab仿真,结果表明,相比与常规方法,Mailloux方法和Zatman方法在阵元是等距线阵时,都能有效地加宽从干扰方向上形成的零陷,能够提高在高动态环境下的抗干扰效果,使接收机能够捕获卫星信号。     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。     

关联分类CBA算法识别机载火控雷达工作模式

对敌机载火控雷达工作模式的识别与分析,在威胁等级判别、干扰样式选择、电子战辅助决策支持等方面具有重要军事应用价值。因此,针对机载火控雷达工作模式与参数复杂繁多、自动识别准确率不高等问题,提出了一种基于关联分类CBA算法的判定方法,并应用k-折交叉验证法进行验证。该方法从已建立的非协作雷达信号特征库中选择训练样本,基于扫描特征和信号样式应用关联分类CBA算法,即采用迭代方法挖掘特征中的频繁项集,并在此基础上启发式地构建分类器。以机载火控雷达4种空空工作模式为例进行了仿真实验,结果表明：该识别方法对不同的工作状态具有较高的识别准确率。