基于MOEA/D的柔性结构燃料—时间多目标优化控制研究

利用基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)研究了柔性航天器多目标优化的rest-to-rest机动问题.基于空间飞行器刚柔耦合动力学方程,提出了最小时间-最少耗能的多目标优化控制模型;给出了基于MOEA/D的算法框架,并对柔性飞行器空间机动问题进行了多目标优化控制的分析设计;典型算例表明该算法可有效地应用于柔性航天器姿态机动控制器的分析设计之中.     

基于NSGA-Ⅱ多目标优化的C2组织设计

把NSGA-Ⅱ算法用于求解C2组织设计问题.分析了C2组织设计常见处理算法在优化目标处理和算法流程两方面存在的问题,给出用NSGA-Ⅱ算法求解C2组织设计问题的算法设置.把NSGA-Ⅱ这样一种多目标优化算法引入C2组织设计问题,改变了以往研究此类问题时只能定义单个指标的情况,使领域专家能定义和研究新的优化目标.针对C2组织设计问题的特性做了调整后,实验结果数据表明NSGA-Ⅱ可以迅速地同时得到高质量和富有启发性的一群优化结果.     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.     

适用于复杂系统仿真试验的试验设计方法

拉丁超立方试验设计是"充满空间"试验设计方法的重要领域.传统拉丁超立方试验设计优化以列相关系数最小化或试验点之间最大距离最小为单一优化准则,这种单目标试验设计优化方法存在缺陷.提出了将两类优化准则作为优化目标的多目标优化准则,以及实现多目标优化的改进ESE算法.算例分析证明,提出的试验设计优化算法优于已有典型试验设计方法.     

非战争军事行动财务保障能力建设浅探

文章分析了非战争军事行动的特点及其对财务保障的要求,围绕保障有力、保障有序、保障有效、保障有据的目标任务,提出了加强非战争军事行动财务保障能力建设的对策措施,即建立健全财务应急保障机制,完善配套财务法规制度体系,加强财务人员能力素质培养。     

基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法

介绍一种基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法.首先通过计算统计势能得到水平集曲线与目标边界相关程度,然后由此推导出区域决策影响因子并将其引入到水平集函数演化方程中,最终实现利用目标区域信息提高水平集目标轮廓提取质量.红外图像目标轮廓提取实验结果表明,该方法能够有效地克服目标轮廓提取中存在的边界泄漏问题.     

图像配准技术在DPCA动目标检测中的应用

杂波相消是运用DPCA方法进行地面动目标检测的一个关键问题,如果能将两幅图像精确配准将会得到很好的杂波相消图.基于傅氏变换及最大频谱法,采用了一种新的配准方法对真实的机载SAR图像进行了粗配准与精配准,得到了较好的杂波相消图,并有效准确地检测出地面动目标.     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

基于遗传算法的低探测概率稳态滤波器优化

低探测概率机动目标跟踪α-β-γ滤波器收敛速度和精度是一对难题.通过对目标机动域的划分,提出基于遗传算法稳态α-β-γ滤波器的参数优化.在滤波计算中,根据目标机动估计值并结合跟踪波门的设定实时调整滤波器参数.通过在目标位置信息可测条件下的稳态滤波仿真表明,经优化的α-β-γ滤波器跟踪精度和收敛速度显著提高,较好解决了滤波环境恶劣时稳态滤波跟踪问题.     

基于不变矩和神经网络的目标识别方法

针对寻的导引头成像制导中实时采集图像由于存在几何失真及像质模糊而导致目标识别精度差的问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的目标识别方法.该方法采用一种改进的不变矩算法提取目标图像的不变矩特征量来训练BP神经网络,实现目标图像的识别和分类.仿真结果表明该不变矩特征库训练的神经网络分类器具有较高的识别精度,是一种比较实用的目标识别方法.