非线性系统的鲁棒镇定:Volterra级数法

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ 级数理论,针对一类非线性系统,首先给出了此类系统可镇定的充分条件,接着讨论了非线性系统鲁棒镇定性的问题,并给出了系统鲁棒可镇定的条件;最后,用实例仿真来验证其有效性     

一类生态捕食模型的局部稳定性

文献3讨论了系统(1)在两个平衡点时平衡点的豫定性,分界线环的存在性等性质,本文则讨论系统(1)在两个平衡点时的局部稳定性。     

东北局部抗战研究中的历史虚无主义及应对

以全面、正确的历史观分析党对东北局部抗战的领导,是还原中华民族十四年艰苦抗战历史的前提。东北局部抗战研究中的历史虚无主义的表现以及其可能造成的危害,其实质早已昭然若揭并有着深层次的存在根源。文章概括东北局部抗战研究中历史虚无主义的主要表现,并探析其中理论根源,总结出必须坚持以唯物史观为指导的经验,进而以史为鉴,警示未来。     

基于博弈理论的认知星地网络抗干扰信道选择方法

针对认知星地网络频谱稀缺、易受干扰的特点,研究了认知星地网络中的抗干扰信道选择问题。首先考虑到地面认知用户受到多方面干扰,根据用户和干扰之间的主从关系将其构造为Stackelberg博弈。同时针对用户间互扰呈现局部影响的特性,又将用户间关系构造为图博弈,并从理论上证明上述博弈均衡的存在性。然后为了获得抗干扰信道选择问题的均衡解,提出一种基于局部信息交互的分层学习算法,在该算法中,认知用户不仅考虑自身吞吐量,还考虑邻居用户的吞吐量,通过局部最优实现全局最优。经过仿真分析,从实验层面验证了所提算法的收敛性和有效性。     

求解面向进攻的武器-目标分配问题的蚁群算法

面向进攻的武器-目标分配问题是军事运筹学研究中的重要课题,旨在制定合理的打击策略以最大程度摧毁敌方目标。采用一种融合局部搜索和信息素控制的蚁群算法,兼顾控制解的局部收敛速度和全局收敛质量。在解的构造过程中直接处理约束条件,提高生成解的可行性,并大大缩小了搜索空间,提高了算法效率。通过采用多种算法对不同规模的武器-目标分配问题进行实验,结果表明改进的蚁群算法在收敛速度和求解质量上表现优异。     

基于Canny算子的小波域维纳滤波去噪方法

本文给出了一种利用Canny算子的小波域局部维纳滤波的图像去噪方法。先用二维小波对图像进行分解,在第一重维纳滤波时使用椭圆形方向窗估计信号的方差。在第二重维纳滤波时,使用Canny算子把图像分成边缘区域和非边缘区域,然后结合圆形窗估计信号的方差,再利用局部维纳滤波进行去噪。实验结果表明了本文方法的有效性。     

针对应急救援路径规划的一种改进蚁群算法

针对不返回起始点、多个待救援点的应急救援路径规划问题,提出了一种应急救援路径规划的改进蚁群算法,设计了一种新的路径构造方法,为蚁群算法求解该类问题打下了基础。为提高收敛性,改进了信息素更新规则,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。仿真结果表明:改进蚁群算法能够快速找到一条从救援中心到多个待救援点的优化路径,且收敛速度和最短路径较同类算法更优。     

基于人工势场的潜艇搭载AUV回收路径规划

紧密结合未来无人作战侦察对潜艇搭载自主水下航行器(AUV)水下自主回收的需求,对水平面内基于水声定位的AUV的自主回收对接技术进行了研究。运用了基于人工势场的导引方法规划了AUV的回坞路径,然后基于AUV的运动方程设计了滑模跟踪控制律来解决AUV在复杂的回收环境下的避障问题,并通过引入"填平势场"来引导AUV走出局部极小点。最后采用了REMUS AUV的模型参数对水下回收进行了仿真试验研究,仿真结果验证了方法的有效性。     

局部信息下的装备维修保障力量网络演化模型

针对现实中仅已知装备维修保障力量系统部分信息的状况,借鉴复杂网络思想,在对装备维修保障力量活动进行网络化抽象的基础上,提出了一种局部信息下的装备维修保障力量网络演化模型。同时,以一种参数可以灵活设置的动态演化模型代替真实的装备维修保障力量作为仿真对象进行研究分析,探讨了3种不同选择概率下随仿真时间变化的各项网络指标,这些指标值验证了装备维修保障力量网络的无标度特征以及小世界特征。     

基于采样点局部密度的径向基函数核宽度确定方法及其在装备设计中的应用范例

固体火箭发动机是导弹的核心系统,为了提高固体火箭发动机的设计效率,将代理模型技术引入发动机的装药设计中.为在径向基代理模型中得到较好的近似能力,分析了径向基函数核宽度的物理意义及其对近似能力的影响,指出已有直接确定方法的不足.提出一种样本点的局部密度的计算方法,并基于采样点局部密度提出了一种核宽度的直接确定方法.数值实验验证了该方法在样本点均匀分布和非均匀分布的情况下均可以得到很好的近似效果.最后将改进的序列近似优化方法用于固体火箭发动机装药设计中,有效提高了发动机的设计效率.