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。     

基于时延的软件定义航空网络控制器部署策略

在软件定义航空信息网络架构中,针对控制平面单点失效问题,提出一种多控制器部署方案。通过构建航空集群域,在航空集群域中部署集群控制器,控制器进一步控制该域内飞机来获得网络的高效管理以及信息的有效处理。定义数据传输时延、控制路径时延以及控制器同步时延,以航空信息网络全网时延最小为优化目标,在构建航空集群方面,提出一种k-means改进算法;在集群域中部署控制器时,提出一种时延约束的可靠部署方案。仿真结果表明,该方案能够有效保证全网络的可靠性,并可以有效降低网络中的时延开销,为解决多控制器部署提供了思路。     

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...     

大误差条件下尾流自导鱼雷齐射间隔问题

当目标运动要素误差较大时,可组织尾流自导鱼雷双雷齐射.阐述了尾流自导鱼雷平行航向齐射组织方法及数学模型.在一定条件下,仿真分析了目标速度、目标航向和目标距离存在大误差时,至少1条鱼雷捕获目标尾流概率随鱼雷间隔的变化规律,最后根据仿真结果给出了鱼雷间隔设置建议.     

基于偏好联盟博弈的导弹集群分布式任务分配模型

在空空导弹拦截大规模集群的场景中,由于集中式算法求解大规模任务分配问题的性能面临通信能力和实时性的限制,研究使用分布式算法求解任务分配问题具有重要的现实意义.以偏好联盟博弈模型为基础,设计了分布式导弹集群任务分配模型,并使用博弈学习算法中的空间自适应博弈(spatial adaptive play,SAP)算法求解最优...     

基于双FPGA+DSP全姿态指示仪系统设计

针对全姿态指示仪对画面显示和信号处理的要求,系统采用双FPGA+DSP的硬件体系结构,把整个任务分成信号采集与预处理模块、图形与字符轮廓生成模块和显示模块.介绍了系统的原理框图、FPGA2的实现结构以及改进的边标志填充算法.本系统解决方案满足了画面逼真显示和信号实时处理的要求,并且具有很好的可靠性和重构性.     

捷联惯组与炮管之间安装误差角的标定方法

为了保证捷联惯导系统能够正确给出炮管高低角和方位角,必须对捷联惯组和炮管之间的安装误差角进行标定.介绍了利用经纬仪进行安装误差角标定的原理和方法,还提出另外两种计算安装误差角方法,包括利用欧拉角微分方程进行近似积分方法和利用主惯导与子惯导间的传递对准方法.经对比上述三种方法是等效的,其共同特点是炮管必须作高低角运动,并且要求在运动前后横滚角变化很小.最后,通过调炮试验验证了标定方法的可行性.     

基于误差放大的BP算法改进

收敛速度慢和容易陷入局部极小是BP算法典型的缺点,也是后来许多改进算法不能克服的问题.介绍了基于误差放大的BP算法原理,分析其对标准BP算法的改进之处,将该算法从单层推广到多层.分析这种算法的数学依据,针对这种算法存在的问题和不足之处--收敛速度慢和不可调节的变化区,提出了一种改进措施:在放大系数中加入元素,从而使其避免了盲目调节.用matlab对实例进行仿真,相对其他的改进方法仿真结果表明该方法具有更好的收敛性和更高的精度.