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考虑依赖信号噪声场景下MIMO雷达的稳健波形优化问题。根据最小最大方法,基于克拉美-罗界描述了改善MIMO雷达最差情况参数估计性能的稳健波形优化问题。为求解所得NP问题,提出一种新的基于对角加载(DL)的迭代方法。此方法利用哈达玛不等式将内层优化分解为若干子问题,以降低运算复杂度从而利于工程应用,基于DL方法将子问题转化为凸问题,外层优化也可转化为凸问题,因而可获得高效求解从而便于硬件实现。初始问题最优解可通过对迭代算法得到的解进行最小二乘拟合得到。数值仿真验证了所提方法的有效性。 相似文献
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323.
随着现代工业的发展和职责分工的细化,当前统筹图的单层结构存在不适应多级关系、不灵活组织协作、不高效重组任务等问题。研究当前典型任务之间的关联关系,发现多任务之间主要有前后置、主分支和父子3种关联关系,进而采用嵌套结构支撑复杂统筹图的拓展,提出一种多级结构的改进统筹图。根据网络图最短路径的动态规划思路,依次对复杂任务的关键线路进行调整优化,提高多级统筹图对复杂任务的组织能力和完成效率。案例在不额外增加资源消耗的前提下,通过任务节点的分支构建和父子拆解,任务执行时间由11 h减少到8 h,说明改进的多级统筹图能够处理好复杂任务的多级关系,降低任务的时间消耗。 相似文献
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325.
针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明:基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。 相似文献
326.
任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了影响目标价值毁伤、UCAV损耗、任务消耗时间等三项关键战技指标的因素,综合考虑实战中多UCAV同时攻击同一目标和使用软杀伤武器这两种典型情况对UCAV执行任务的影响,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型,并应用粒子群算法求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。 相似文献
327.
328.
针对在轨卫星规避拦截问题,提出了一种新的基于强化学习和三维李雅普诺夫导航向量场(3D-LGV)算法。首先,采用3D-LGV产生收敛于椭圆轨道的趋近律,保证规避拦截后能再次入轨。其次,针对拦截卫星利用扰动流体动态系统算法(IFDS)产生扰动流场,利用该扰动流场对导航向量场产生的趋近律进行修正,从而保证卫星能有效地规避拦截。由于IFDS算法中扰动流场大小和方向主要受其中反应系数和方向系数的影响,采用近端策略优化深度强化学习算法作为决策层输出反应系数和方向系数,用于指导卫星在不同场景下提供合适的对导航向量场的修正。最后,通过将IFDS算法修正后的趋近律作为卫星的最终运动方向,实现了整个规避过程。在构建的不同场景下进行了对比实验,结果表明,相较于滚动时域优化算法(RHC)、人工势场算法(APF)和传统IFDS算法,基于强化学习的算法决策时间更短、规避效果更好,在不同场景下均能实现有效规避。同时,对该算法进行蒙特卡洛仿真,统计结果显示卫星规避成功率高达98%。因此,此研究对智能方法在卫星规避拦截领域的应用具有一定价值。 相似文献
329.
330.