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301.
《国防科技工业》2005,(12):58-59
美国正式公布重返月球载人航天计划;轨道成像公司收购空间成像公司;美空军发射秘密空间试验计划卫星;俄罗斯航空公司力图发展无人机;美参议院国防拨款分委员会削减军事空间计划预算;印度计划2007年发射雷达成像卫星;韩国计划增加军费以实现军队现代化。  相似文献   
302.
针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.  相似文献   
303.
姿控脉冲发动机点火算法是大气层内拦截器末段交战中的一项关键技术。以响应时间快速性和发动机消耗量最小为目标,建立了脉冲发动机点火模型,将点火控制问题转化为组合优化问题。提出了一种离散微粒群优化算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关的操作,进而使该算法适合求解脉冲发动机点火控制问题。仿真结果表明,基于离散微粒群优化的点火算法合理可行。  相似文献   
304.
在实际检测中,由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道,另外由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,于是就在本地检测器和融合中心之间增加中继节点.然后利用贝叶斯规则对所有节点的判决规则进行联合最优化.最后通过仿真对系统的检测性能进行了比较.  相似文献   
305.
计算机网络日益复杂和异构化,迫切需要提高可靠、跨平台的网络管理系统保证网络稳定、高效运行。分析了传统网络管理系统的不足,提出了一层次分布式网络管理系统故障管理算法,并讨论了算法的性能。最后采用CORBA,Web和Java技术实现了该算法。  相似文献   
306.
针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。  相似文献   
307.
在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%~150%.  相似文献   
308.
Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。  相似文献   
309.
雷达网威力仿真中的复杂区域图形处理算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
以实际阵地环境下的雷达网复杂探测区域为研究对象,提出了雷达单元平面探测复杂区域填充的"橡皮擦"算法,雷达网平面探测区域面积计算、边界提取算法.并进行了仿真验证,仿真结果表明了算法的有效性,可广泛应用于雷达网威力仿真及其他相关领域中.  相似文献   
310.
UWB-SAR建模及波数域成像方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文首先简单地总结了UWB—SAR成像处理中的困难;然后根据其工作原理建立了适合于计算机仿真的回波信号模型;接着在介绍了波数域成像算法(ω—k算法)的原理之后,对其中存在的Stolt插值等问题进行了详细分析和深入探讨。在此基础上将该算法引用到UWB—SAR成像处理中,从理论上扼要地分析了其有效性;最后结合所建立的回波模型对ω—k算法进行了仿真,结果表明这种成像方法具有较好的聚焦效果。  相似文献   
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