舰炮武器系统的适装性评估模型研究

针对舰炮武器系统适装性评估问题,提出了一种基于层次分析法的适装性评估模型。该模型选取火炮、跟踪传感器、火控设备的适装性作为模糊变量来评估舰炮武器系统的适装性,结合三个变量的具体评估准则,基于层次分析法给出了适装性的具体计算方法。应用实例表明,该模型实现了舰炮武器系统适装性的量化评估,可操作性强,可为选型决策提供有力支撑。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。     

延时下基于事件触发的多智能体系统一致性

研究了通信延时下基于事件触发的一阶多智能体系统一致性问题。针对有向固定拓扑,设计了通信延时下基于事件触发机制的控制器。利用李雅普诺夫稳定性理论提出了能够使系统稳定和一致的事件触发函数和时延上界,并利用该事件触发规则求取两次触发之间的最小间隔,证明了该系统不存在Zeno行为。事件触发机制的引入有效减少了控制器的更新次数和智能体之间的通信频率,节约了资源,最后通过仿真实例验证了该理论方法的可行性与有效性。