基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

一种改进的主从式协同导航技术研究

为提高传统基于测距信息的主从式协同导航定位算法中从艇的位置解算精度,将从艇间的测距信息作为量测值融入主从式协同导航算法,重新构建了系统状态方程和量测方程,采用了扩展卡尔曼滤波进行滤波解算。仿真结果表明,相比于传统计算方式,增加了从艇间测距信息的主从式协同导航算法可进一步抑制定位误差的发散,提高了从艇的导航定位精度。     

多雷达组网与协同探测关键技术研究

瞄准未来强对抗环境下雷达网作战任务需求,开展了多雷达组网与协同探测关键技术研究。首先,介绍了雷达网作战能力需求,其次,在雷达网传统树状层级结构基础上,给出新的雷达网分布式网络化体系架构,最后,研究了雷达网信息分发共享、情报融合处理、自主协同探测、系统反馈控制等关键技术。研究成果有助于促进多雷达组网理念更新与领域技术发展,为推动雷达装备和情报系统的迭代升级提供思路。