网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术

针对传统雷达反隐身检测存在的角度信息丢失、装备资源利用率不高等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术。该技术建立了网络雷达对抗系统反隐身检测模型,在此模型基础上将任务区域进行划分和覆盖率加权,得到粒子群算法的目标函数并对收发站粒子种群进行重新部署,通过多次仿真实验得到了最优化布站数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法相比,所提出的研究算法收敛更快,得到的加权覆盖率更高,可满足反隐身优化部署效费比需求。     

一种大扭矩制动器优化设计方法

为解决大惯量飞轮储能系统应急制动器优化设计的难题,提出了适用于多目标、多约束问题的改进粒子群算法。该算法利用加权算法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并通过罚函数方法将多约束问题转化为普通约束问题,再采用粒子群寻优算法进行求解。样机试验验证了大容量飞轮储能系统制动方案的可行性与摩擦制动器优化算法的优良性能。     

采用粒子滤波的雷达波束方位指向估计

传统方位指向估计方法难以适应天线扫描速度变化的情形,为此建立波束方位指向估计的状态空间模型,并引入粒子滤波技术对状态变量进行估计。粒子滤波是非线性和非高斯情形下进行状态估计的强有力算法,采用粒子滤波的雷达波束方位指向估计算法具有良好的性能,能够适应天线扫描速度变化的情形。仿真实验验证了所提算法的适用性和有效性。     

侧壁激波诱导下凹腔燃烧室冷态流场实验观测

在单凹腔燃烧室中引入侧壁激波,为研究燃烧室内部流动特性,采用纳米粒子平面激光散射技术和粒子图像测速技术对全尺寸玻璃燃烧室模型进行流场观测,获得了冷态流场展向和法向的瞬态灰度图及平均速度场。实验结果表明:在远壁面区域,凹腔内部速度与密度都较低;引入侧壁激波后,近壁面区域凹腔与主流的质量与动量交换增强,速度与密度升高;受到侧壁激波影响,燃烧室底壁边界层不再均匀,凹腔中后部产生大规模低速区,具有明显三维特性。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。