混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。     

舰载机多机一体化机务保障调度研究

针对舰载机多机一体化机务保障调度问题,以出树、入树的形式描述实际保障过程中并行工序的约束关系,以最大保障完工时间和资源负载均衡性为目标,构建了舰载机多机一体化机务保障非线性多目标混合流水车间调度模型,并设计了一种结合基于Insert的动态邻域爬山搜索策略和并行工序的同步化修正的Memetic算法求解该模型。最后通过实例仿真验证了模型和所提算法的可行性和有效性。     

基于压缩感知的曲线SAR孔径优化和目标三维特征提取

基于压缩感知理论研究了曲线合成孔径雷达的曲线孔径优化和目标三维特征提取。在建立曲线合成孔径雷达回波信号稀疏表示模型的基础上,基于压缩感知采样矩阵设计的不相关原则,给出了曲线孔径优化设计的评价准则,并利用基于全局优化的基追踪方法实现了目标三维特征提取。仿真结果验证了孔径优化评价准则的正确性和基追踪方法在目标特征提取处理中的有效性。     

准则权重信息不完全的证据推理多属性决策算法

针对准则权重信息不完全情况下的多属性决策问题,提出了一种新的证据推理多属性决策算法,它通过建立基于证据信息熵的决策模型来求解准则的最优权重系数,利用求解得到的权重系数和递归ER算法求出各方案的效用值,进而得到各方案的优劣次序。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性。     

基于GA-BP网络的LFM信号脉冲压缩

为了改善线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号脉冲压缩输出的性能,研究了误差反向传播(back propagation,BP)神经网络在线性调频信号脉冲压缩中的应用。采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络的连接权值进行训练学习,该算法可克服BP网络容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,GA-BP网络具有较快的收敛速度和较好的数值稳定性,在信噪比损失小于1dB的条件下,可获得60dB左右的输出主旁瓣比。     

改进的人工蜂群算法求解武器目标分配问题

为了提高武器目标分配问题求解的效率与性能,提出一种求解武器目标分配问题的改进人工蜂群算法。针对武器目标分配问题模型的离散性特点,设计了解的编码方案,保证种群个体编码满足约束条件;通过控制种群编码熵的大小保证了初始化种群的离散性,加强了种群前期搜索的多样性;引领蜂采用同时保留最优蜜源与次优蜜源的方式,增大了种群局部寻优能力。仿真结果表明,在求解武器目标分配问题时,改进蜂群算法与传统优化算法相比收敛速度更快,求解精度更高,具有很好的应用价值。     

时滞细胞神经网络的代数抗饱和补偿设计

针对时滞细胞神经网络,提出了一种基于代数判据的抗饱和补偿设计。运用M矩阵理论、迪尼导数、系统参数设计了无饱和输入限制系统镇定的代数判据。在此基础上,利用不等式放缩原理、分区讨论与大中取大综合方法和Lyapunov理论,得出了二次矩阵不等式形式的抗饱和控制设计方案,进而将之转化为线性矩阵不等式。同时,给出了吸引域及其最大化方法。仿真验证了该设计方案的可行性和有效性。     

一种结合弹道规律的模糊交互式多模型算法

针对交互式多模型算法中转移概率矩阵与实际运动不匹配而影响跟踪精度的问题,通过分析某型导弹的典型弹道,将弹道规律融合到模型概率转移矩阵中,然后将转移概率模糊化处理,提出了一种基于弹道规律的模糊交互式多模型算法,然后以导弹蛇形运动转至比例导引的机动过程为例进行了仿真验证,比较了典型交互式多模型算法和模糊交互式多模型算法的跟踪性能。仿真结果表明:该算法可显著提高导弹机动段的跟踪精度。     

基于差分进化算法的铁磁物体磁化率优化方法

针对工程中铁磁物体磁化率难以确定的问题,以单元表面积分铁磁物体感应磁场模型为基础,利用磁场测量值建立了多维磁化率数学优化模型,并运用具有全局多维寻优能力的进化差分算法对多维磁化率数学模型进行了求解,进而确定了铁磁物体的感应磁场分布。最后,设计了空心圆筒磁测实验,实验结果表明:该方法能有效获取铁磁物质多维磁化率,还能精确计算铁磁物体的感应磁场分布。     

超空泡航行体深度跟踪串级控制策略

针对空泡与航行体之间非线性滑行力导致的超空泡航行体稳定性问题,提出了基于圆判据理论和Nelder-Mead算法的超空泡航行体深度跟踪串级控制方法。介绍了超空泡航行体数学模型以及圆判据定理基础知识。结合模型特性推导了超空泡航行体串级误差状态方程,利用圆判据定理研究了内环绝对稳定性。通过Nelder-Mead算法对内环反馈参数进一步优化。仿真分析结果表明：所提控制方法便于反馈参数整定,可以充分利用超空泡航行体的控制量实现深度跟踪。