基于差分进化算法的运输直升机人员装载问题

针对空中突击作战中运输直升机资源有限、人员装载需求较大的特点,在满足装载原则约束的前提下,建立了以空间利用率最大化为目标的运输直升机人员装载模型,并提出了一种动态的差分进化算法对模型进行求解.该算法对传统差分进化算法的控制参数进行调整,同时加入个体适应度参数,设计了动态精英变异算子和动态二项式交叉算子,仿真实验证明,该算法可对运输直升机人员装载问题进行有效求解.     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

无数据依赖智能技术在机动伴随防空传递对准中的应用

由于机动伴随防空武器系统应用场景的特殊性,难以准确建立适应多变工况的挠曲变形模型,无法保证主子惯导传递对准的精度。为解决这一问题,采用无数据依赖智能技术,将传递对准数学模型中的挠曲变形模型由神经网络代替,神经网络的连接权系数扩充为传递对准模型的部分未知变量,使用非线性卡尔曼滤波对模型所有变量进行实时估计,从而获得主、子惯导之间的失准角,基于主惯导姿态信息进而完成行进中的高精度传递对准。仿真实验表明,该方法能在很短时间内估计出失准角,完成导弹惯导的高精度初始姿态装订。     

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统（SINS）与多普勒计程仪（DVL）组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题，设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题，提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明，基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波，在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力，导航性能提高显著，实现高精度的组合导航，具有一定的研究与参考价值。