一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

基于改进二进制蝙蝠算法的装备资源保障规划

针对联合作战环境下的装备资源精确保障协同规划问题,考虑以所有保障任务完成时间最短为目标,以保障任务的执行时序和资源需求、保障编组占用冲突,以及资源平台能力更新机制等复杂条件为约束,构建数学模型,提出了基于动态列表调度(Dynamic List Scheduling,DLS)和自适应进化变异二进制蝙蝠算法(Adaptive Mutation Binary Bat Algorithm,AMBBA)的混合装备资源协同保障规划方法.通过动态列表调度选择当前执行保障的任务,在二进制蝙蝠算法寻优中引入自适应学习因子以平衡全局搜索和局部搜索能力,通过在当前可用资源集中搜索最优解为选定任务分配资源,以复杂地域联合作战为例仿真并验证规划效果,结果显示,所提方法可对大规模装备资源协同分配保障问题进行精确高效求解.     

基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配

针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解.在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度.     

基于SDAE+Softmax模型的体系贡献率评估方法

战争就是交战双方作战体系之间的对抗.体系贡献率评估是体系建设和分析重点关注的问题,是对作战要素在作战体系中所发挥作用的一种度量.针对体系的复杂系统特性,构建SDAE+Softmax模型对体系效能涌现过程进行建模,模型描述了体系基础指标与任务指标之间的关系.提取Softmax分类器的分类概率相对值作为体系贡献率评估的综合特征指标,量化体系组分改变对体系效能的影响.基于SDAE+Softmax模型的评估方法,为体系贡献率评估提供了全新的思路,是对传统评估方法的突破.     

基于改进粒子群算法的岛礁孤立多能源军事供电系统运行优化研究

为更好地发挥岛礁孤立多能源军事供电系统的保障效能,合理使用储能蓄电池,尽量延长蓄电池使用寿命,提出了一种蓄电池折旧成本模型,建立了包括发电成本和蓄电池折旧成本的多能源供电系统运行优化模型.针对传统粒子群算法求解优化模型易出现"早熟收敛"的缺点,提出了改进的粒子群算法.该算法利用最大速度线性递减方法,早期采用惯性权重自适应来平衡全局寻优能力和算法收敛精度之间的矛盾,后期增加压缩因子来加强算法的收敛速度.最后,以某岛礁孤立多能源军事供电系统为例,验证了模型的有效性和算法的性能,可为岛礁多能源供电系统运维人员制定系统运行策略提供指导.     

军地统一物品编码“新基建”的探讨

本文研究了北约军需物资编目的成绩和作用,分析了我国军用物资与装备、国防科技工业物资、国家装备动员资源、军民通用资源和应急物资等物品编码的差异,指出物品代码不统一的状况制约了军地信息对接的效率,阐述了军地统一物品编码的意义。此外,还提出统一物品编码工作具有公共服务特性,属于“新基建”范畴,并规划了按“新基建”实施军地统一物品编码的路线图：组建军地统一物品编码管理机构;制定编码国家标准,按“新基建”程序申报国家项目;开发物品编码系统;实施军地统一物品编码;建设物品代码大数据中心,逐步推广应用,稳步树立军地统一物品代码的权威。     

降秩目标运动分析估计的融合

研究在不完全可观测条件下的纯方位目标运动分析问题。目标和观测者的轨迹均是直线匀速运动型(RUMs)。首先为这种RR-TMA(降秩目标运动分析)估计建立一个特别的方法,然后就建立两个(或更多个)RR-TMA估值统计融合成完全的可观测的TMA。很明显,第二步是解析性的。最终在适当的量测误差范围内,表明了这种融合算法是有效的。还列举了一些在雷达和声呐跟踪问题中的应用,尤其是在大规模的多平台情况下碰到这些问题,在这种情况下多假设的组合测试也是一个大问题,或者在长时间的运动目标积分中,搜索网格降维是关键。     

多维离散变换与小波的并行算法及其实现

讨论了多维 DCT和多维 DWT的并行行列算法和并行多项式变换算法 ,并用 Log P模型对算法进行了分析。在仔细分析一维和二维离散小波变换与小波包变换计算结构的基础上 ,提出了它们的并行算法。算法只需相对较少的通信时间 ;适合大规模并行机 ( MPP)和工作站或微机机群系统 ;方法也适合信号处理中的各种塔式分解过程。用 Fortran语言和 PVM编制了算法的程序。在机群系统和大规模并行机上的实验表明 ,算法是正确的且具有较高的加速比。