基于粒子群算法的雷达网干扰资源分配技术研究

对雷达网干扰资源的优化分配,是一个重要而又难以解决的课题.在对粒子群算法进行基本描述的基础上,将该算法应用于雷达网干扰资源分配,来解决雷达网干扰资源优化分配的问题.最后,对算法在雷达网干扰资源分配上的技术实现进行了计算机仿真.仿真结果表明:粒子群算法能很好地解决雷达网干扰资源优化分配问题,具有较好的资源分配效益.     

一类模糊多目标双矩阵对策的粒子群优化算法

针对一类具有模糊目标的多目标双矩阵对策给出了基于粒子群优化的求解算法.讨论了当模糊目标的隶属函数是线性函数时纳什均衡解的判定定理;构造的粒子群优化算法,通过随机初始点以及迭代粒子的归一化,保证粒子群始终保持在时策的可行策略空间内,避免了在随机搜索中产生无效的粒子,提高了用粒子群优化算法求解纳什均衡解的计算性能.给出的一个数值算例验证了该算法的有效性.     

炮控伺服系统自抗扰控制器优化设计

针对自抗扰控制器参数难于整定的问题,给出了一种基于自适应变异粒子群优化算法的炮控伺服系统自抗扰控制器优化设计方法.该算法结构简单,具有良好的全局收敛性,充分发挥了自抗扰控制器的控制性能.通过对某炮控伺服系统的仿真研究,表明了该设计方法的有效性.     

基于边界扫描技术的板级测试性优化设计

介绍了边界扫描技术的基本原理,论述了板级电路测试性设计的思想,提出一种基于二进制粒子群算法的板级电路测试性设计最小化优化方法。实验结果表明,该算法在优化效果、运算时间上均获得了较好的结果。     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

基于PSO算法的脉冲修正弹控制参数优化*

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展了脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标函数,并在风干扰的条件下,提出了以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展了一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高了修正参数优化收敛速度。仿真结果表明,该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供了一种优化设计思路。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型研究

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立了地球静止轨道高能电子通量(1.8-3.5MeV)在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出了一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善了其早熟收敛现象;基于改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数;利用滑动时间窗口策略更新模型数据,设计变量选择触发机制以及模型的再学习机制实现模型的在线预测功能。[根据题目的调整,对摘要做了相应改动]通过对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行提前1-3天的预测实验,表明了所建在线预测模型具有较高的预测性能,有一定的实用价值。     

一种新颖的并行级联LDPC码译码算法

针对传统的并行级联低密度奇偶校验码(PCGC)译码算法采用串行算法导致译码延迟大,难以在实时通信系统中应用的问题,提出了一种新颖的PCGC码译码算法,该算法通过对各子码进行并行消息迭代,对相同的信息位进行变量消息联合更新,实现了PCGC码的并行译码。理论分析和仿真结果表明,提出的PCGC码译码算法相较于传统译码算法译码延迟降低,信噪比较低时误码率性能弱于后者,信噪比较高时,误码率性能优于后者。     

备件冷储备方案下装备群任务可靠性建模

针对具有相同结构功能的装备群系统可靠性评估问题,根据任务周期内对装备完好数的要求,合理表示了系统状态转移过程。以部件任务期间状态变化为研究对象,将系统等效表示为多阶段任务系统,即串行k/N(G)系统。在确定系统可行状态过程基础上,分别建立了部件寿命分布在3种不同情形下的系统任务可靠性模型,并分析了备件冷储备方案的影响。为确定系统任务期间备件携带量提供决策支持,最后给出了一个应用实例。     

防空导弹混编火力群目标分配工程算法研究

对防空导弹混编火力群的目标分配条件、效能指标函数、分配模型和算法进行了研究,提出了解决目标分配问题的几种工程算法,并通过对这几种算法进行分析和综合运用,提出了一套优化性好、实时性强、可靠性高的优化算法.