球形光电成像系统空间目标跟踪的转台控制

针对光电成像跟踪系统需要超大视场及高机械集成度以满足航空设备对重量和体积的特殊需求,采用球形步进电机作为光电成像跟踪转台的执行机构,提出一种空间目标跟踪的转台控制方法。首先将空间目标的位置转换为三维转动群的群元,群元采用四元数作为三维旋转的数据结构,然后构建转台在空间步进旋转的路径图,并设计在不同空间位置下的目标跟踪方法,仿真结果表明球形转台控制方法进行目标跟踪的有效性,转台可以较快地搜索到通往目标位置的最佳路径,从而实现目标跟踪,跟踪误差取决于目标的具体位置,同时光电传感器在系统存在扰动时进行重新定位有着重要的意义。     

基于复杂网络的作战同步建模与优化

为了量化分析作战同步问题,提出多作战单元协同作战复杂网络模型,在此基础上,应用复杂网络同步理论,重点从作战单元动力学行为和网络拓扑结构两个方面对作战同步的内在机理进行分析。针对不同的作战情形,设计了静态同步和动态同步两种网络,并分别应用离散粒子群算法对网络结构进行优化。对网络抗毁性的仿真实验表明两型网络对随机攻击和恶意攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰,提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容,并以干扰度最低为目标函数,使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数,作为粒子群位置和速度参数进行初始化,将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素,利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。     

变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置

以战时维修保障资源难以预测为背景,面向战时维修保障任务,建立了基于变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置模型,实现了不同精度下的多资源点、多需求点的资源优化配置。证明了战时维修保障资源所需时间的取值范围,以此推导出模型中所需时间与成本的取值范围。利用粒子群算法对该模型进行求解,得到最优目标函数值,从而验证出此模型与算法的有效性。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

181团纪事

从2009年开始,本刊在兵团选取了3个团场,试图通过连续观察的方式,透过这3个团场折射兵团正在发生的巨大变化。今年是这一行动的第二年。这3个团场只是兵团众多团场的缩影,通过它们,我们能触摸到兵团在发展和改革进程中的脉搏,感受到兵团大建设、大开放、大发展的气息。过去的2010年,对于兵团来说是极不平凡的一年。这一年,中央新疆工作座谈会召开,对推进新疆和兵团跨越式发展和长治久安作了战略部署;全国12省市对口支援兵团的各项工作紧张有序地开展;兵团党委六届四次、五次全委(扩大)会议先后召开,为兵团当前及今后的工作指明了方向。在兵团党委的正确领导下,在一系列优惠政策的鼓舞下,兵团上下人心振奋、干劲十足。2009年本刊特别报道的农三师48团、农六师新湖农场、农十师181团也在悄然发生着变化。2010年岁末,本刊记者再次奔赴这3个团场,采访那些曾经报道过的人物。通过他们这一年的所思所想、所作所为,我们能清晰地捕捉到他们生活和工作的变化,感受到他们对未来的憧憬。     

滴灌萝卜巧增收

徐建华是农六师101团4连的一名职工。2010年,他种植的胡萝卜采用了滴灌技术,单产达到5吨,成了团里出了名的增收大户。以前,徐建华一直坚持种植棉花,因为不懂种植技术,单产始终不高。2010年,该团鼓励职工种植特色     

基于量子粒子群优化的无人飞行器路径规划

根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,引入最小威胁面的概念,利用B-Sp line插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题。采用量子粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题,简化了问题复杂度、提高了计算效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、障碍回避和威胁回避等功能。     

基于群决策和QFD的型号装备作战需求论证方法

通过研究定性问题的定量化处理方法和2类关键模型,提出了基于群决策和QFD的型号装备作战需求论证方法,阐述了方法的基本流程,构建了方法应用的数学模型,在一定程度上解决了需求论证中＂定量方法不足,需求论证不清＂的难题,为型号装备立项综合论证提供了方法支撑。