基于地面目标群的陆战武器火力指数模型

给出了基于地面目标群的陆战武器火力指数模型,该模型与作战时节(持续的时间)、所要达成的作战目的、火力打击距离(射程)、发射的弹药量、目标性质(重要性)及毁伤效能有关,便于计算陆军参战武器的个体火力指数和战役总火力指数,并且能够计算对应于战场目标分布、重要目标分布的相应距离上的火力指数分布,从而便于武器对目标分配的战役估...     

基于粒子群优化算法的复杂系统可靠性分配与优化

为了能快速获得费用最小约束条件下的复杂系统可靠性优化分配结果,在对可靠性成本函数及可靠性数据分析研究的基础上,选择了一种工程上易于获取的三参数可靠性成本函数模型作为可靠性优化分配模型;在此基础上,研究了粒子群优化算法的参数选择方法,提出了一种适合于复杂系统可靠性分配的改进型粒子群优化算法--变加速系数的粒子群优化算法,...     

地空导弹兵混编群作战仿真研究

应用离散事件动态系统仿真的基本理论,建立了地空导弹兵混编群作战过程仿真模型,并用Arena仿真平台实现了仿真。通过仿真实例,分析了不同空袭目标流密度和空袭目标采取低空突防时对目标突防概率的影响。仿真结果表明,在该实例中,增大空袭目标流密度对目标突防概率没有显著的影响,而采取低空突防对目标突防概率影响显著。最后,对仿真结果进行了分析,证明了仿真模型的有效性。     

基于分层聚类的支持向量机模拟电路故障诊断

提出分层聚类与支持向量机集成的算法,以多级二叉树结构的SVM实现故障的分级诊断。根据最大间隔距离原则,对各故障模式电路特征的逐次聚类二分获得二叉树,使每个节点的SVM具有最大分类间隔,减少了误差积累,从而优化了SVM的组合策略。聚类上利用遗传粒子群算法对样本进行聚类。经模拟电路仿真结果显示,该方法与一对一、一对多方法相...     

基于改进MADM算法的防空兵群阵地优选模型

防空兵群阵地选择是防空兵力部署的一个重要环节,对实施防空作战发挥着重要的影响和作用。分析了影响防空兵群战斗队形配置地域选择的相关因素,确定了配置地域优选的指标体系,并结合多指标评判方法与优化理论,运用改进的MADM算法,建立了防空兵群配置地域方案选择的模型。     

逆变器驱动电机系统环路型电机轴承电流的研究

论述了正弦波驱动电机系统中的经典型的轴承电流,讨论了逆变器驱动电机系统中的高频磁通产生的轴承电流,分析了环路型轴承电流产生的机理,并且在实验的基础上,得出了环路型轴承电流与共模耦合电流之间的关系,丰富和完善了电机轴承电流的研究内容.     

基于个体判断优先序的多目标群决策方法研究

针对多目标群决策问题,深入分析了群意见的形成方式.对基于方案优先序的多目标群决策问题给出了若干求解群排序的方法.对其求解原理和集结结果进行了对比,并分析了各方法的实质及其等价关系;澄清了一些模糊认识,指出了某些方法存在的问题,对此类多目标群决策问题的求解提供了依据.     

一种低信噪比下的LFM脉冲信号起始频率校正方法

采用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)实现LFM脉冲信号检测与参数估计时,针对处理数据与LFM脉冲信号起始点不一致时,LFM脉冲信号起始频率存在一定偏差问题.依据分数阶傅里叶变换中信号能量峰固有特性,提出一种适用于低信噪比条件下的LFM脉冲信号起始频率校正方法.该方法首先通过FRFT变换和chirp相乘对数据进行变换处理,消除LFM脉冲信号中调频斜率;然后对变换后结果进行滑动、累积处理,得到一组能量峰数据;最后通过搜索该组能量峰拐点实现对LFM脉冲信号起始点检测,并利用检测起始点对LFM脉冲信号起始频率实现校正.数值仿真结果表明,该方法在事先无法获取处理数据中LFM脉冲信号起始点情况时,可有效校正分数阶傅里叶变换对LFM脉冲信号起始频率估计存在的偏差.     

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.