基于ADP的高超声速飞行器非线性最优控制

针对高超声速飞行器提出了一种基于自适应动态规划(ADP)的非线性最优控制器设计方法。首先,非线性系统的最优控制器设计问题等价于求解HJB方程。传统的HJB方程求解方法需要系统动态的精确知识,但是实际中系统动态常常是未知的或者部分未知的。针对高超声速飞行器系统动态未知的情况,采用ADP算法在线求解HJB方程,设计非线性最优控制器。该设计方法的一个显著优点是不需要系统的内部动态知识。最后,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。     

新中国成立后中国共产党遏制战争思想的形成与发展

新中国成立后中国共产党关于遏制战争思想是其军事指导理论的重要内容,在应对战争威胁、维护国家安全、营造和平环境方面,发挥了重要作用。本文将中共遏制战争思想的形成与发展,放在军事指导理论创新发展的历史进程中加以考察。以改革开放为重要界标,分为前后两个历史阶段:改革开放之前,是中共遏制战争思想的形成及完善时期;进入新时期之后,是对其丰富和拓展时期。两个阶段紧密衔接,一脉相承,共同构成了中共遏制战争思想的发展过程,也从侧面反映了中共军事指导理论坚持马克思主义军事理论中国化并与时俱进的理论品质。     

基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。     

基于TDOA的无线定位算法改进

无线定位技术广泛应用于各个行业。首先分析了基于TDOA的Chan定位算法,针对Chan算法在测量噪声加大时定位精度下降的问题,将差分演进算法(DE)与Chan算法相结合,提出了一种Chan-DE复合算法,并通过仿真验证了Chan-DE复合算法的有效性。     

改进人工势场法与模拟退火算法的无人机航路规划

针对标准人工势场法应用于无人机航路规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型:当航路点搜索陷入威胁区时,构造惩罚势函数并使用势场强度代替合力矢量控制进行路径规划,解决由于合力矢量为零引起的局部极小问题;利用模拟退火算法搜索威胁区内势场强度更小的点,使得航路点逃离威胁区,解决传统人工势场法中参数对搜索航路点逃离效果的影响;使用变步长法优化算法的收敛速度。仿真结果说明,该方法能够较好地实现无人机航路规划,且快速易行。     

基于θ-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法(θ-QPSO)实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

基于无伸缩因子CORDIC算法的DDS设计

提出一种无伸缩因子的双曲线坐标旋转数字计算(CORDIC)算法,该算法解决了伸缩因子的补偿问题,扩展了传统算法中受限的收敛域。对改进算法进行了误差分析,并通过仿真图直观比较,表明采用的算法精度满足硬件精度要求。提出了一种CORDIC算法的多级流水线结构和一种新的直接数字频率合成器(DDS)设计方法,此方案降低了硬件复杂度,易于实现。     

基于多传感器特征融合的TBM拦截效果评估

基于多传感器特征级融合研究了TBM拦截效果评估的问题。首先分析并选取了拦截效果特征信息,构建了基于模糊神经网络的拦截效果融合评估模型;之后从模糊化、模糊推理、反模糊3个方面论述了评估模型的实施过程,进行模糊推理时采用一种改进的BP算法完成了推理规则的实现。最后通过实例仿真验证了改进BP算法的有效性,并验证了评估模型的可靠性及良好的融合性能。     

应用改进遗传算法优化天基光学监视平台轨道

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道倾角进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约1个量级。     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。