无人集群自适应任务分工模型构建

传统无人集群任务分工存在中心控制依赖、适应性不强的缺点,这无法满足未来无人集群在复杂军事场景中的应用需求。群体智能的快速发展为集群分布式任务分工提供了理论和技术基础。针对无人集群任务分工问题,借鉴群体智能理论,提出了一种无人集群自适应任务分工模型,以无人集群清除多类危险目标的仿真实验为例,验证了模型的可行性和优越性。研究成果对于无人集群作战系统的建设发展,以及在作战、保障等军事领域的应用提供了参考价值。     

自适应网格交互多模型算法

研究和设计了一种模型集合自适应方法——自适应网格方法。并将其与交互多模型算法相结合,提出了自适应网格交互多模型(AGIMM)算法,它是一种变结构多模型算法。仿真显示它能有效地提高IMM估计器的费效比。     

目标自动跟踪与信息处理综合系统的研究与实现

根据将目标自动跟踪与信息处理综合的思想,在目标自动跟踪与信息处理综合的实现方面作了大量工作,并进行了实验.实验结果表明,只有在自动跟踪系统中综合目标信息处理,火控系统性能才能有质的提高.同时,数字信号处理(DSP)技术、自适应滤波算法的应用,使得系统设计能够基本达到实际应用的阶段.     

跳跃-滑翔弹道扰动引力自适应网格快速赋值方法

为实现高超声速跳跃-滑翔弹道扰动引力的快速赋值,提出自适应网格赋值模型,并根据反距离加权理论,优化广义延拓逼近算法,对模型的逼近误差进行分析。该赋值模型的网格划分为两级,第一级网格根据标准弹道空域进行划分,第二级网格根据滑翔导弹实际弹道在线生成。根据一级网格节点数据,通过优化广义延拓逼近算法计算二级网格节点数据,最后根据二级单元内插计算实际弹道点的扰动引力值。仿真结果表明:在同等大小的网格划分下,优化广义延拓自适应网格模型的逼近精度高于一般赋值方法;在同等精度要求下,该赋值模型的最大单元格边长大于一般赋值方法,从而减少了单元格划分数量,进而降低弹上数据存储量;针对不同滑翔方向以及不同滑翔距离的跳跃-滑翔弹道,该模型逼近误差对应的落点偏差小于5 m,具有较好的适应性。该赋值模型在满足计算速度的前提下,提高了传统赋值方法的逼近精度,降低了弹上存储量,具有一定的工程应用价值。     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰ACM模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制（ACM）技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高了链路的数据吞吐量。提出了近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

具有随机分形自适应搜索策略的蚁狮优化算法

针对蚁狮算法在平衡开发能力与探索能力不足的缺点,提出了具体有随机分形自适应搜索策略的改进算法。在该策略中,蚂蚁利用随机分形搜索方程提高算法的探索能力;蚁狮利用自适应搜索方程在最优位置进行精细搜索,以提高算法的开发能力。对3个单峰、3个多峰标准测试函数进行寻优,仿真结果表明,相比于其他算法,所提出的改进算法很好地平衡了自身的开发能力和探索能力,显著提高了全局优化能力和收敛速率。     

自适应Kalman滤波的战术数据链自主时间同步算法

分析了战术数据链自主时间同步机制及各类误差源特性,给出了降低时间同步误差源影响的设计途径。针对复杂物理环境下时钟漂移模型难以准确建立的问题,设计了一种基于自适应Kalman滤波的自主时间同步算法,提高了不利条件下数据链的时间同步性能,实验结果证明了所采用方法的有效性。     

基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法

针对制约变换域通信系统抗干扰性能的门限抑制问题,提出了基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法。从硬件实现角度,通过干扰提取模块和自适应门限比较器,建立干扰抑制系统;根据环境频谱,基于高斯分布和N-sigma原理,确定初始门限和虚警概率;提出了基于Neyman-Pearson准则的自适应门限算法,在约束条件下保证检测概率最大化。仿真结果表明,该自适应门限算法能够有效抑制多音干扰和线性调频干扰,干扰的剔除效果较好;同时具有良好的检测性能,较传统的双门限检测概率提高约3.14%的性能增益。     

自适应强跟踪卡尔曼滤波器载波环设计

针对自适应Q_k/R_k卡尔曼滤波算法在大频偏或运动场景切换时存在收敛速度慢、易失锁问题,提出了一种自适应强跟踪滤波算法,该算法从自适应Q_k/R_k卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术。在稳态场景下,采用自适应Q_k/R_k算法保证跟踪环路有较好的跟踪精度;当场景变化时,自适应强跟踪算法保证跟踪环路有更稳健的动态性能。仿真结果表明,所提出的设计方法能够有效提高载波跟踪环路的跟踪精度和鲁棒性。