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.     

基于改进粒子群算法的岛礁孤立多能源军事供电系统运行优化研究

为更好地发挥岛礁孤立多能源军事供电系统的保障效能,合理使用储能蓄电池,尽量延长蓄电池使用寿命,提出了一种蓄电池折旧成本模型,建立了包括发电成本和蓄电池折旧成本的多能源供电系统运行优化模型.针对传统粒子群算法求解优化模型易出现"早熟收敛"的缺点,提出了改进的粒子群算法.该算法利用最大速度线性递减方法,早期采用惯性权重自适应来平衡全局寻优能力和算法收敛精度之间的矛盾,后期增加压缩因子来加强算法的收敛速度.最后,以某岛礁孤立多能源军事供电系统为例,验证了模型的有效性和算法的性能,可为岛礁多能源供电系统运维人员制定系统运行策略提供指导.     

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。     

利用复单脉冲比的群目标存在性检测算法

详细推导单目标和群目标条件下单脉冲比的统计特性,根据其本质差异提出基于单脉冲比的群目标检测算法,在双目标条件下通过仿真分析了群目标检测性能与信噪比、目标角度间隔以及复幅度比之间的关系,得出了有益的结论。当小目标伴随大目标时不容易被检测出来;两个幅度相当的目标,相位差别越大越有利于群目标检测。群目标检测可以有效剔除"野值",为分辨与测量奠定基础。     

基于卡尔曼滤波的单矢量水听器水中多目标方位跟踪

对单矢量水听器接收的声压和质点振速信息进行联合处理,采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,从而实现多目标声源方位的估计。对于低信噪比的情况,难免会引入较大的方位估计误差。采用最小二乘法对目标方位轨迹进行拟合并建立预测模型,然后通过卡尔曼滤波对单矢量水听器估计的目标方位轨迹进行优化。结果表明：单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应用统计特性表示;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;对于水中目标而言,1阶多项式足以进行方位轨迹拟合,再采用卡尔曼滤波能够有效提高目标方位跟踪精度。     

单矢量水听器水中多目标方位跟踪方法

采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,实现多目标声源方位的估计。为提高精度,应用最小二乘法对测量结果进行拟合并建立预测模型,通过卡尔曼滤波对方位轨迹进行优化。结果表明:单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应使用统计特性表示;采用本方法最多能分辨7个目标,目标个数越多,方位误差越大;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;通过数据拟合然后卡尔曼滤波的方法能够有效提高目标方位跟踪精度。     

基于排队论的防空兵力部署优化模型

兵力部署优化问题是防空指控系统的重要研究内容之一。针对多型防空武器多层多区段混合部署问题,对异型空袭武器和防空武器基于作战效能标准化处理,基于排队论给出空袭武器的突防概率计算模型,将防空武器系统综合防御效能作为优化目标,建立多型防空武器扇形部署优化模型。仿真实验验证了优化模型的有效性和合理性,可为科学制定兵力部署方案提供参考。     

一种改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷,为了更好地平衡全局和局部搜索能力,在粒子群算法中引入收缩因子,使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习,而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习,增加了粒子的多样性。实验结果证明,与基本蚁群算法相比,改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率,能一定程度地避免局部最优解的产生。     

粒子群算法用于阵元失效校正北大核心

相控阵天线由成百上千的阵元组成,以其独特的优势迅速发展。在实际应用中,由于各种原因会出现阵元失效的情况。严重的影响相控阵天线的使用。由于相控阵天线幅相可控的特殊性,可运用幅相调控的方法对失效阵元造成的损失进行校正。运用粒子群算法对失效后的阵面进行优化,寻找最优解使失效后的阵面达到一个较好的状态,使阵元失效后的阵面天线能降低性能投入使用。     

信息融合系统中的态势预测技术

态势预测主要解决态势间断后如何更新态势以及态势推断问题。根据战场上兵力都是按一定的规则部署和聚集的特点 ,采用群技术将整个战场态势划分成多个态势元素 ,同时结合模板技术和军事专家建议 ,利用战争前和战争期间所获得的各类信息 ,对战场态势进行预测