LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

基于改进时序算法的电力系统可靠性评估方法研究

时序算法是对蒙特卡洛法的优化,适用于电力系统可靠性评估.但是,当系统中参数波动频繁、状态量基数很大时,时序算法会在状态量的抽取与评估判断上耗费较多时间,从而降低了运算效率.为此,从状态量获取与处理的角度通过离散化与标准化对时序算法进一步优化,以提高算法效率、增加算法精度,进而为解决电力系统可靠性评估实时性问题提供方法....     

工程可实现的多接收阵SAS精确逐点成像算法

为了解决传统基于截断插值方式的多接收阵合成孔径声纳逐点成像算法所导致的插值误差和图像相位信息畸变的问题,根据时延和频移的对应关系,提出了一种基于频移的逐点成像算法。该方法针对图像中的每一个像素,通过频移对其考虑"停-走-停"影响的精确时延史进行校正,从而将理论上精确的逐点成像算法拓展到实际工程应用中。通过仿真实验和实测数据对所提方法的有效性进行了验证,结果表明:相对传统基于截断方式的逐点成像方法,该方法可以避免插值误差,有利于后期干涉信号的处理。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。     

一种计算观察效率的有效方法

观察效率的好坏是决定观察所位置的选取是否合理的一个重要因素,传统的观察效率计算方法存在许多不足之处,不能准确地反映障碍物对通视的遮挡程度。通过引入一个权重函数,给出了一种较有效的反映观察效率的计算方法,弥补了原计算方法的不足。     

基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

任务规划系统研究综述

任务规划系统作为举世瞩目的高科技技术,已经引起了广泛的关注和应用.目前世界上一些主要国家都在研制任务规划系统,且进展很快.为了更好地推进我国学者对于任务规划系统的研究,对任务规划系统的研究进行了全面综述.主要内容包括任务规划系统的发展、应用、主要实现方法及未来发展方向.在应用中,综述了任务规划系统在战场态势评估、无人飞行器、机器人领域的应用.在主要实现方法中,主要描述了数学规划、D*优化算法、Agent方法和遗传算法四种方法.最后给出了任务规划系统未来发展方向:现代技术的融合、发展战略级任务规划系统及未来社会任务规划系统预研.     

基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算

为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一.在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c1以及...     

基于PSO-NARX网络的涡轴发动机稳态模型辨识

提出一种基于粒子群优化算法-外部输入非线性自回归网络(PSO-NARX)的涡轴发动机稳态模型数据驱动辨识方法.构建涡轴发动机稳态模型,然后结合三点自适应判断法从直升机飞参数据提取发动机稳态时的数据,采用PSO-NARX方法对涡轴发动机稳态模型进行回归辨识.结果表明,辨识所得模型输出参数燃气发生器转速ng、发动机排温EG...     

基于有限资源并行测试任务调度研究

针对基于有限资源并行测试任务调度困难、资源配置不合理、测试效率低下问题,提出一种并行任务调度优化算法,以蚁群算法为基础,在求得必须进行串行测试任务测试时间前提下,将可并行测试任务根据测试任务间约束关系和测试资源约束关系,合理安排在串行测试区间里,从而获得完成所有测试任务最短测试时间的任务调度序列.仿真结果表明,与自适应...