时序驱动的详细布局方法

针对超大规模集成电路布局过程中时序优化问题,提出一种时序驱动的详细布局方法。对设计进行时序分析并获取时序违反路径集合,对路径上两个连续固定单元间的线网进行平滑处理,以减小路径曲折度以及减少线长。再针对每一个可移动单元与其相邻的线网建立二次规划时序模型,求解局部最优布局位置。对于给定的测试电路,实验结果表明,最差的时序违反与总的时序违反均有明显改善,采用ICCAD2015竞赛的测试模板和评价方法,总的时序性能有45~350 min的提升。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

火箭-双燃烧室冲压组合循环发动机概念研究

临近空间高超声速飞行器近年来获得了广泛关注,本文提出一种以基于火箭发动机和双燃烧室冲压发动机的多模态火箭-双燃烧室冲压组合循环发动机作为飞行器的动力系统,并进行了性能分析研究。该飞行器在海拔10 km左右高度以0.8马赫的速度投放,在重力和发动机推力的联合作用下,能够在海拔5～8 km处加速到2马赫;然后加速爬升进入临近空间,发动机工作在引射亚燃或者双燃烧室亚燃模态下。可以根据实际选择高推重比、较低推进剂比冲效率的引射亚燃模态,或是较低推重比、高推进剂比冲效率的双燃烧室亚燃模态。最终飞行器加速到6马赫(26 km),进入双燃室超燃模态。针对空中发射模式和地面发射模式进行了轨道优化,仿真结果表明:在加速爬升到6马赫(26 km)的过程中,空中发射模式相比较地面发射模式可以节省37%的推进剂;空中发射模式存在一个负的最优初始飞行角度使得剩余质量与初始质量的比值达到最大。     

依赖信号噪声场景下MIMO雷达稳健波形设计

考虑依赖信号噪声场景下MIMO雷达的稳健波形优化问题。根据最小最大方法,基于克拉美-罗界描述了改善MIMO雷达最差情况参数估计性能的稳健波形优化问题。为求解所得NP问题,提出一种新的基于对角加载(DL)的迭代方法。此方法利用哈达玛不等式将内层优化分解为若干子问题,以降低运算复杂度从而利于工程应用,基于DL方法将子问题转化为凸问题,外层优化也可转化为凸问题,因而可获得高效求解从而便于硬件实现。初始问题最优解可通过对迭代算法得到的解进行最小二乘拟合得到。数值仿真验证了所提方法的有效性。     

舰载近程反导武器指挥决策流程优化

针对未来水面舰艇近程反导武器系统反导作战的特点和要求,在考虑武器系统拦截可行性判断、射击方法选择和应急使用等问题的基础上,对拦截可行性分析、射击方式优选和主用备用相结合等环节开展研究,构建了优化的武器系统作指挥决策战流程。该流程可以有效提高舰载CIWS末端反导作战效能的发挥,增强作战指挥决策科学性。研究成果可以为武器装备的研制和改进提供参考和借鉴。     

基于多级统筹图的任务管理及优化方法研究

随着现代工业的发展和职责分工的细化,当前统筹图的单层结构存在不适应多级关系、不灵活组织协作、不高效重组任务等问题。研究当前典型任务之间的关联关系,发现多任务之间主要有前后置、主分支和父子3种关联关系,进而采用嵌套结构支撑复杂统筹图的拓展,提出一种多级结构的改进统筹图。根据网络图最短路径的动态规划思路,依次对复杂任务的关键线路进行调整优化,提高多级统筹图对复杂任务的组织能力和完成效率。案例在不额外增加资源消耗的前提下,通过任务节点的分支构建和父子拆解,任务执行时间由11 h减少到8 h,说明改进的多级统筹图能够处理好复杂任务的多级关系,降低任务的时间消耗。     

基于DEM数据和遗传算法的对海雷达部署优化研究

针对当前雷达组网部署优化问题缺少对海探测研究,以及基于实际地形数据的遗传算法(GA)求解复杂度高的问题,开展了基于数字高程模型(DEM)数据和遗传算法的对海探测部署优化研究。基于预先阵地和对海探测雷达威力模型,所提的算法可有效减少遗传算法寻优空间,极大提高优化求解速度。仿真表明,该算法可获得和遍历法近似的最优结果,随着部署规模的增大,具有明显的速度优势。     

基于CE-QPSO算法的联合火力打击方案智能优化方法

针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明：基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。     

多UCAV协同控制中的任务分配模型及算法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了影响目标价值毁伤、UCAV损耗、任务消耗时间等三项关键战技指标的因素,综合考虑实战中多UCAV同时攻击同一目标和使用软杀伤武器这两种典型情况对UCAV执行任务的影响,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型,并应用粒子群算法求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于松弛序列凸优化的轮式机器人协同轨迹规划

针对威胁环境下的多智能体协同轨迹规划问题,以轮式机器人为对象,研究了基于序列凸优化方法的协同轨迹规划方法.首先通过对轮式机器人模型的分析,给出单独轮式机器人实际物理约束,同时以状态量、控制量加权为性能指标,考虑运动学方程、避障避碰约束、个体物理性能约束、终端约束,建立多轮式机器人协同轨迹规划问题;其次,对运动学方程、避...