万里天疆绘出“中国弹道”——我军战略导弹作战运用专家、第二炮兵装备研究院原研究员邱成龙人生礼赞

在中国战略导弹绝密档案中,签署他名字的作战运用方案数以千计,日夜枕戈待旦,守望国家安全;在第二炮兵演习发射的中军帐里,由他拟定的作战辅助决策报告在信息化指挥平台上无声运转,调动千军万马,掌控巨车长剑;在灯火阑珊的科研一线和硝烟升腾的导弹阵地上,他言传身教的导弹精英挥戈砺剑,追踪他的足迹,延续他的事业……请记住这个名字:邱成龙。     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

海战场作战仿真系统的雷达建模与仿真

兵力实体建模是海战场作战仿真的关键环节。以海战场作战仿真系统,根据雷达系统工作原理,结合工程实际,建立了雷达系统的相关功能数学模型。深入研究了雷达的截获概率模型、测量误差模型和滤波计算模型。仿真结果表明所建立的雷达模型的有效性,满足仿真试验的要求。     

基于雷达与红外传感器量测融合的改进EKF算法

针对扩展卡尔曼滤波在递推过程中状态协方差可能失去正定性,从而引起滤波发散现象的问题,在滤波过程中用协方差平方根代替协方差进行迭代计算,保证其正定性。对一组异类传感器(红外传感器和雷达)观测数据采用加权最小二乘法进行融合,然后用平方根扩展卡尔曼滤波对融合的数据进行滤波。蒙特卡罗仿真结果表明,平方根扩展卡尔曼滤波和加权最小二乘数据融合方法可以保证滤波精度,并且能有效抑制滤波发散。     

融入粒子群优化的UPF算法研究及其导航应用

粒子滤波易出现粒子多样性损失,粒子退化等问题,且在初始未知时,需要粒子数较多,收敛较慢。针对上述缺陷,在UKF和PF滤波基础上,将改进了搜索因子的粒子群优化算法融入U粒子滤波算法,提出了一种新型粒子滤波算法,加速了算法的收敛速度。将其应用于地形匹配导航算法中,仿真结果表明该新型算法明显优于UPF及PF算法,更适应于大误差的初始条件下,收敛速度快,具有更高的导航精度和抗噪特性。     

自适应补偿H_∞滤波器在组合导航中的应用

针对传统递推式鲁棒H∞滤波收敛条件在工程中较难满足的问题,提出了一种自适应补偿的递推式鲁棒滤波算法。在分析滤波器收敛条件的基础上,对滤波器中迭代矩阵进行补偿程度自适应的修改,并结合实际系统要求给出了滤波误差定量度量指标,即响应时间、偏离度、波动程度,以验证算法的正确性。GPS/IN S等组合导航系统仿真结果表明,此方法滤波误差下降速度、无偏性及平稳性均优于改进前滤波算法,且计算量几乎不增加;此方法克服了收敛条件不满足导致滤波精度下降的缺陷,扩大了递推式鲁棒滤波的应用范围,具有较大的工程应用价值。     

基于最优控制的翼伞路径规划

提出了一种基于最优控制的翼伞路径规划方法。该方法以提高落点精度和减少操纵量为目标,将翼伞的轨迹优化问题转变为参数优化问题,并运用改进的粒子群优化算法进行了有效的求解,得到了基于最优控制的翼伞路径规划的近似最优解。为了验证该方法的可行性,在仿真环境中同时使用了传统分段控制方法和最优控制方法。归航的计算机仿真结果表明,基于最优控制的翼伞路径规划方法提高了落点的位置精度和方向精度,同时减少了操纵量。     

一种基于改进粒子滤波算法的盲信号分离

提出把粒子滤波算法应用于信号的盲分离,采用Rao-Blackwellisaion策略减少状态空间抽样维数,引入可逆的跳马尔科夫链蒙特卡洛方法(RJMCMC)有效地抽样不同维数的参数子空间,并采用了基于Epanechnikov核的建议分布。仿真结果表明该算法能够在线跟踪信号源个数的变化并且具有较好的分离性能。     

改进的变步长LMS自适应滤波算法分析

通过建立步长因子μ与误差信号e(n)之间的非线性函数关系,提出了一种改进的自适应变步长最小均方(LM S)算法。该算法克服了LM S算法在自适应稳态阶段μ取值偏大的缺陷,具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的特点。该算法还具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将该算法对比一般的变步长算法,该改进算法在平稳过程中具有更小的稳态误差,同时还具有更好的跟踪时变系统的能力。     

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。