基于粒子群优化的点云场景拼接算法

多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的点云拼接算法,该方法通过投影分布熵对待拼接场景姿态进行估计,由此获取场景拼接的初值,然后利用PSO实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。     

基于AFSA的自抗扰控制器参数整定

自抗扰控制器（ADRC）的参数众多,通常依赖于人工试凑优化,控制系统的性能好坏过分取决于设计人员的经验且效率不高。针对ADRC的参数选取问题,首次利用鱼群算法（AFSA）全局寻优能力强,鲁棒性好的特点,结合已有的参数整定经验,提出了一套基于AFSA的ADRC参数整定规则,并进行了数字仿真。仿真结果表明,经由基于AFSA参数整定规则优化过后的ADRC具有良好的动静态特性,提高了设计效率,验证了该方法的可行性和有效性。     

有限声速的纯方位算法

针对纯方位条件下对等速直航目标观测的算法问题,将目标运动要素及平均声速作为待估计参数,给出了计算非线性最小二乘法目标函数梯度与Hessian矩阵的解析公式,基于这些公式,可以构造估计目标运动要素的一些算法及编程实现。部分数值实验表明,信赖域算法、Levenberg-Marquardt算法与Matlab用于解非线性最小二乘问题的函数lsqnonlin的计算精度基本一致。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

基于功能的网格服务匹配算法

网格环境下,服务功能匹配效果决定着网格服务质量,在分析了网格服务匹配方法中基于推理的匹配算法和相似度匹配方法中基于距离的匹配算法后,对这两种算法的精确度、复杂度和匹配效率进行了分析和比较.结合这两种算法,提出了服务功能匹配改进算法,该算法通过采用细化匹配粒度,引入深度因素等方法,增加了匹配精确度.通过实验模拟,查准率和查全率上表明该改进算法具有一定优越性.     

多无人机梯次攻击航路规划

为了解决多无人机协同攻击航路规划问题,基于一种雷达威胁等效方法,以及无人机在不同姿态下雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)值随之改变的特性,结合多机作战战术思想,提出了一种多无人机梯次协同攻击同一目标的方法,并利用Dijkstra算法进行多无人机航路规划.仿真结果表明,该方法具有更高的应用价值.     

多传感器目标识别和火力分配群决策算法

针对多传感器目标识别的群决策问题,考虑到多目标威胁程度评价指标属性的模糊性,首先将多传感器目标评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,充分利用三角模糊数性质构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于加权矩阵排序的三角模糊数多传感器目标识别的群决策算法,实现对多传感器目标的威胁程度的综合评估.最后,通过多传感器目标评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.同时实验发现该算法对于多属性、多评价者的群体决策具有优势,且不易受外界参数变化的影响.     

三维战场的微波接力算法

简要介绍了微波通信的特点,对复杂地形条件下微波通信的各类视距进行了定义.设计了微波接力算法,通过宽度优先搜索以及逆向求点获得两点间微波通信的可行路径.实现了该算法,并在三维数字地形图上进行检验,证明了算法的正确性.     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.     

面向航迹中断的模糊航迹关联算法

针对海战场态势中,由于系统误差、电磁干扰、地理环境隔绝、电子静默等原因,出现的传感器信号长时间中断、目标丢失,导致态势中航迹不连续的问题,提出了一种改进的模糊航迹关联算法.该算法通过采用统一速度模糊因素和方向模糊因素、改进加速度模糊因素、制定二级关联策略和自动调整隶属度函数关联阈值等方法,实现了在目标机动性较强、中断时间较长等情况下的航迹关联,保证了态势的稳定.通过Monte Carlo仿真实验表明,该算法具备较高的关联性和鲁棒性.