次级通道估计误差对Fx-Newton算法的影响

Fx-Newton算法在执行过程中需要估计次级通道模型,针对主被动隔振工程应用中次级通道估计存在误差的问题,假设输入信号为正弦信号,建立含次级通道估计误差的Fx-Newton算法结构模型,推导了Fx-Newton算法的稳定性条件,并就相位误差和幅值误差对Fx-Newton算法稳定性和收敛性的影响做了详细阐述。最后对两自由度主被动隔振模型开展仿真研究,验证了理论分析结果。     

面向作战任务的最小风险传感器调度方法

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。     

导弹结构热防护一体化设计与优化

针对导弹面临的严酷气动热力环境,基于传统波纹夹芯结构,为导弹设计了一种兼具承载和热防护功能的一体化结构。建立热-结构耦合计算模型,对一体化结构进行结构承载与热防护性能分析,结果表明:一体化结构在高温下具有较好的承载能力;增加一体化结构隔热层与内壁厚度有助于提高导弹的热防护效率。以一体化结构热防护效率最高和质量最小为目标,采用第二代非支配排序遗传算法实现了多目标优化,并认识到:一体化结构热防护效率与质量相互影响,设计时需要需综合考虑。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。