磷虾群免疫粒子滤波的机载单站无源定位算法

为了进一步提高机载单站无源定位的精度,将磷虾群优化思想引入到粒子滤波的重采样阶段,提出了一种磷虾群免疫粒子滤波算法。该算法利用磷虾的受诱导运动、觅食以及随机扩散行为,将粒子导向高似然区域,有效缓解了粒子退化问题。同时,其采用了人工免疫算法的变异操作,避免了早熟现象的出现,提高了粒子的多样性,克服了粒子贫化问题。仿真结果表明,新算法改善了机载单站无源定位的定位精度以及收敛速度。     

基于改进粒子群优化算法的微电网孤岛选址定容

分析了在重要孤立系统中采用微电网供电的必要性,在此基础上提出了采用由非支配排序法和拥挤距离排序法改进的粒子群算法进行微电网选址定容,其目的是改进多目标微电网规划问题的优化结果。通过改进算法与基本算法算例结果的对比分析,验证了改进算法在求解孤岛选址定容问题上具有较强的寻优能力、较高的收敛精度和较稳定的最优解,为进一步研究微电网孤岛选址定容问题提供了思路。     

基于粒子群算法的WSN多目标跟踪能量均衡算法

为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波（cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer）的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。     

基于改进PSO算法对榴弹最佳杀伤面积的计算

为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）算法中的惯性权重进行改进,采用改进后的算法对榴弹最佳杀伤参数进行计算。结果表明：改进的算法对比传统计算方法,计算精度更高,最大炸高改进误差超过0.1 m,对比标准PSO算法需要的粒子数量更少,收敛速度更快。为榴弹最佳杀伤参数的设计提供了一种高效计算方法。     

异构无人平台不规则区域协同侦察部署方法

针对未来无人化陆战场有人/无人混合编队中异构平台携带多型侦察装备的协同侦察部署问题,提出自适应粒子群-区域最优匹配（PSO-ROM）算法。采用参数自适应和局部变异方法对粒子群优化算法进行改进,并对异构平台中探测性能最优的多个同类型传感器进行优化部署;针对异构平台中的多个其他类型传感器,采用区域最优匹配算法,依次对尚未覆盖的空白区域进行优化部署,直至达到侦察部署目标。实验结果表明,采用PSO-ROM算法进行异构传感器不规则区域部署时,算法执行时间相对于传统粒子群算法平均缩短91%,覆盖率平均提升14.9%,各节点移动距离平均缩短0.65 km。采用PSO-ROM算法开展重要区域的多频谱覆盖时,雷达波段、可见光波段和红外波段的平均覆盖率分别为91.0%、94.3%和96.1%。当覆盖比F达到1.2时,待部署传感器资源的利用率已接近饱和,再增加更多的传感器资源将不会对覆盖率产生明显的改善效果。     

基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化

针对现有雷达布站数学模型不能解决复杂地况下的雷达布站问题,提出了一种复杂地况下的雷达布站数学模型,该模型解决了雷达在复杂地况下布站位置受限的问题。在此基础上,提出了基于改进粒子群算法的复杂地况下的雷达布站优化算法,该算法改善了现有粒子群算法中期搜索性能不强的缺陷。仿真结果验证了提出的改进雷达布站数学模型的可行性和基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化方法的有效性。     

CPSO优化参数的战斗机空战效能MELM评估模型

针对近距与超视距空战的特点,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法与极限学习机(ELM)的空战效能评估模型.引入一种基于M估计的ELM,以抵御样本数据中粗差的干扰;采用基于混沌策略的PSO算法优化ELM隐含层的输入权值和偏差,以降低随机选取参数的影响,提升评估模型的精度;利用所建模型对战斗机空战效能进行评估.仿真表明,所...     

山沟春意浓

春天来了!山沟春意浓,山沟春色美。 春天吹着口哨,迈着轻盈的脚步,唱着吉祥的歌谣,光临湖南红宇机械厂了,我们在此享受着春天的幸福,感到无此喜悦。     

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广东某陆军预备役高射炮兵师防空兵群作战要素集成训练试点情况剪影

广东某陆军预备役高射炮兵师按照"筹划试点、全面展开、梳理总结"的步骤,严密组织实施作战要素集成训练。