全局收敛策略静止目标纯距离测量下的参数估计方法

将全局收敛策略与高斯-牛顿法相结合,得到了解决非线性最小二乘问题的改进高斯-牛顿法;并将该方法应用于静止目标纯距离测量下的参数估计问题;仿真试验表明,改进后的高斯-牛顿方法对测量误差不敏感,具有更快的收敛速度和更高的精度。     

基于混合贝叶斯网络的非协作式敌我识别系统

混合贝叶斯网络就是允许连续节点和离散节点同时存在的贝叶斯网络。将混合贝叶斯网络应用到非协作式敌我识别系统中,建立了敌我识别的混合贝叶斯网络模型,通过混合贝叶斯网络实现多传感器敌我融合识别及识别可信度分析。仿真结果证明了混合贝叶斯网络可以很好地实现非协作式敌我识别系统的功能,并且该方法直观、准确度高,提高了敌我识别的可靠性。     

任务配置指派模型全局优化问题

基于主从决策问题,研究了配置问题的指派模型以及全局优化算法。建立了基于期望效果下的混合整数双层模糊机会约束规划的主从决策模型,讨论了模型建立的理论依据与算法。以海军作战实体的3个作战部队为编成,拟完成一项布雷封锁任务为例,基于联合作战实体的打击效能指数,给出了约束中含有模糊区间值的混合双层规划问题,得到了双层模糊规划模型的全局优化解。     

空气弹簧隔振器热膨胀变形特性计算

基于气体热力学方程、空气弹簧隔振器静力学模型,采用物理建模、模型辨识建模相结合的混合建模方法,建立了一种空气弹簧隔振器热膨胀变形计算模型,并通过数值仿真对轴向承载力、斜置安装角度、静刚度等主要影响因素进行了分析。仿真结果表明:增大轴向承载力、降低其垂向的静刚度将增大热膨胀变形量;增加斜置安装角可减小热膨胀变形量。应用该计算模型可以获取单个空气弹簧隔振器在不同环境温度下的热膨胀变形量,且具有较好的计算精度并可进一步推广应用于空气弹簧隔振装置的热膨胀变形评估计算。     

MSPWVD-HOUGH变换的多目标分辨和雷达回波参数估计

传统的时频分析方法,如Winger Ville Distribution,smoothed pseudo Wigner-Ville distribution等在多目标分辨的时候,无法同时在时频分辨率和抑制交叉项两方面同时达到较好的效果,所提出的MSPWVD解决了这一问题,MSPWVDHOUGH还可在低信噪比的情况下检测出多目标,并估算其参数,可利用来进行雷达成像的运动补偿.     

无人机协同攻击的混合粒子群算法

针对协同空战中多目标的攻击问题,综合考虑杀伤概率、毁伤率、战役价值3个因素,分别制定评价函数.采用线型加权的方法,确定总的代价函数.使用混合粒子群算法(Heuristic Particle Swarm Optimization, HPSO)优化攻击分配方案,找到使我方以最小代价获得胜利的分配方案.最后仿真,3架我机对阵8架敌机,分析了8种不同的交叉变异策略对攻击分配结果的影响,并与蚁群算法进行比较,在代价函数基本不变的前提下,速度提高了近10倍,表明了采用HPSO算法优化攻击分配方案的快速性和正确性.     

非线性最小二乘算法在双基地雷达目标定位中的应用

双基地雷达的目标定位解是一个非线性优化问题,引入了高斯-牛顿迭代法解非线性最小二乘方程组,为了提高迭代的收敛性和目标位置解的准确性,采用精度最高的一组测量子集单元解算出的定位解作为迭代初始值,并充分利用了所有的观测信息.仿真结果表明,采用该种算法迭代次数少,比简化加权最小二乘算法(SWLS)有更准确的目标定位解,从而使得整个受控区域内的定位精度有较大提高,定位性能得到优化和改善.     

基于定点DSP的计算阶次跟踪研究

对于转速变化的旋转机械,常规的频谱分析方法不能反映其振动信号的真实状态;同时,在转速变化剧烈的情况下,传统阶次分析仪器采用的转速脉冲到达时刻测量方法精度不高。针对以上问题,采用基于定点DSP的计算阶次跟踪方法,通过TMS320C5402定时器的精确计时功能实现高精度转速脉冲到达时刻的测量,同时利用DSP的McBSP(Multi-channel Buffered Serial Port,多通道缓冲串行口)同步采集振动信号,实现混合信号的采集和处理,完成基于DSP的实时阶次跟踪,并通过变速箱启动的实例验证了算法的有效性。     

复杂电磁环境下的电磁频谱管理效能评估研究

针对复杂电磁环境下的电磁频谱管理效能评估问题,提出一套系统地效能评估方法.首先对效能评估的指标体系进行了分析,然后提出了一种多模型混合的效能评估方法,最后对整个过程中效能评估的流程进行研究.通过实例仿真研究表明,该方法可以有效地对复杂电磁频谱下的电磁频谱管理效能进行评估.     

基于CML模型的编队器材携带方案优化方法

随船备件配置优化问题研究目前主要集中在只有定量或定性约束上,而对既有定性约束又有定量约束的混合约束问题未见文章提及,同时研究对象多为单船,而对舰艇编队研究比较少。针对此问题,以舰艇编队出海任务准备阶段为背景,以保障费用、舰艇仓库空间、舰艇最大排水量及舰员维修能力作为模型的约束条件,以编队备件保障概率为目标函数,采用正态逆向云模型、边际效应法及拉格朗日乘子法(称为CML模型)对此类问题进行求解,给出系统资源因子求解步骤及分析方法,并对本模型进行动态调整和优化。实例分析表明本模型求解方法和步骤可以为多个定量和定性约束下舰船备件携带问题提供新的参考。