蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

信号采样及频谱分析在线信道测试中的应用

用AD采集卡对指控系统有线信道中的连续时间信号进行采样,得到离散的时间信号,再运用一种离散傅立叶变换——CZT进行频谱分析。详细介绍了在给定测量范围和精度的要求下,采集卡工作参数的配置方法,以及CZT变换实现频域细化的原理和计算参数的选定,还提出了一种快速算法,以增强测试系统的实时性。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

地基雷达探测临近空间高超声速目标优化部署方法

为提高地基雷达对临近空间高超声速目标的探测能力,探讨了一种实用高效的地基雷达优化部署方法,对地基雷达探测临近空间高超声速目标的难点和数学模型进行了分析,提出了地基雷达探测临近空间高超声速目标的部署原则和量化指标,建立了地基雷达优化部署模型,并进行了信息素引导性控制的蚁群算法设计。仿真结果表明,该方法可实现多种程式地基雷达的优化部署,提高了地基雷达优化部署效率和可操作性,为地基雷达探测临近空间高超声速目标的优化部署提供了一种新思路。     

Ka波段过模慢波结构色散曲线的数值求解

运用场匹配法,结合Ka波段过模慢波结构的实际情况,进行轴对称周期慢波结构色散关系的理论推导,得到了一种快速、准确计算适应Ka波段过模慢波结构的色散特性计算方法。根据推导结果,采用MATLAB程序编程计算了Ka波段过模盘荷波导的色散曲线。将计算得到的色散曲线与成熟的商业软件计算得到的结果进行了对比,两者误差在2%以内,验证了数值算法的可靠性。计算得到的色散曲线可以辅助选取Ka波段微波源的结构参数,对器件设计有一定参考价值。     

基于改进型投影算法的装甲分队目标威胁评估

针对传统多属性决策投影算法不能有效评估投影值相近方案的不足之处,提出了一种基于相近方案在理想方案和负理想方案上投影值的相对贴近度改进型方法,并给出了算法的具体步骤。仿真实例表明,改进算法可有效地对投影值相近方案进行二次评估,评估结果合理。     

改进蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用

针对P2P网络搜索算法中冗余查询消息过多,资源搜索效率低的问题,提出了基于改进蚁群算法的P2P资源搜索算法,算法中在选择邻节点查询时,综合考虑到本地资源情况、邻节点资源情况、邻节点资源相似度等因素,尽量避开了资源搜索中的恶意节点,并改进了基本蚁群算法的状态转移规则,从而避免了查询消息的盲目发送。仿真实验表明,与传统资源搜索算法K-radom-walks和Flooding相比,该算法在搜索命中率和带宽利用率方面有明显提高。     

混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。     

舰载机多机一体化机务保障调度研究

针对舰载机多机一体化机务保障调度问题,以出树、入树的形式描述实际保障过程中并行工序的约束关系,以最大保障完工时间和资源负载均衡性为目标,构建了舰载机多机一体化机务保障非线性多目标混合流水车间调度模型,并设计了一种结合基于Insert的动态邻域爬山搜索策略和并行工序的同步化修正的Memetic算法求解该模型。最后通过实例仿真验证了模型和所提算法的可行性和有效性。     

准则权重信息不完全的证据推理多属性决策算法

针对准则权重信息不完全情况下的多属性决策问题,提出了一种新的证据推理多属性决策算法,它通过建立基于证据信息熵的决策模型来求解准则的最优权重系数,利用求解得到的权重系数和递归ER算法求出各方案的效用值,进而得到各方案的优劣次序。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性。