Model Versions and Fast Algorithms for Network Epidemiology

Network epidemiology has become a core framework for investigating the role of human contact patterns in the spreadingof infectious diseases. In network epidemiology, one represents the contact structure as a network of nodes（individuals） connected bylinks（sometimes as a temporal network where the links are not continuously active） and the disease as a compartmental model（whereindividuals are assigned states with respect to the disease and follow certain transition rules between the states）. In this paper, we discussfast algorithms for such simulations and also compare two commonly used versions,one where there is a constant recovery rate（the numberof individuals that stop being infectious per time is proportional to the number of such people）;the other where the duration of the diseaseis constant. The results show that, for most practical purposes, these versions are qualitatively the same.     

基于UKF的自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯（CT）模型,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法和自适应网格（AG）的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即：基于UKF的自适应网格交互式多模型（UKF-AGIMM）算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

基于实数编码遗传算法的超宽带波形设计

采用实数编码的遗传算法对超宽带(UWB)波形进行了独特设计。以正弦高斯脉冲作为基函数,提出了一种新的适应度函数表示方法,应用此方法设计出了更符合美国联邦通信委员会(FCC)提出的辐射掩蔽特性要求的脉冲波形,并对设计脉冲进行了链路预算。仿真结果表明:采用实数编码的遗传算法优化设计得到的超宽带波形效果好且仿真时间复杂度低;与随机组合脉冲相比,设计出的脉冲在信号传输性能方面更具优势。     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法研究*

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法：矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,指出了两种算法从实现角度是等效的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器硬件开销较少,信息比特吞吐率最高能达到13Gbps。     

基于混沌pso算法的实时动态目标分配

任务分配是多导弹协同攻击目标的重要前提,在充分考虑满足复杂战场环境各种约束的条件下,提出了基于混沌粒子群算法的实时动态算法,使得算法在求解WTA问题时具有处理意外目标和任意时刻响应当前战场状态的实时动态特性。并为了解决战场环境中各不确定性因子对新加入目标优先级的影响,提出基于三元区间数表示关联熵的复合物元目标排序方法。     

弹道计算格斗导弹攻击区的一种快速模拟计算法

以某型近距格斗导弹为例,在考虑了导弹制导控制延迟基础上,建立了导弹跟踪目标的质点运动模型,并根据判断导弹与目标交汇条件,给出了一种导弹攻击区和有利攻击区快速模拟计算方法。仿真结果表明,利用本方法计算结果与资料给出的包线基本重合,模拟计算在数值上和变化趋势上都与资料基本一致,本算法是可行的。     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于测距法的轰炸光电瞄准算法

针对光电探测设备工作特点,依据水平轰炸瞄准原理,提出了基于测距法的轰炸光电瞄准算法。确定了瞄准诸元解算方法,并对算法进行了验证。验证中,确定了约束条件,解决了输入参数模拟问题,使瞄准过程直观可见。结果显示,该算法能够稳定解算瞄准诸元,控制飞控、预告、投弹指令输出,对于轰炸光电瞄准系统的工程实现及性能提升具有一定的理论指导意义。     

基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将三维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。