混合遗传算法及其在运载火箭最优上升轨道设计中的应用

运载火箭最优上升轨道设计问题是一类终端时刻未定、终端约束苛刻的最优控制问题,经典算法求解这类问题时收敛性差、局部收敛等问题表现得比较突出。针对上述问题,将具有良好全局收敛性的遗传算法应用到运载火箭最优上升段设计问题求解中,为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟问题,结合遗传算法和单纯型算法的优点,设计了两种混合遗传算法。计算结果表明,所设计的混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可以成功地解决一类终端时刻可变飞行器最优控制问题。     

利用遗传算法求解整周模糊度

建立了一种基于简单遗传算法的改进模糊度搜索方法求解载波相位测量中的整周模糊度。首先采用UDUT 和LDLT 分解对整周模糊度进行整数高斯变换以降低各整周模糊度之间的相关性 ,然后利用遗传算法进行整周模糊度搜索。在种群个体较少的情况下 ,为了避免早熟使搜索陷入局部最优 ,提出两种变异算子 ,保持个体的多样性。仿真结果表明改进后的算法较使用简单遗传算法具有更快的搜索速度和鲁棒性。     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

基于稳态遗传算法的间歇式覆盖天基雷达星座优化设计

针对天基雷达星座的构型优化设计,建立了能够反映星座重要工作性能的单双基地间歇式覆盖模型、星间链路模型、双基地雷达的动目标检测模型,得到了低轨道卫星星座星间链路判断准则,给出了统计评价特性和综合评估指标体系。在此基础上,建立星座设计的优化模型,采用基于可行解搜索法的协同演化遗传算法并融入稳态遗传进化策略,有效地处理带有复杂计算的目标函数和约束条件的星座优化问题,计算分析实例表明利用该方法进行星座设计是非常有效的。     

SPH算法在超高速碰撞数值模拟中的应用

采用大型动力学软件Ls-dyna中的SPH求解器,对球形弹丸超高速碰撞靶板的过程进行数值模拟。给出由于碰撞速度不同,而引起的不同的碎片云图像,以及不同的靶板破碎孔的尺寸。同时模拟了入射角度不同,而得到不同的超高速碰撞物理过程。初步分析结果表明数值模拟结果是合理的,较清晰地模拟了超高速碰撞下碎片云的生成、膨胀过程。另外,通过数值模拟结果与实验结果的比较分析,表明SPH方法得到的结果能描述相应的超高速碰撞现象。所以采用SPH算法针对超高速碰撞物理过程进行数值模拟是可行的。     

圆周合成孔径雷达的快速时域成像算法

为实现圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR)快速成像,提出一种用于CSAR的快速时域成像算法。该算法通过将CSAR的圆孔径分成若干子孔径,分别对子孔径采用快速因式分解后向投影算法处理,再将各子图像相干插值叠加至同一坐标系下得到成像结果。详细分析算法实现中的坐标转换、误差控制和运算效率等关键问题,并用点目标仿真和实测数据处理结果验证算法的有效性。所研究方法具有成像范围大、计算量小等优点。     

高速并行Gardner算法设计与实现

随着空间探测任务逐步增加、空间信道频谱资源日趋紧张,传统Gardner定时同步算法已经无法满足高速数传系统高通量、高可靠性的需求。为了提高Gardner定时同步算法的吞吐率并增大可纠正误差范围,提出一种高速并行Gardner算法。为了保证插值精度同时减少乘法器消耗,设计了一种并行分段抛物线插值滤波器;为了便于并行流水线设计和最佳采样点选取,构建了计数模块和定时缓存调整模块;为了提高等价吞吐率,重构了流水线并行环路滤波器结构和并行数控振荡器结构。结果表明,该算法等价吞吐率可达1 739.13 Msps,数字信号处理器资源消耗可减少44%,可纠正2×10^-3的定时误差。     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣;利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

地磁仿生导航的多目标进化搜索算法

针对水下自主航行器地磁多参量多目标搜索的问题,提出一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。     

遗传算法在软硬件划分中的应用

软硬件划分是软硬协同设计中的一个关键问题。针对单处理器嵌入式系统 ,给出了基于遗传算法的解决方案 ,并引入了模拟退火和按概率选择两种技术。结果表明 ,算法有效地解决了软硬件划分问题 ,稳定性好、效率高 ,模拟退火和按概率选择的引入 ,进一步提高了算法效率 ,保证了算法的自适应性及结果的全局最优性。