快速解命中的一种改进算法

基于对火控系统命中函数的考察,提出了一种将简单迭代法、改进迭代法和快速迭代法相结合的改进算法。仿真结果表明,该方法能明显提高解算精度,减小计算量,缩短迭代时间。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

基于转弯模型的自适应交互式多模型跟踪算法

针对舰炮火控系统中搜索雷达对来袭导弹跟踪为背景,提出一种基于坐标转弯模型(CT)的自适应交互多模型跟踪算法(AIMM-CV/CT),模型集取为一个匀速和一个坐标转弯模型,滤波器采用各子滤波器模型噪声方差在线计算调整的自适应交互式多模型算法;给出了比例导引规律来袭导弹的航路仿真方法,并对AIMM-CV/CT与IMM-CV/CT算法进行了仿真比较.仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性.     

基于蒙特卡洛法的无人机飞行冲突解脱安全评估

冲突解脱技术是无人机与有人机共域飞行的前提保障。针对目前缺少对冲突解脱技术安全评估的方法,提出运用蒙特卡洛法对飞行冲突进行仿真模拟,得出冲突解脱算法的安全效率。提出基于改进蚁群算法的冲突解脱技术,实现无人机的飞行冲突解脱;利用蒙特卡洛法,对飞行冲突过程进行大规模仿真,计算冲突解脱效率,与基本蚁群算法进行对比,并从安全角度对结果进行分析。提出的思路可为未来无人机空域运行安全评估体系的构建提供一种理论参考。     

基于多智能体强化学习的无人机集群对抗方法研究

针对复杂动态不确定环境下的无人机集群对抗问题,基于多智能体强化学习开展了对抗决策方法的研究。首先,基于MaCA环境构建了无人机集群对抗模型;其次,引入集中训练网络的混合架构模式,改进了传统DDPG算法,设计了面向无人机集群对抗的MADDPG算法,分别采用基于规则的对抗策略和基于DQN的对抗策略对算法进行了训练,提升了对抗算法的鲁棒性、适应性和泛化性;最后,通过搭建对抗仿真环境,验证了所设计方法的有效性和可靠性。     

AWGN信道中Turbo码的性能和仿真

主要对Turbo码的解码算法进行了研究,分析了常用的MAP解码算法,对Turbo码在AWGN信道中应用不同的解码算法进行了仿真,针对不同解码算法和解码迭代次数等因素对Turbo码性能影响进行分析,结果表明Turbo码在AWGN信道中和低信噪比条件下具有优良的性能。     

一种改进的跳频信号频率估计算法

信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术（Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT）算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制（Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT）算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。