着力加强高分遥感应用产业推广 促进高分专项军民融合深度发展

高分辨率对地观测数据是国家的基础性和战略性资源。随着应用领域的拓展,高分专项将进一步聚焦经济建设、社会建设、生态建设等重大需求上来,实现从创新链到产业链的过渡,实现更广泛、更深入、更彻底的资源共享从2010年高分专项启动实施以来,已经成功发射具有2米分辨率全色/8米分辨率多光谱光学成像能力的高分一号卫星和具有1米分辨率全色/4米分辨率多光谱光学成像能力的高分二号卫星,获取了大量的高分辨率对地观测数据,在国土、农业、环保等领域发挥了重要的作用。     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

针对应急救援路径规划的一种改进蚁群算法

针对不返回起始点、多个待救援点的应急救援路径规划问题,提出了一种应急救援路径规划的改进蚁群算法,设计了一种新的路径构造方法,为蚁群算法求解该类问题打下了基础。为提高收敛性,改进了信息素更新规则,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。仿真结果表明:改进蚁群算法能够快速找到一条从救援中心到多个待救援点的优化路径,且收敛速度和最短路径较同类算法更优。     

基于改进粒子群优化算法的微电网孤岛选址定容

分析了在重要孤立系统中采用微电网供电的必要性,在此基础上提出了采用由非支配排序法和拥挤距离排序法改进的粒子群算法进行微电网选址定容,其目的是改进多目标微电网规划问题的优化结果。通过改进算法与基本算法算例结果的对比分析,验证了改进算法在求解孤岛选址定容问题上具有较强的寻优能力、较高的收敛精度和较稳定的最优解,为进一步研究微电网孤岛选址定容问题提供了思路。     

基于控制器动态线性化的数据驱动ILC

针对未知非线性非仿射重复离散时间系统,将迭代域的动态线性化技术应用于非线性被控系统和未知非线性理想学习控制器,提出一种新的数据驱动迭代学习控制方案。通过设计一种改进的无模型自适应迭代学习控制算法对理想学习控制器的增益进行估计,该方案仅利用非线性系统的输入输出数据,便可自动调整迭代学习控制律。数值仿真和对高速列车模型的仿真验证了该方法的有效性和适用性。     

双边定时截尾下广义Pareto分布的可靠性分析

基于双边定时截尾样本,研究广义Pareto分布的形状参数和可靠性指标的估计问题。在进行极大似然估计时,由于似然方程无解析解,故采用EM算法。对形状参数选取,4信息先验,在平方损失下,研究给出广义Pareto分布的形状参数和可靠性指标的Bayes估计。通过Monte-Carlo模拟对形状参数和可靠度函数的极大似然估计、EM估计和Bayes估计的效果进行比较。模拟结果说明,Bayes方法和EM算法适合在小样本场合下对形状参数进行估计,Bayes方法和极大似然估计法适合在大样本场合下对形状参数估计,极大似然估计方法和EM算法适合对可靠度进行估计。     

基于粒子群算法的WSN多目标跟踪能量均衡算法

为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波（cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer）的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。     

基于DE-Q学习算法的移动机器人路径规划

针对使用Q学习算法对移动机器人进行路径规划时存在收敛速度较慢的问题,提出了一种基于Q学习的改进算法来选择全局路径规划的最优方案。通过方向奖惩机制与估价函数改进Q学习算法的奖励机制,提高Q学习算法的收敛效率。最后使用MATLAB对改进的Q学习算法进行了仿真实验,实验结果表明,通过设置方向奖惩机制和估价函数可以加速Q学习算法的收敛。     

基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法

为解决自适应最小均方误差（least mean squares,LMS）滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sigmoid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明：该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。     

基于改进PSO算法对榴弹最佳杀伤面积的计算

为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）算法中的惯性权重进行改进,采用改进后的算法对榴弹最佳杀伤参数进行计算。结果表明：改进的算法对比传统计算方法,计算精度更高,最大炸高改进误差超过0.1 m,对比标准PSO算法需要的粒子数量更少,收敛速度更快。为榴弹最佳杀伤参数的设计提供了一种高效计算方法。