基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

混合动力装甲车辆能量管理策略实时仿真

为解决混合动力装甲车辆多动力源输出优化匹配难题,针对一种具有3个动力源的混合动力系统中各动力源的输出特性和驱动电机功率需求特点,制定了具有双层结构的能量管理策略:顶层的系统功率分配策略完成负载功率估计及其在各动力源间的分配;底层的部件级控制策略实现发动机-发电机组和动力电池的优化控制。通过构建一种分布式硬件在环仿真平台对能量管理策略进行仿真验证。结果表明:混合动力系统能够很好地满足负载功率需求,实现了对多个目标的优化控制。     

某型坦克炮常规弹药高原环境下打击效能试验

根据某型坦克炮所配备的制式常规弹药在高原的适应性试验情况,分析了该型坦克炮作战使用的主要弹种穿甲弹和杀伤爆破弹在高海拔条件下的外弹道状态,将平原地区与高原地区的测试数据进行了对比计算,对该型坦克炮配备的穿甲弹和杀伤爆破弹在高海拔条件下的打击效能加以分析和评估,为其在高原环境下作战和使用的打击效能提供参考依据。     

海战场联合火控系统发展研究

为提高基于信息系统的联合作战能力,从舰载火控系统的角度出发,提出了以海战场为主要作战区域的联合火控系统的发展构想,对海战场联合火控系统的基本概念、特点和组成进行了探讨研究,分析了其主要关键技术,最后给出了海战场联合火控系统的发展建议。     

新型串联锂离子电池组主动均衡电路设计

为解决串联锂离子电池组电压均衡问题,提出了一种新型主动电池到电池均衡电路。该电路主要包括N+5个双向开关以及一个LC谐振电路,其中,N表示电池组中电池的数量。利用LC串联谐振电路能够直接将能量从最大充电电池传输至最小充电电池,无需使用多绕组变压器。并且在零电流开关条件下,运行电路中的所有开关能够减少平衡所用功耗。通过10节串联锂离子电池的实际测试,结果显示相比常规均衡电路,提出的电路能够实现快速平衡并且传输效率更高。当均衡功率为0.48 W和2.04W时,实测功率传输效率分别为92.7%和79.2%。     

Is strategic studies narrow? Critical security and the misunderstood scope of strategy

Critical security advocates commonly portray strategic studies as crippled by its narrow focus on Cold War-era military issues, as state-centric and as Western-centric. I argue that this conception of the scope of strategy is flawed and I offer a comprehensive rebuttal by working out the logic of the theories advanced by Carl von Clausewitz and Thomas Schelling. The proponents of critical security overlook the striking expansion of strategy during the Cold War, its longstanding inclusion of competing political actors not just states, as well as its capacity to put Western and non-Western actors in a common analytic frame. By breaking out of the conceptual jails in which strategy has been incarcerated, I seek to reconnect International Relations to strategic thought from which it has become increasingly estranged.     

一种针对分布式MIMO雷达的高效干扰功率分配方法

MIMO雷达的种类很多,其中分布式MIMO雷达是具有空间分集特性的一种,具有较强的代表性。针对采用多波束多信号干扰设备干扰分布式MIMO雷达的情况,要考虑针对MIMO雷达各节点干扰功率的分配问题,提出了采用能量集中法进行功率分配。给出分配方法及干扰效果的仿真实验,结果表明在使用相同的干扰功率情况下,所讨论的方法比传统的干扰等比例分配法具有更佳的干扰效果。     

滑模控制的新型双幂次组合函数趋近律

提出一种基于双幂次组合函数趋近律的新型滑模控制方案。与现有的快速幂次或双幂次趋近律相比,具有更快的收敛速度,同时还保持了全局固定时间收敛特性,收敛时间上界与滑模初值无关。当系统存在有界扰动时,能够使滑模变量在有限时间内收敛到稳态误差界内,同时其稳态误差要小于现有方法的。仿真实验验证了该方法的有效性及理论分析的正确性。     

伞翼无人机线性自抗扰高度控制

针对伞翼无人机参数不确定性和复杂环境干扰敏感的问题,提出一种伞翼无人机线性自抗扰(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)高度控制方法。建立伞翼无人机8自由度飞行动力学模型,并引入风场和降雨模型以更加准确地模拟真实飞行环境。基于LADRC确定总体控制架构,设计线性扩张状态观测器对所有扰动进行估计,并引入误差反馈率在控制中实时补偿。使用该控制方法在多种扰动工况下进行伞翼无人机高度控制仿真实验。仿真结果表明,基于LADRC的高度控制方法能够有效克服内扰和外扰的影响,实现高精度高度控制;与传统PID控制效果相比,LADRC控制器具有更好的抗扰能力和鲁棒性。     

基于不稳定性采样的主动学习方法

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。该方法基于历史模型对样本的预测后验概率之间的差异来衡量无标注样本的不稳定性,并挑选最不稳定的样本进行查询。在多个数据集上的大量实验结果验证了方法的有效性。