基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

机动条件下的公共计算平台研究

针对未来战术机动系统的作战要求,利用面向服务技术体制(SOA),结合段集成机制,提出了构建机动系统的轻量级公共计算平台。平台从层次上划分为系统服务层、核心服务层、基础服务层和公共应用服务四个层次,每个层次通过编程接口向上层提供服务,以支持机动系统的动态演化、灵活配置、动态部署与系统间的互操作和信息共享。     

基于节点选择更新的简化LDPC译码算法

文中通过分析信息在短环中传递的特性,提出了一种基于节点选择更新的简化LDPC译码算法。该算法可以通过在一定程度上避免短环对译码的影响来降低译码运算复杂度。仿真结果表明对于二元以及多元LDPC码,该算法相对于BP算法只有少量性能损失。     

基于一乘准则的LMR在声音转换中的应用

线性多变量回归中聚类数的选择对转换效果有很大影响,通过研究聚类数与类内均方差、类间均方差的关系确定最佳聚类数。针对传统二乘规则的 LMR 的转换语音在听觉上自然度较差的缺陷,提出了基于一乘规则的 LMR,采用遗传算法解决绝对值条件下转换矩阵的求解问题,实验仿真表明,基于一乘规则的 LMR 的转换语音在主观听觉上优于基于二乘规则的 LMR,ABX 测试识别率平均提高了12.5%,MOS 分提高了0.24。     

Lipschitz非线性系统状态观测器设计新方法

针对Lipschitz非线性系统状态观测器,提出了一种以极小化条件数为目标准则的新的设计方法。运用梯度下降法和Slyvester方程,计算极小化条件数,优化增益矩阵和最大允许Lipschitz常数,完成观测器设计。通过同其它文献的算例比较,结果发现按文中方法设计的观测器具有迭代次数少、优化结果好的特点。     

盲提取方法在柴油机活塞-缸套撞击信号提取中的应用

讨论了盲反卷积在机械振动信号处理中的应用以及盲反卷积中常用的模型和方法,利用信号和高斯信号之间的Kullback-Leibler距离构建目标函数,提出了一种以伪并行遗传算法为优化工具的盲反卷积算法,并通过仿真验证了算法的正确性.实验也证明,该算法能成功地从柴油机机体振动信号中提取出活塞-缸套撞击信号.     

二元探测传感器网络的递推加权质心目标定位算法

为进一步降低二元探测传感器网络质心定位算法的计算复杂度和通信量、提高定位精度,推导出一种质心算法的递推公式,使用该递推公式可以大大减少定位的计算、存储和通信量;在递推质心公式的基础上,提出了一种基于节点探测到目标的次数的递推加权质心定位算法,从而提高了定位精度.对递推公式和加权质心算法进行了模拟仿真,结果验证了递推公式和加权递推质心算法的有效性.     

基于均分簇算法的战争Ad Hoc网络广播风暴抑制

网络广播是维持网络正常运作的基本手段,但Ad Hoc网络拓朴的频繁变化,将使网络广播无法进行收敛,形成广播最终会使本来就受限的资源趋于濒绝,网络无法通信而瘫痪.为此,提出了一种自适应均分簇理论SACA,通过分层虚拟子网的过滤与阻隔算法,有效地抑制网络广播风暴.     

装备维修管理系统的设计与实现

装备维修管理系统是一种新型维修管理模式,为解决现代装备协同维修过程中资源优化调度和分配的各类问题,从装备维修保障系统的需求分析入手,讨论了基于改进遗传算法的维修资源配置算法,并采用建模与仿真技术,设计实现了装备维修管理系统。     

基于遗传算法反舰导弹航路规划研究

航路规划作为提高反舰导弹作战能力的重要措施,目前正逐渐被反舰导弹所应用。结合反舰导弹自控飞行特点,系统分析航路规划过程中各个航路点的约束条件,并运用遗传算法进行数学建模和计算机编程,顺利实施了导弹航路的最优求解和航路的自动标绘,为指挥员实施导弹攻击提供辅助决策。