DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

基于干扰管理思想的应急装备器材供应扰动恢复模型

为解决应急条件下装备器材供应过程中由于运力受扰而产生的干扰问题,基于干扰管理思想,提出了应急装备器材供应扰动恢复问题的转化策略,构建了基于虚拟需求点的运力受扰扰动恢复模型;为寻求最优解,设计了基于遗传算法的人工鱼群优化算法。通过算例对模型和算法的有效性进行了验证。     

基于蚁群算法的模糊控制规则优化设计

为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题,提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法．该方法定义了模糊规则的相容程度,得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子．采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真,结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能．     

基于IDEF3的部队装备中修业务流程优化重组

以IDEF3为工具描述了部队装备中修业务流程,分析了流程中存在的问题,通过采用基于状态的维修方式、无损检测先进技术手段、共享维修保障信息和调整器材发放审批权限等方法,对部队现行装备中修业务流程进行了优化,可有效解决装备维修过剩、维修不足、维修资源浪费和维修周期过长等问题．     

无线传感器网络动态汇聚节点调度算法研究

移动汇聚节点调度是传感器网络中一个新的研究热点.通过建立一个普适的多目标优化模型,提出了贴近实际的汇聚节点循环路径规划模型,采用以连续时间离散化为理论基础的时域-空域转化方法,将时域中的优化模型无损地转至空域中,从而大大减少了所涉及的变量数量,降低了求解的复杂度.通过实验可以看出,调度移动汇聚节点可以有效扩展网络的生命周期.     

基于变步长LMS的谐波电流检测方法的研究

能否快速准确检测出三相电力系统中谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键.基于瞬时无功功率的谐波电流检测理论,提出了一种改进的自适应滤波器谐波检测算法,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,调整步长参数,使权向量达到最优,在确保稳态误差的前提下,提高了系统的收敛速度.仿真实验验证了该算法的正确性和有效性.     

难加工材料3种优化指标的应用特性

采用刀具耐用度、切削里程、材料去除总量对同一组难加工材料进行正交试验,结果表明:采用刀具耐用度作为评价指标进行优化时,其结果往往是对应于最小的切削用量,高的刀具耐用度并不对应于高的切削能力和切削效率,优化结果存在较大的局限性;切削里程和材料去除总量在实际生产中分别代表已加工表面的形成量和总切削量,可以较好地反映切削参数与应用效果之间的关系,作为评价指标时,两者较刀具耐用度的评价更为有效。不同指标的评价结果不同,应用时需根据实际情况进行有针对性的选择。     

装备保障路径选择算法研究

战争时效性对装备保障提出了更高的要求。针对装备保障路径的特点,对传统的解决最短路问题的Dijksta算法进行改进,引入并行处理的概念,提出了改进的最短路算法,建立了新的路径选择评价模型。经实验,此算法可快速、科学和稳定地解决一定范围内装备保障路径选优问题。     

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。