基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

1024位RSA算法的FPGA设计研究

改进了高基免减蒙哥马利(Montgomery)算法,使得乘法和加法的总运算量分别减少了约3%和2%。根据平行并行乘法器,设计了适用于模乘运算的一维阵列组合乘法器。基于高基蒙哥马利算法,设计并仿真了1024位密钥的RSA加/解密系统。     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

基于声矢量阵的宽带波束域高分辨方位估计

宽带信号波束域处理是实现水下目标高分辨方位估计的重要途径,它相对阵元域具有运算量小、分辨信噪比门限低以及角度分辨力高的优点。声矢量阵单个阵元能同时测量声场中的声压量和3个正交的质点振速分量,相对于声压阵,它能获取更多的声场信息。因此通过均匀声矢量阵运用MUSIC算法对宽带信号源波束域DOA估计进行了研究,改善了对弱相干信号源的方位分辨和估计性能,实验所获得的仿真结果表明了该方法具有较高的参考价值。     

基于GA-PSO的目标分配问题研究

防空作战中的目标分配问题属于NP完全问题,在综合考虑火力单元作战效能和防御效能的基础上,引入火力单元综合有利度,建立了一种用于大规模多火力单元对抗多轮次目标的静态目标分配模型,给出了基于GA因子的改进PSO算法,并将算法应用于目标分配模型的求解,通过VC 6.0编程和计算机仿真验证了模型的可行性和算法的有效性.     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。     

抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

一种面向移动Agent的多任务并行计算模型及算法

介绍了一种面向移动Agent的并行计算模型,给出了采用十标度策略解决任务排序,采用满射策略解决任务映射的算法。该模型允许多个计算任务在异构主机构成的分布式环境下同时进行计算,并且通过算法优化,降低移动Agent之间的通信成本,减少网络流量。     

新型多目标遗传算法及其在导弹射击效能优化中的应用

多目标规划是一类重要的优化模型,有着广泛的实际应用,但其求解至今仍是运筹学的一个难点.针对一般约束多目标优化问题,在设计了新的适应度函数和选择算子的基础上,提出一种新型多目标遗传算法.将其应用于导弹对集群目标射击效能优化问题,验证了算法的有效性.