δ星座的分析与设计

卫星星座的选择与设计是航天任务实现中的一项重要环节。如何有效地进行δ星座的设计是本文着重探讨的问题。本文首先从集合的角度探讨了任一时刻多颗卫星对地面给定区域覆盖情况的分析方法，利用仿真计算，对δ星座进行分析，提出δ星座的设计方法，并给出了相应的仿真设计结果。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

次级通道估计误差对Fx-Newton算法的影响

Fx-Newton算法在执行过程中需要估计次级通道模型,针对主被动隔振工程应用中次级通道估计存在误差的问题,假设输入信号为正弦信号,建立含次级通道估计误差的Fx-Newton算法结构模型,推导了Fx-Newton算法的稳定性条件,并就相位误差和幅值误差对Fx-Newton算法稳定性和收敛性的影响做了详细阐述。最后对两自由度主被动隔振模型开展仿真研究,验证了理论分析结果。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

加强约束的布尔可满足硬件求解器

利用现场可编程门阵列固有的并行性和灵活性,提出在硬件可编程平台上基于随机局部搜索算法的布尔可满足性求解器,用于求解大规模的布尔可满足性问题。相对其他求解器,该求解器的预处理技术能极大提高求解效率;其变元加强策略避免了同一变元被反复连续翻转,降低了搜索陷入局部最优的可能。评估结果表明,求解器最多能处理32 000个变元/128 000个子句的实例。相比当前同类型的求解器,其求解效率明显提高。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.     

机动飞行条件下基于SIFFBP算法的机载UWB SAR成像

机动飞行条件下,运动误差的幅度较大,频域运动补偿精度难以满足机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)高精度成像的要求,需要采用精确的时域后向投影(Back Projection,BP)算法,然而原始BP算法的巨大计算量限制了其实际应用。提出了一种基于子图像快速因式分解BP(Sub-image Fast Factorized BackProjection,SIFFBP)算法的机动飞行条件下机载UWB SAR成像方案,并对其子孔径和子图像划分的约束关系进行了推导,给出了算法步骤,并分析了算法的计算量。仿真和实测数据处理结果表明,SIFFBP算法能够在保证处理精度的同时,大幅度提高处理效率,非常适合于机动飞行条件下的机载UWB SAR成像处理。     

异构资源类型下多无人机任务分配

针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(consensus-based bundle algorithm, CBBA)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用K-medoids聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的CBBA求解所建立的任务分配模型,通过对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。