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。     

四种智能算法的比较研究

随着智能算法的研究深入,一些新的智能优化算法不断被提出,包括从遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。这些算法都是从自然界的自然生物的特性启发而研究出来的,由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。通过这些算法的介绍和分析,并通过测试函数测试了四种算法的收敛性、收敛速度和精度,评价了这些智能算法在求解函数优化问题的能力。最后对优化算法今后的发展方向进行了评述与展望。     

一种基于神经网络的彩色图像分割方法

提出了适于彩色图像分割的加强型径向基函数网络方法,采用在线自适应聚类学习算法确定隐层节点的数目、激活函数中心值;通过Hebb学习算法迅速将隐层节点中心值分为目标颜色聚类中心和背景颜色聚类中心两类;输出层用竞争规则将目标与背景分开。通过对多幅彩色图像进行分割处理验证了该方法的有效性。     

针对旋转和平移的一种电子稳像算法

提出了一种新的基于Fourier-Mellin的电子稳像算法,用于消除由于推扫平台系统姿态不稳所造成的图像抖动。采用Fourier-Mellin算法和相位相关算法求取待稳定图像帧与参考图像帧之间的旋转角度和缩放及平移参数,并通过校正一组抖动的图像帧来验证所提出的算法。实验结果表明算法很好地估计并补偿了旋转和平移运动,能够满足一般要求。     

On the hierarchy of γ‐valid cuts in global optimization

Concavity Cuts play an important role in concave minimization. In Porembski, J Global Optim 15 ( 17 ), 371–404 we extended the concept underlying concavity cuts which led to the development of decomposition cuts. In numerical experiments with pure cutting plane algorithms for concave minimization, decomposition cuts have been shown to be superior to concavity cuts. However, three points remained open. First, how to derive decomposition cuts in the degenerate case. Second, how to ensure dominance of decomposition cuts over concavity cuts. Third, how to ensure the finite convergence of a pure cutting plane algorithm solely by decomposition cuts. These points will be addressed in this paper. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

基于VFGPIR联合特征的决策级加权融合检测方法

车载前视地表成像雷达(VFGPIR)探测浅埋目标时面临虚警率过高问题,可利用序列图像特征的联合检测解决这一问题.首先利用Fisher鉴别比(FDR)定量评估从单帧和序列图像中提取的单个特征的鉴别能力;然后针对单个最优序列特征无法满足探测指标要求提出一种基于决策级加权融合的多特征联合检测方法;最后利用接收机工作特性(ROC)曲线来验证所提方法的有效性.试验结果表明:序列特征比单帧图像特征具有更好的鉴别能力;所提方法性能优于单个最优序列特征、特征向量和多数票融合准则对应的检测结果,有望满足实际探雷应用需求.     

基于遗传算法的大型降落伞气动力参数辨识

建立了降落伞回收系统的六自由度动力学及运动模型,针对大型降落伞可观测数据少的特点,设计遗传算法辨识其气动力参数,利用仿真验证了辨识方法的可行性和辨识模型的正确性。结合空投试验录像分析数据,辨识了某型号飞船所采用大型环帆伞的气动力参数,并利用辨识结果对其稳定性进行分析,其结论可作为回收系统设计的理论参考依据。     

射频发射模块非线性效应的消除方法

射频模块存在相位特性的非线性效应,群延迟随频率的变化不再是一个常数,并可能造成输出射频信号的波形失真,而影响精密射频信号源的输出精度。基于递归最小二乘算法的自适应滤波器,提出了消除其非线性效应的新方法。并以GPS模拟源为例,利用其自校模块,采用软件无线电和数字信号处理技术,精确估计出射频模块的模型参数。将基带合成信号通过一个数字逆滤波器,以消除相位的非线性和群延迟随频率的变化。利用自编的仿真程序包,在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明,该方法可有效地消除相位非线性效应对射频信号的影响,输出信号的波形失真在理论上可控制在0.01%以内。     

巡航导弹航迹规划中雷达探测盲区的快速构造算法

现代防空系统对巡航导弹的低空飞行和突防造成极大的威胁,利用防空系统中预警雷达的探测盲区进行隐蔽飞行是提高巡航导弹生存能力的重要手段,在此雷达探测盲区的快速构造算法是关键。说明了什么是雷达探测盲区,分析了影响雷达探测盲区的三个主要因素,并就对巡航导弹影响最大的雷达地形遮蔽盲区构造了基于极坐标的快速算法,并用一个地形实例验证了该方法的有效性。     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。