基于复杂网络理论的岸防作战体系骨干网络研究

随着信息技术在战争中的大量应用,现代战争越来越呈现出网络化和体系对抗性,研究其拓扑特性已十分必要。基于复杂网络理论,首先建立了岸防作战体系网络模型,然后提出一种基于贪心思想的骨干网挖掘算法,最后对模型的骨干网络进行了研究。结果表明该方法能够快速、准确地挖掘出岸防作战体系的网络骨干,并能为军事对抗体系的复杂网络应用研究提供借鉴和参考。     

基于路径规划的无人机飞行冲突解脱技术

在无人机与有人机共用空域时,随时可能发生飞行冲突,应当有一种可靠的冲突解脱技术,保证无人机的空域运行安全。为此,构建了基于正三角形栅格法的空域运行环境,改进了以往十字栅格环境规划动态路径的缺陷;提出了基于空间分割的改进蚁群算法,提高了算法的寻优性能与路径规划能力。最后结合ADS-B系统的工作原理,在利用卡尔曼滤波对ADS-B信息进行修正的基础上,设计了无人机冲突感知的技术方案,并用实时的路径重规划技术实现飞行冲突的解脱。最终的仿真实验验证了飞行冲突解脱技术方案的有效性,可为未来无人机的空域运行技术提供一定的理论参考。     

新颖的冗余节点无线传感网能量感知分簇算法

针对一类具有冗余节点的无线传感网,提出了一种新颖的能量感知的动态分簇算法NEAC。它基于动态分簇路由机制,根据节点分布密集程度簇内分布一定数量的休眠节点,在数据传输阶段,这些休眠节点不感知和发送数据,当簇首节点的能量消耗达到一定阈值后需要重新轮换簇首,它们被唤醒并根据休眠节点和簇首轮换机制实现快速簇首和休眠节点选举以平衡节点间的能耗。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,NEAC能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

航空发动机自适应模拟退火遗传算法建模

以阶跃输入响应进行模型的检验,提出了航空发动机状态模型的建立方法:在抽功法所建立的状态空间模型的基础上,利用自适应模拟退火遗传算法对A、C矩阵元素进行寻优,解决了状态空间模型的响应与非线性模型不能够很好吻合的难题。仿真表明,得到的状态空间模型无论是动态过程还是稳态过程都能取得较高的建模精度,为航空发动机分布式控制的研究奠定了强有力的基础。     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰,提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容,并以干扰度最低为目标函数,使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数,作为粒子群位置和速度参数进行初始化,将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素,利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv...     

链约束下加工时间恶化的Flow Shop排序问题

讨论作业具有线性加工时间,作业间具有链约束的两台处理机流水作业排序问题,目标函数为极小化完工时间。在作业加工时间简单线性恶化下,提出作业的非负开始和停止延迟恶化率,构造了满足约束条件的复合作业。在此基础上,给出作业间具有平行链约束的两台处理机流水作业排序问题的最优多项式算法。     

基于神经网络的雷达抗干扰效果评估

分析了常用的雷达抗干扰效果评估方法的特点,建立了雷达抗干扰效果评价指标集,对指标数据的采集和处理方法进行了分析,提出了一种基于神经网络的雷达抗干扰效果评估模型,论述了网络结构和样本获取方法,最后通过算例验证了模型的正确性和实用性.