空间机器人抓捕任务的六自由度同步控制逼近策略

利用空间机器人抓捕目标卫星是航天器在轨服务的主要模式之一.针对空间机器人对无控旋转卫星的抓捕逼近问题,为了提高适合抓捕的时间范围,研究了六自由度(6-DOF)同步控制逼近策略.采用修正罗德里格斯参数描述姿态,给出了无控旋转卫星的运动模型;假设空间机器人采用动量轮控制姿态,通过分开处理轨道同步和姿态同步建立了6-DOF同步控制问题模型;考虑惯量参数的不确定性,利用自适应输出反馈控制原理,分别推导了轨道同步和姿态同步跟踪控制律.仿真算例表明在空间机器人惯量参数不确定和摄动作用下可以有效实现同步跟踪.     

基于候选轨迹统计模型的红外弱小点目标检测(英文)

建立候选目标轨迹集合,以候选目标轨迹集合为样本空间,利用沿候选轨迹的能量积分构造此空间上的概率分布,从而建立候选轨迹的概率统计模型.以此模型为基础,设计了一种弱小点目标检测方法.通过蒙特卡罗实验方法调节模型参数,使得算法的检测性能达到所提出的指标.该算法规避了以往算法中需要获得解析形式的候选轨迹密度函数的限制,因此能检测出沿任意方向作直线运动的点目标.最后,针对给定的弱小点目标观测图像序列,利用所提出的算法进行检测,仿真结果证明此算法是有效的.     

协同反潜指控决策建模及优化研究

介绍了多目标优化模型.建立了协同反潜作战中目标威胁度和射击有利度模型,将遗传算法引入到指控决策优化过程中.设计了基于遗传算法的指控决策优化算法,并对算法作了适应度值乘幂变换和保存最优个体策略方面的改进.以编队协同防御为例,得到了未改进的遗传算法和改进的遗传算法的优化结果,并对两种方法的优化效果进行了比较,比较结果表明:无论是从算法的收敛速度还是寻优率方面,做过改进的算法都较未改进的算法优越.通过选择不同的初始种群进行多次试验的方法,验证了优化结果的正确性.     

基于遗传算法的自航水雷航路规划

自航水雷在执行任务时需要装载根据战场环境预先规划好的最优路径,路径的优劣直接决定了自航水雷的作战效率.采用遗传算法进行自航水雷航路优化,算法利用极坐标描述威胁位置和航路点,将航路编码由二维缩减至一维,降低了搜索空间,提高了优化效率.对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,编码方式提高了优化效率,得到的航路有效地规避了威胁.     

自适应遗传算法捷联惯导系统初始对准

在基本遗传算法的基础上给出了一种适合于捷联惯导系统初始对准问题研究的自适应遗传算法,该算法适时调整遗传空间大小,以保证对准的速度.在选择操作中采用最优解保存策略.交叉概率和变异概率的适时变化使姿态信息具备更强的环境适应性.根据初始对准的特点,用地球重力加速度和自转角速度信息构造适应度函数.仿真结果证实了该算法在捷联惯导系统初始对准问题研究中的有效性.     

固定目标区域的空中干扰机最优干扰覆盖分布算法

GPS干扰机升空可以增大干扰覆盖面积使干扰效果显著,GPS空中干扰机的合理分布可以有效地实现对目标区域的干扰覆盖.通过分析空中干扰机所能达到的干扰覆盖能力,进而运用遗传算法在解决多目标组合优化问题上的灵活性,提出了基于固定目标区域的空中干扰机最优干扰覆盖分布算法.仿真结果表明该算法能够快速有效地得到最优干扰覆盖分布方案.     

基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究

现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。     

基于k短路径的兵力机动路线优化方法

由于传统Dijkstra算法只能求解最优路径,结合兵力机动路线选择的需要,将求解k短路径的实用算法引入到兵力机动路线优化问题中,给出了算法的数据结构和步骤。在道路权重的确定上,提出将路程、通行能力和安全性三项指标相结合的思想,并给出了综合权重的计算方法。仿真实验表明所提方法具有较强的实用性。     

基于非均匀线阵和修正MUSIC算法的DOA估计

研究了基于非均匀线阵的DOA估计问题。提出了利用修正MUSIC算法进行DOA估计,并设计了对称布阵方式。仿真结果表明在对称布阵非均匀线阵中使用修正MUSIC算法,空间谱分辨率高、栅瓣小,且分辨率要高于均匀线阵。本算法获得了较高的空间谱分辨率,提高了DOA估计性能。     

测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.