卫星通信干扰信号的检测方法

卫星通信系统较易受到各种干扰,尤其是人为干扰,为了抑制干扰,需对信号进行正确的干扰检测。就几种常见的卫星干扰信号,对其进行 Matlab仿真实验,研究不同干扰类型信号的特点,提出一种改进的CME算法用于检测干扰信号是否存在。与能量检测法和传统的CME方法相比,它具有较好的检测性能。仿真结果表明,提出的CME方法可以有效用于干扰检测。     

基于遗传算法的电子对抗作战实验寻优方法

作战仿真实验是评估电子对抗作战效能的理想方法,但在方案寻优时却面临实验方案"组合爆炸"的困难。对此,提出了将遗传算法引入作战实验寻优过程的求解思路。简要介绍了电子对抗作战仿真系统;分析了电子对抗作战方案拟制一般流程,建立了电子对抗作战方案优化模型,并给出了结合遗传算法和作战实验对其进行求解的原理和步骤;通过空袭作战电子对抗方案寻优的实例验证了方法的有效性。结果显示,本方法能够极大地提高寻优效率。     

基于多目标优化的任务计划建模及方法

针对任务计划在进行多目标优化时采用进化算法求解效率较低的问题,设计了一种结合分组策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法,可以快速有效地得到合理的分组结果。基于分组结果,调整NSGA-Ⅱ算法的步骤,灵活地进行种群初始化,使最终分配结果各优化的目标有了明显的改善,提高了算法的效率。通过实验分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型研究

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立了地球静止轨道高能电子通量(1.8-3.5MeV)在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出了一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善了其早熟收敛现象;基于改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数;利用滑动时间窗口策略更新模型数据,设计变量选择触发机制以及模型的再学习机制实现模型的在线预测功能。[根据题目的调整,对摘要做了相应改动]通过对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行提前1-3天的预测实验,表明了所建在线预测模型具有较高的预测性能,有一定的实用价值。     

运用改进正交匹配追踪算法精确估计跳频信号跳变时刻

现有方法得到的跳变时刻精度不高、抗干扰能力较弱,为此提出一种运用改进正交匹配追踪算法的跳变时刻精确估计方法。根据跳频信号原理建立跳变时刻估计的稀疏表示模型,用改进正交匹配追踪算法求解该模型,获取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能方面优于现有算法。     

多品种空投小件装载优化建模研究

针对空投小件装载率低下的现状,提出利用相关容重比平衡法,制定装载计划以充分利用飞机的载重能力及其使用面积,分别建立了单机和多机空投小件装载模型。该模型充分考虑了飞机的面积和载重量,对提高空投小件装载的利用率,起到良好应用效果。     

基于蝙蝠算法的多目标战备物资调运决策优化

战备物资的调运是部队后勤工作中十分重要的一环,面对复杂多变的战场环境,战备物资调运必须进行科学合理的决策优化。然而现有战备物资调运模型的优化模型较为复杂,如果涉及较多供应点和目标要求则不易实现。针对涉及多个调运点的多目标战备物资调运问题,提出一种新的决策优化模型,利用启发式蝙蝠算法进行优化计算,发挥出蝙蝠算法易于实现、性能优越的特点,较好地解决了涉及较多供应点的多目标战备物资调运决策优化问题,并结合一个仿真算例,证明该方法相对于其他方法更具简易性和有效性。     

Nonlinear pricing with consumer satiation

In various scenarios, consumers may become satiated with products, and the degree of satiation is directly associated with their prior experiences. Confronted with consumer satiation, the seller is unable to either identify consumers who have a higher likelihood of being satiated ex ante or distinguish satiated from non‐satiated consumers ex post. Therefore, the seller should address dynamic selling, valuation uncertainty, and quantity decisions, all of which are important operational issues. We consider a two‐period problem in which consumer types are influenced by their prior consumption experiences. Faced with these consumers, the seller intends to optimize quantities and adjust the prices of the products in each period to maximize revenue. We find that the seller may reduce ex ante production quantity as some consumers become satiated. Moreover, the ex ante quantity is first decreasing and then increasing with regard to the satiation rate. Furthermore, two‐period information asymmetries may provide a rationale for upward distortion in quantity when consumer preferences are highly sensitive to first‐period consumption. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 386–400, 2016     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用,基于BP网络构造神经网络预测器,利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络,根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小,得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤,讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明,这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

基于随机森林法的机械变速箱技术状态评估

将随机森林RF(Random Forests)引入到机械设备技术状态评估领域,对某型坦克不同劣化程度的变速箱振动加速度信号数据进行分类研究,分类精度达到97%以上,证实了此方法的有效性。基于RF的评估方法具有组合分类器精度高、树型分类器运行速度快的特点,在机械设备状态识别、故障诊断中表现出了良好的性能。