考虑空间几何关系的反交会规避机动方法

针对具有自主接近能力的航天器开展反交会规避机动方法研究。建立仅测角相对导航模型,对完全不可观测机动进行定义,基于空间几何关系推导并证明了完全不可观测机动是不存在的。以施加规避机动后追踪器对逃逸器的测量值与未机动时的差异为优化目标,利用矢量乘积原理设计目标函数,建立优化模型并对变量约束进行分析,随后采用遗传算法对最优规避机动方向进行优化。给出的仿真算例结果表明:提出的规避机动方向计算方法能够使目标函数值达到最小,从而提升追踪器对逃逸器的状态估计难度,降低其估计精度。这为规避机动问题研究提供了一种新的视角,可为以主动接近航天器为新对象进行的规避研究提供有益借鉴。     

基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划

针对机械臂路径规划问题,提出一种基于改进RRT算法的路径规划方法。改进RRT结合了目标偏置策略和贪婪生长策略的优点,在随机采样时,以一定概率使采样点偏置为目标节点,降低随机采样的盲目性,在目标节点方向上采用贪婪式扩展策略,增加随机树局部方向上的生长速度。RRT法规划路径结果并非最优,提出改进GPP法删除多余路径节点,优化机械臂运动路径。通过与Biased-RRT和Greedy-RRT数值仿真结果对比,证明了改进RRT在计算时间、迭代次数、扩展节点数上均优于以上方法。在机械臂两种典型工作环境中的仿真结果表明,使用该方法可以较好解决排爆机械臂避障路径规划问题。     

引入区域量化的相控阵天线维修优化模型

针对大型相控阵天线维修成本高、多部件维修时机难以确定、模型仿真计算困难等问题,提出一种引入区域量化的维修优化模型。建立天线阵列的区域量化模型,将天线阵列维修问题转化成一个由不同区域阵元组成的k/n系统维修优化问题。以使用可用度为约束条件,以单位时间维修费用最小为优化目标,建立引入区域量化的大型相控阵天线多部件视情维修决策优化模型,并通过算例仿真与分析进行了模型验证。结果表明:提出的维修优化模型真实有效,能够很好地解决分布不均匀的相控阵天线维修优化问题。     

多载波码分多址在低密度二分图上的建模与分析

多载波码分多址是移动通信重要的多址技术之一,传统方法将扩频序列的构造和多用户检测单独考虑,未能做到发射机和接收机的一体化设计。受到低密度奇偶校验码的启发,基于图论建立多载波码分多址收发机模型,采用二分图定义码片和数据符号间的扩频关系。在此基础上,利用适合低密度二分图的消息传递算法完成多用户迭代检测,推导并分析洪水消息传递和串行消息传递两种检测机制。仿真结果表明,当传统的多载波码分多址系统陷入严重过载而不能正常通信的情况下,基于低密度二分图的多载波码分多址系统依然能够达到理想的传输性能,为下一代移动通信系统的设计提供了有益的参考。     

基于云遗传算法的防空导弹目标分配问题

针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷,提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解,得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析,云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快,搜索效率高出一倍左右,对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制,可操作性、优越性更强。     

面向复杂几何模型的多级并行四面体网格生成算法

高性能计算机的快速发展为数值模拟提供了必需的硬件环境,数值模拟领域对网格的需求已高达数十亿到数百亿量级,而网格生成作为数值模拟的重要一环,其发展则相对滞后,很难满足并行数值模拟求解器对大规模网格的需求.本文面向复杂几何模型提出一种多级并行四面体网格生成算法,该算法首先基于模型的几何特征建立网格的尺寸场,并基于尺寸场和几...     

可招回秘书问题

可招回秘书问题已由Yang,Petrucceol,Choe及Bal研究过。本文将这个问题纳入Snell框架,用相对最好者的位置函数Wn代替通常的相对名次,我们得到了各种招回概率下的最优停止规则,这些结果推广了文[7]—[9]。     

舰船动力系统优化设计方法展望

简述了舰船动力系统优化设计的思想与内容,研究了舰船动力系统优化设计的理论与方法,提出了综合集成设计、智能优化设计等未来舰船动力系统优化设计的概念与方法     

时序电路测试中敏化路径选择研究

时序电路测试产生过程中,在进行敏化路径选择时会遇到失败问题.本文针对迭代组合阵列模型测试中产生的这些问题进行了有益的探讨,并提出了改进的时序电路测试产生算法,使之更加完善.     

截尾序贯验后加权检验截尾点的优化设计

选取截尾点是截尾序贯验后加权检验很关键的一步,目前理论上尚无有效的选取方法。本文用优化技术确定截尾点Ｃ,克服了实践中确定停时Ｎ和截尾点Ｃ遇到的计算困难,避免了一般取Ｃ＝１的盲目性,使截尾点Ｃ的选取有了理论根据。优选的截尾点不仅使双方承担的风险之和最小,而且使双方承担的风险值相对合理,易于接受。