LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

云重心理论在防空兵作战能力评估中的运用

防空兵作战能力评估是一个复杂的多指标综合体系,不仅与作战编组、部署、地形和敌我战场情况的处置等因素有关,而且还包含许多随机和模糊因素。在建模分析中各指标基本评定值确定比较困难。结合防空兵作战能力评估模型,运用“云重心”理论确定了评估模型中各指标基本评定值,增强了模型的可信度和可操作性。     

悬浮固相颗粒对储集层基质孔隙的堵塞规律研究

应用胜利油区8个不同区块的岩心及注入水,采用岩心流动实验手段,研究了注入水中悬浮颗粒对储层孔隙的堵塞特征,发现悬浮颗粒对储层的堵塞特征表现为孔隙逐步堵塞和迅速堵塞两种类型;悬浮颗粒浓度低且孔径与粒径的比值较大时易形成孔隙避步堵塞;悬浮颗粒浓度大或孔径与粒径的比值较小时易形成迅速堵塞;悬浮颗粒对储层的堵塞程度、堵塞类型是颗粒浓度、颗粒粒径与储层孔喉匹配综合作用的结果;迅速堵塞特征的初始堵塞效果主要取决于孔径与粒径的匹配关系,最终堵塞效果主要与注入水中的颗粒浓度有关;高浓度的小颗粒对孔隙基质的堵塞特征表现为迅速堵塞。     

粒子滤波GPS/SINS组合导航系统动基座传递对准

在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

交互式多模型粒子滤波算法综述

指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。     

基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点,建立了联合火力打击目标分配模型,采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码,将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体,不断迭代,从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真,进一步表明了算法的可行性和有效性,为指挥员科学决策提供了依据。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用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,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。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的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。