浮点iLBC语音编码算法的定点DSP实现

简要介绍了iLBC语音编码算法的基本原理。详细描述了将iLBC浮点算法转换为定点算法并移植到定点DSP上的方法。比较了转换后的iLBC定点算法与ITU-T G.729A,G.723.1的复杂度,给出了转换后的定点算法与浮点算法的PESQ得分情况。     

目标打击任务中多弹型的火力配置模型及优化计算

目前对于单弹型火力配置问题的解决方法比较成熟,但在现代战争中,经常是多种弹型联合使用,因此需要对多类型的导弹火力配置进行探讨。这里针对多种不同类型的导弹毁伤多个目标的问题进行具体分析,建立了导弹突击目标火力配置的数学模型。根据模型的特殊性,灵活运用遗传算法对模型进行了最优化求解。实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.     

改进的遗传算法在导弹火力分配中的应用

弹道导弹系统是一个非常复杂的系统,有其自身的特点,其造价昂贵,数量有限,发射点也很分散.因此,火力分配问题在弹道导弹射击中具有极为重要的地位.尤其对于常规战术弹道导弹,火力分配的合理与否将直接影响作战效果与战斗力的发挥.根据地地战术导弹的作战运用特点,建立了导弹火力分配的优化模型;详细介绍了一种改进的遗传算法,将其应用于火力分配优化模型的求解,通过算例比较,证明该改进算法更能有效快速地找到最优解.     

基于稳态遗传算法的间歇式覆盖天基雷达星座优化设计

针对天基雷达星座的构型优化设计,建立了能够反映星座重要工作性能的单双基地间歇式覆盖模型、星间链路模型、双基地雷达的动目标检测模型,得到了低轨道卫星星座星间链路判断准则,给出了统计评价特性和综合评估指标体系。在此基础上,建立星座设计的优化模型,采用基于可行解搜索法的协同演化遗传算法并融入稳态遗传进化策略,有效地处理带有复杂计算的目标函数和约束条件的星座优化问题,计算分析实例表明利用该方法进行星座设计是非常有效的。     

利用动态规划原理实现多冲量最优交会问题

多冲量最优交会问题是航天领域非常重要的一个研究方向,从运筹学角度将此问题转化为一个多阶段多维动态规划问题,并着重对多阶段二维动态规划进行分析研究。在给出状态方程及指标函数递推公式的基础上,得到了两冲量和三冲量交会问题最优解的求解算法,之后分别通过实例验证了算法的有效性。对于以地心角等参数为决策变量的更高维问题,讨论了利用进化算法等降维方法实现多维动态规划的思想。     

基于模糊指派的阵地选址决策

给出了一种混合部署的多个导弹营的阵地多要素选址决策方法,运用了模糊关系合成矩阵,将各种情况下的多要素导弹阵地选址问题转化为模糊指派问题,并运用了匈牙利算法进行求解,最后给出了实际算例.     

基于神经网络的模型参考自修复飞行控制

提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进.对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,在故障条件下的补偿作用非常明显,达到了自修复飞行控制的目的.     

遗传算法在航空发动机故障诊断中的应用

提出了基于遗传算法的航空发动机故障诊断的方法,将概率因果模型与发动机故障诊断问题结合,在得到发动机故障征兆和故障成因之间关系的基础上,利用遗传算法实现对故障的分类和诊断.该方法可以准确而快速得实现对复杂故障问题的诊断,将其应用于某型发动机的故障诊断中,得到了较好的效果,同时也说明了遗传算法在航空发动机故障诊断中是行之有效的.     

适应任务的模块化卫星快速构建优化决策方法

如何根据应急航天任务,在满足各种约束的前提下,从型号众多、能力各异的卫星平台及有效载荷中快速决策效费比最佳的卫星构造方案引起了越来越多的关注,这就是适应任务的模块化卫星快速构建优化决策问题.在深入分析该问题特点的基础上,建立优化决策数学模型,提出基于遗传算法的优化决策方法,为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解引入基于...