基于大数据的战区联合作战装备保障决策

大数据技术在决策领域的不断应用,将给装备保障决策方式带来重大变革。本文研究基于大数据的战区联合作战装备保障决策问题,提升信息化条件下装备保障准确、高效的决策方式等方面发挥重大作用。阐述了大数据的基本内涵,在决策领域的应用价值。通过系统推理的方法对战区联合作战装备保障决策的分析,提出基于大数据的战区联合作战装备保障决策基本构想,画出科学决策过程示意图,构建大数据战区联合作战装备保障辅助决策系统。结合研究大数据在战区联合作战装备保障决策领域的现实情况,提出相对应的措施建议。     

卫星数传调度模型研究

卫星数传调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题。针对该问题,建立了卫星数传需求模型、任务模型和调度模型。在建模过程中,采用了框架模型形式,把问题中的主要约束封闭于每个数传任务中,这在降低调度模型复杂度的同时,也降低了调度算法设计难度。还提出了调度算法设计思想,并设计了一基于灵活度的调度算法。仿真表明,所建立的模型及算法对解决卫星数传调度问题是可行的。     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

矢量多边形并行栅格化数据划分方法

针对多边形并行栅格化中的负载不均衡问题提出一种新的数据划分方法,主要包括:迭代计算划分线的位置,在每次迭代中保证分块间的计算量大致均衡,完成数据划分、实现负载均衡;提出基于二叉树的划分结果融合策略,以解决跨边界多边形的融合问题。在多核CPU环境下实现并行算法,选用多个典型土地利用现状数据集进行测试。结果表明:针对不同类型多边形数据集,所提方法较传统方法可获得更高的并行加速比和更好的负载均衡;针对大数据量数据集,以多边形节点数为度量标准可更精确地估算分块计算量,从而更好地实现负载均衡。     

地理社交网络位置推荐

地理社交网络将地理位置信息融合进传统社交网络,将人们的现实生活和虚拟世界的生活连接在一起。作为地理社交网络的一个重要应用,位置推荐可以向人们推荐其可能感兴趣的位置,为人们的出行提供参考,极大地便利了人们的生活。在此背景下,论文研究了地理社交网络位置推荐的基本概念,分析了位置推荐常用的方法,描述了典型的数据集及推荐效果的评估方法,指出了位置推荐面临的主要问题,并展望了未来可能的研究方向,为相关领域的研究提供参考。     

一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

基于进化算法的多无人机协同航路规划

以突防航路时域协同指数、空域协同指数、突防时长指数和受威胁指数为规划目标,以最小直线航路段长度、可飞空域、续航能力和进入任务航路方向为约束,构建了多无人机协同突防航路规划模型。结合模型特点,利用合作型协同进化遗传算法对该模型进行求解。     

敏捷成像卫星自主规划模型与算法

针对敏捷成像卫星自主规划问题,将规划、决策、执行和信息反馈相结合,提出星上自主规划框架,并介绍框架结构和模块功能。在分析主要约束条件的基础上,建立基于时间线约束网络的问题模型。通过将各种卫星动作前后衔接,组合成能够完成不同任务的动作序列,提出一种面向卫星动作序列的启发式算法。该算法分为规划和决策两个部分,并在卫星执行每一个动作序列的同时基于多种启发式规则进行规划,在动作序列执行结束时进行决策。实验结果表明了自主规划框架和模型的合理性以及算法的有效性。     

无人机测控系统Turbo-MAP译码方法

无人机测控数据链系统与地面控制站进行的是遥测数据、侦察图像及遥控指令的传输,因此,高质量的通信是确保无人机数据链发挥效能的关键技术之一。针对无人机信道的特点和要求,研究了无人机信道的Turbo-MAP译码模型,提出一种无人机测控系统Turbo-MAP译码方法,并针对各种参数条件进行了Matlab仿真。实验结果证明,该方法能够保证在发送数据的时候尽量使用长度较长的数据包且增加交织深度,并显著提升译码BER性能。