一种基于神经网络调整权值的雷达信号识别法

研究了一种基于神经网络训练修改权值的加权M距离法用于雷达信号的识别,通过仿真试验验证了此法的正确性和有效性,并对试验结果进行了分析和讨论。     

基于遗传算法的防空兵群最优火力分配模型研究

结合战场目标价值分析,根据防空兵火力分配情况,运用遗传算法建立了最佳火力分配模型,使防空武器最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果。采用了实数编码方案,对选择,交叉,变异等操作进行了改进。最后通过计算,验证了方案的可行性和优越性.     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

光栅型波前曲率传感器原理与相位恢复研究

对一种新型的基于扭曲衍射光栅的波前曲率传感器原理进行了数值模拟,应用基于Gesrchberg-Saxton(GS)算法的误差减少法对这种波前传感器进行了相位恢复数值模拟。当畸变波前幅度变大时,恢复残差变大;当迭代精度变大时,恢复残差也会变大。     

基于改进量子遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于改进量子遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法——改进的量子遗传算法(IQGA)。其核心是在对量子门更新过程进行改进的基础上,引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。IQGA不仅收敛速度快,还可以改变基本遗传算法(GA)的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在的未成熟收敛问题。仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制。     

遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

改进粒子群算法在导弹火力分配中的应用

粒子群优化算法是一种新兴的优化技术,思想来源于人工生命和演化计算理论.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已得到广泛研究和应用.在建立导弹武器火力分配数学模型的基础上,运用改进粒子群算法对模型进行了最优化求解,实例的计算结果表明该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性.     

ISDT算法的数据压缩处理及其性能分析

过程数据的实时压缩和趋势提取可以显著提高过程控制系统的整体性能.传统的SDT数据压缩算法不能很好地适应现今过程控制的要求,无法获得满意的压缩结果.针对SDT算法的弊端,提出了一种改进的SDT数据压缩算法,并进行了两种算法的性能对比.对合成数据仿真计算的分析结果表明,基于ISDT算法的过程数据压缩性能有大幅度的提高,更好地满足了现今过程控制中实时数据处理和趋势分析的要求.     

多UAV协同区域覆盖侦察方法

针对多UAV对未知区域的协同覆盖侦察问题,提出了将STC算法与在线局部调整策略相结合的区域覆盖侦察方法.通过建立无重叠覆盖区域的闭合路径,最小化了重复侦察区域,缩短了任务执行时间;通过在线局部调整保证了只要有一架UAV不出现故障,侦察任务就可以正常进行.仿真结果表明,该方法能够有效解决多UAV协同区域覆盖侦察问题,方法...     

基于BP网络的BTT导弹逆控制方法

运用BP神经网络结构和Levenberg-Marquardt算法,对导弹动力学特性进行动态逆模型辨识,并以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决BTT导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习控制相结合的控制方法.从理论上证明了该控制方案可以实现对导弹三通...