一种改进的连续域蚁群算法

简要介绍了蚁群算法,并从解决连续域问题的角度分析了段海滨等提出的基于网格划分策略的连续域蚁群算法的基本原理,针对该算法的特点和存在的缺陷,提出了改进的办法:在前期用遗传算法快速生成初始信息素,再利用蚁群算法寻求精确解。最后通过对一个二维连续域函数优化仿真实验,证明了改进后蚁群算法的有效性。仿真实验结果证明:改进后的蚁群算法无论是时间性能还是优化性能都明显优于改进前的蚁群算法,克服了蚁群算法的缺陷,大大提高了算法的速度和求解效率,达到了时间性能和优化性能的双赢。     

两类白化权函数的比较

分别根据三角形白化权函数和梯形白化权函数对长江流域各站点的水污染现状进行灰色评价,对评价结果进行比较,发现三角形白化权函数和梯形白化权函数的使用在灰色评价中利用最大隶属度原理得到的结果是一样的,这与灰色理论及模糊数学理论是一致的。若要精确到求出评价值进行排序,结果不完全相同,但差别不大。与其他方法比较利用梯形白化权函数计算尽管复杂但效果更好些。     

基于调制FFT有限域搜索的MUSIC频率估计算法

为满足跳频频率测量中频率估计高精度及实时性的要求,提出了一种将调制FFT和MUSIC算法相结合的频率算法:首先利用调制FFT对谐波频率进行预估计,确定感兴趣的频域区间;然后利用MUSIC算法在锁定区间内估计伪谱谱峰的位置,实现频率的精确估计。该算法可得到较高的频率分辨率,并减少了MUSIC算法的谱峰搜索范围。仿真试验表明:该算法的频率分辨率高,且实时性能满足频率测量需求。     

具有全局收敛性的盲均衡算法

为了解决传统的自适应均衡技术需发送训练序列的问题,采用盲均衡技术,利用接收信号本身的特征使均衡器收敛。提出了一种新的盲均衡算法(C&D算法),该算法将CRIMNO算法和判决引导(Decision Directed,DD)算法相结合,利用信号序列间的互不相关特性,从而使其具有全局收敛性能。实验结果表明:与CRIMNO算法相比,在相同的信噪比下,该算法具有收敛快速、运算量少和残留误差小的特点。     

基于分形的地图自动综合方法

为了较好地解决根据已知比例尺的地图通过自动综合生成满足不同比例尺需求的地图,利用地图边界所具有的分形特征及分形维数的不变性,提出了一种地图边界自动综合的方法——MADP。该方法不仅很好地保持了地图的形状特征和细节,而且较好地解决了公共边界的综合问题。实验表明,该方法具有较高的效率和公共边界综合能力。     

基于方位变化率的目标运动分析

目标方位变化率对运动要素解算有着重要的影响.但不同目标运动要素(目标距离、航向或速度)的求解精度,对目标的方位变化率又有着不同的要求.从确定性算法入手,进行了方位变化率对目标运动要素解算精度影响的理论分析,并通过仿真计算验证了理论分析的正确性,证明了该理论具有一定的应用价值.     

基于蚁群算法的火力分配寻优方法研究

火力分配的优化是最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果的基础和前提,将蚁群算法应用于火力分配的优化.研究了蚁群算法用于火力分配寻优的相关条件,给出了火力分配寻优的模型和算法.最后,结合一个应用实例,说明了蚁群算法用于解决火力分配问题有很好的应用价值.     

重型鱼雷的机动搜索及机动搜索弹道架构

针对潜射重型鱼雷在技术性能上的大幅提高和智能化作战的需要,在提出并分析鱼雷机动搜索概念和机动搜索时机的基础上,研究了远程重型鱼雷实现机动搜索在弥补发射平台目标定位误差、鱼雷发射后目标的有意机动和适应点对域攻击战法转变等作战环节中的必要性,构建了重型鱼雷机动搜索弹道的技术框架.     

风对反潜巡逻机应召搜索延迟时间的影响研究*

为了定量分析风对反潜巡逻机应召搜索延迟时间的影响,根据飞行气象学中风对飞行的影响描述以及实际需求,建立了反潜巡逻机飞往潜艇初始概略位置的航路模型。研究结果证明了模型的正确性,并通过仿真分析了反潜巡逻机的航速和航向、风速和风向的变化对延迟时间的影响。结果表明风对延迟时间的影响是不能忽略的,为反潜巡逻机航路的优化、应召搜索效能的提高提供了决策依据。     

RBF网络用于战车火控系统弹道解算的方法

弹道解算问题对战车火控系统的性能有着直接的影响.传统的弹道解算方法在精度和实时性方面都存在一定的局限性.为了提高解算精度、战车首发命中率和解算的实时性,基于RBF网络的函数逼近及预测能力,将RBF网络用于弹道解算,对传统算法进行优化,得到了新的弹道解算方法.最后对所提方法进行了仿真,发现新方法在解算精度没有降低的条件下,大大提高了弹道解算的实时性.