多传感器优化分配问题蚁群算法求解

考虑目标优先级在检测、跟踪和分类等多传感器管理问题中的影响,结合目标识别和威胁度判断所产生的信息增益,构造了新的目标函数.通过分析当前多传感器目标优化分配中存在问题,建立了多传感器目标优化分配问题蚁群算法的模型,实例仿真证明了该方法的可行性.     

一种组网雷达波束资源优化分配模型

针对空面目标组网雷达协同调度的资源优化分配问题,通过分析不同目标的重要性、RCS和跟踪质量对调度资源的差异化需求,以组网系统探测效益为优化目标,构造了一种基于波位调度的动态规划模型。利用改进的拍卖算法对该模型求解各雷达最优的波位分配,在满足不同类型目标对跟踪资源需求的同时,降低了组网系统总体波束资源的消耗。该方法解决了多雷达目标调度中资源分配和冲突消解的协同问题,降低了计算量,提高了时间和能量两种资源的合理分配和有效利用率,实现了组网系统高效的波束资源管理。通过仿真验证,证明了所提模型的正确性和算法的有效性。     

基于混合粒子群优化的编队防空目标分配

针对防空作战中的多批次目标分配问题进行了研究。首先,建立了目标分配的约束优化模型;其次,提出了一种混合式粒子群优化算法用于问题的求解;然后,给出了问题求解的详细步骤和粒子群算法的应用规则;最后,基于仿真算法验证了模型的正确性和算法的有效性及计算实时性。     

面向射频隐身的组网雷达多目标跟踪下射频辐射资源优化分配算法

针对组网雷达系统多目标跟踪场景,该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法.首先,采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标.其次,以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标,以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件,建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型.然后,采用两步分解法对上述优化模型进行了求解,即先固定雷达节点选择,利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解,之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式.仿真结果表明,相较于辐射资源均匀分配算法,所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗,提升系统射频隐身性能.     

面向射频隐身的组网雷达多目标跟踪下射频辐射资源优化分配算法

针对组网雷达系统多目标跟踪场景,该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法。首先,采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标。其次,以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标,以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件,建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型。然后,采用两步分解法对上述优化模型进行了求解,即先固定雷达节点选择,利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解,之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式。仿真结果表明,相较于辐射资源均匀分配算法,所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗,提升系统射频隐身性能。     

基于重新匹配策略的ε约束多目标分解优化算法

针对MOEA/D算法中权重向量与个体分配不合理,导致种群多样性降低的问题,提出基于重新匹配策略的ε约束多目标分解优化算法.首先,对Tchebycheff分解策略进行理论分析,推导出关于多样性和收敛性的定理,从而为研究MOEA/D算法奠定理论基础.其次,为有效解决由于随机为权重向量分配个体造成种群多样性降低的问题,提出权重向量和个体间的重新匹配策略,合理地为权重向量分配个体,改善种群多样性.最后,提出的个体比较准则较好地兼顾多样性和收敛性,提高了算法的约束多目标优化性能.通过与5种优秀算法的对比实验结果表明,该文算法所求得的近似Pareto最优解集的分布性和收敛性均得到一定提高,相比于对比算法具有一定的优势.     

基于免疫克隆选择优化的认知无线网络频谱分配

结合WRAN(无线区域网)给出了频谱感知过程;通过分析无线认知网络的物理连接,给出了频谱分配的数学模型,并将此模型转换为以网络效益最大化为目标的带约束优化问题,进而提出一种基于免疫克隆选择优化的认知无线网络频谱分配算法,并证明了该算法以概率1收敛.最后,对此算法进行了仿真实验.实验结果表明:所提算法与CSGC(颜色敏感图着色)算法、GA-SA(基于遗传算法的频谱分配)算法相比,能更好地实现网络效益最大化,同时,基于WRAN的系统级仿真结果,进一步证明了算法的有效性.     

基于能效优化的WSNs多径流量分配路由算法

该文针对传感器节点能量受限的特点建立能效优化模型,该模型兼顾网络传输能耗和能耗均衡特性,以最大化网络节点总剩余能量和最小化剩余能量的方差为目标,通过合理分配多条路径的流量来优化网络能效。利用权衡评价函数实现了模型的求解,进而提出一种多径流量分配路由(MFAR)算法。仿真实验表明,该算法能够合理配置各路径流量,显著提高网络能量效率,达到在降低网络能耗的同时保证能耗分布均衡的目标。     

OFDMA系统中基于多目标优化的无线资源分配算法

本文提出了OFDMA系统中基于多目标优化的无线资源分配算法.针对不同业务的QoS要求,建立多目标优化模型,并提出一种多业务分级分配算法通过确定优先级、引入合适的参数获得次优解.仿真结果表明,该算法不但能够保证不同业务的QoS要求,而且能够兼顾相同业务的用户之间的公平性.     

优化公平性的多用户OFDM系统下行链路资源分配算法

研究了优化公平性的多用户OFDM系统下行链路的资源分配算法,根据系统各用户的业务需求,在保证用户所得数据速率满足一定比例以及系统总功率限制的前提下,提高系统总数据速率。首先,根据公平性原则进行用户的子载波分配,子载波功率分配使用注水算法;子载波分配完成后,利用贪婪功率分配算法,以最大化用户数据速率和提高功率利用率为目标,对各用户内部子载波功率和比特数进行再分配。仿真结果表明,相比参考文献[10]的算法,该算法在提高系统总速率的同时,更好地保证了用户数据速率的公平性;相比参考文献[12]的算法,该算法虽然牺牲了一定的系统总速率,但能提供更高的用户数据速率公平性。     

基于遗传算法的多侦察传感器目标优化分配

针对电子战系统试验与训练任务中的多个侦察传感器的目标分配实际应用,讨论了多目标分配规划问题,建立了一对多目标分配规划模型。将多个侦察传感器的总侦察效率作为目标函数,分析了相关约束条件,采用遗传算法进行求解得到了优化后的侦察目标分配方案,为合理地进行武器系统的作战目标分配研究以及为试验与训练任务节约资源、提高效率提供了有益的帮助。     

基于分布式防空目标分配和作战有利度分析

目标分配是防空火控中重要环节,而随着各项技术的发展,分布式群集火控成为未来防空火控的必然趋势。因此,提出适用于分布式群集火控的目标分配模型是当前的迫切需要。文中综合传统威胁分析方法,给出了作战有利度模型,并借此提出了分布式防空的目标分配方法,结合普通防空火控目标分配,给出了通用式目标分配方法。实例应用表明,该方法可用于实战防空中的目标分配。     

基于云理论的曲线拟合优化研究

为了提高曲线拟合的效率,提出了一种基于云理论的曲线拟合方法,并进行了优化研究,详细论述了实现的过程以及关键技术.通过实验表明,该方法取得了良好的实验效果,是实现曲线拟合的实用工具.     

基于最优化原理的RFID系统中的ALOHA防碰撞算法研究

无线射频识别(RFID)系统中的多个标签同时应答时会引起数据碰撞现象,使阅读器能正确读取信息所使用算法称为防碰撞算法.本文研究了目前RFID系统中常用的防碰撞算法,包括时隙ALOHA(S-ALOHA),纯ALOHA(P-ALOHA)和帧ALOHA(F-ALOHA),同时基于最优化原理对ALOHA防碰撞算法进行了改进.仿真结果表明采用最优化原理改进的ALOHA算法相比较现有RFID系统中常用的ALOHA防碰撞算法有明显的优越性,使得系统获得最佳的传输时隙及数据包大小,得到高吞吐率,低错误率,从而提高系统的工作效率.     

多机协同多目标攻击目标全面分配算法

讨论了多机协同多目标攻击目标全面分配算法，阐述了全面目标分配的基本概念、功能和算法程序逻辑图。     

雷达干扰任务分配的蚁群算法实现

合理分配干扰目标是雷达干扰任务区分中的难点问题.提出了一种基于蚁群算法的新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明,基于蚁群算法思想的目标分配算法是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

基于Q-Learning的编队防空目标分配方法研究

研究了编队防空目标分配问题，采用马尔科夫决策模型描述了编队防空动态目标分配过程，构建了编队防空目标分配强化学习系统，描述了系统组成，给出了基于 Q-Learning 算法的模型求解方法，并对模型效果进行了仿真分析，证明了该模型的有效性。     

基于博弈论的多雷达多目标分配方法研究

根据雷达网作战需求和作战任务分配准则,以雷达网目标分配效益为目标函数,对雷达网目标分配问题进行了建模,利用潜博弈理论进行了分析,并证明了纳什均衡的可行性、存在性和最优性。基于最佳动态反应设计了迭代目标分配策略选择算法,并分析了算法的复杂度。仿真结果表明:该目标分配策略选择算法具有很好的收敛性,能够在较短时间内寻求近似最优解。当不存在最大目标探测容量限制时,该算法能够获得与穷举法相同的性能。分配决策模型和算法合理便捷,可以较好地解决雷达网多目标分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

基于优化残差网络的动态心电信号分类算法研究

准确的动态心电信号异常检测依然是心电信号分 析的难点。针对这种情况,本文设 计了优化的Res-Net残差网络模型,该模型基于原Res-Net50模型在卷积层加入空洞卷积, 并用评价指标相反数的近似公式代替损失函数,以获得较高的异常心电特征识别率。同时, 对学习率、卷积核大小、衰减因子在内的多个超参数进行了测试和优化。为了验证该模型的 可行性,本文选取了ICBEB心电数据库,对该数据库中12导联动态心 电信号中所包含的 9种心率失常进行自动分类,并对模型优化前后进行分类评价指标比较。实验结果表明,当 设置参数lr=0.01,dropout=0.5,weight_dec ay=0.000时,优化Res-Net残差网络模型自动分 类准确率达到0.95,模型分类评价指标F1得分0.89。该模型在提取动态心电图特征的同时 进行了分类,获得较好效果,具有潜在的临床指导意义。     

优化Gabor小波权重的EBGM算法

在EBGM算法中,计算人脸特征点的相似度时,认为每个Gabor小波系数对结果的影响是相同的,从而给予所有系数同等权重,但实验测试表明情况并非如此.充分挖掘了人脸的统计特性,通过对不同特征点在频域分布特征的提取,提出一种对Gabor小波系数进行分类并赋予其不同权重的优化方法.实验测试证明,该算法能有效地提高识别率.