一种求解军事指派问题的改进蚁群算法

指派问题在军事领域非常常见,军事指派问题一般是用匈牙利法来进行求解,匈牙利法复杂且难于编程实现,根据指派问题的特点将其与旅行商问题联系起来,提出了一种改进的蚁群算法。仿真证明了该算法解决军事领域指派问题的可行性和先进性。     

基于网络科学的团队协作模型及网络模式的识别

网络科学的出现为研究和解决团队系统中的问题提供了新的方法和思路,在其框架下可以将团队的整体表现看作参与者之间的互动结果。文章将网络科学应用于足球运动中,为足球球员组成的团队构建了一个传控网络模型,并对模型的网络模式进行了进一步的分析。     

基于矢量夹角的改进型编码基因落点定位

针对编码基因的多弹头落点激波定位算法中需要设定敏感系数以及存在虚假基因等问题,利用同一弹道线上四个点所决定的各矢量之间的夹角关系,对原算法进行了改进。该算法通过定义判决系数来提取满足要求的编码基因,当编码基因矩阵里的编码基因全部提取完毕时即可将正确的基因用于落点定位。仿真表明:该改进算法能够避免原算法中敏感系数因弹丸数的改变而需重新设定所带来的不便,以及程序因弹丸数过多而出现死循环的现象。     

高度机动目标Jerk模型及改进算法

针对Jerk模型常规算法跟踪Jerk机动时存在稳态确定性误差的固有缺陷,提出了Jerk模型改进算法。改进算法融合了Jerk模型及当前Jerk模型。Jerk模型描述弱Jerk机动,采用位置估计偏差和加速度变化率方差之间的关系调整系统噪声方差;当前Jerk模型描述强Jerk机动,采用修正瑞利分布描述加速度变化率方差统计特性。在滤波算法方面,引入模糊分布函数和强跟踪滤波器,改善了对弱Jerk机动的跟踪精度,并提高了对强Jerk机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,改进算法克服了Jerk模型常规算法的缺陷,能自适应地逼近不同强度的Jerk机动并进行准确跟踪。该算法在不同强度信号噪声比和不同量测噪声下,误差变化相对稳定,具有较好的跟踪精度。     

一种改进的自适应增强-支持向量回归机的故障预测方法

针对支持向量回归(SVR)方法对突变故障预测精度较低的问题,提出了一种改进的自适应增强算法(AdaBoost)提升SVR故障预测性能。该方法通过AdaBoost算法获取训练样本中突变点的权重并构造加权支持向量回归机增强突变点的训练,以提高对突变故障预测精度。利用自适应权重裁减方法剔除权重较小的样本点,来提高算法的训练速度。将本文方法用于发动机磨损元素的时间序列预测中,一步预测相对误差达到了0.025. 实验结果表明该方法在保证预测精度的前提下有效地提高了故障预测速度。     

使用单水听器定位浅水中的脉冲声源

针对浅海信道的相干多途结构,给出了一种利用单水听器通过估计多途时延差来定位脉冲声源的方法。分析了水底和水面声学特性的差别对反射波相位的影响,利用相位的差别来区分水面反射和水底反射,解决定位方程中声源位置模糊。使用复数域上的凸集投影方法估计信道中的多途幅度衰减和相位变化,其分辨率优于传统匹配滤波器,可以扩展定位方程的应用范围。通过误差传递方程研究了单水听器定位时的误差。对实验数据处理结果表明,这种定位方法在实际浅海环境中是可行的,具有成本低廉,结构简单的优点。     

关于大角度范围内四元数与欧拉角转换的思考

在存在大角度姿态机动的场景中,航天飞行器通常采用基于姿态四元数的姿态运动模型,同时又多以欧拉角形式给定其期望姿态,因此研究四元数到欧拉角的转换关系十分必要.但是,姿态四元数与欧拉角之间并不存在一一对应的关系.以飞行器姿态为纽带,依据姿态四元数和欧拉角与飞行器姿态之间的内在关系,对各种可能出现的情形进行分析,在控制所对应的期望姿态的牵引下,确定出符合姿态控制利益的姿态四元数到欧拉角的转换关系.鉴于姿态四元数到欧拉角转换关系的复杂性,在飞行器进行大角度姿态机动控制时,建议采用基于四元数的姿态运动模型.     

基于序列梯度-修复算法的再入飞行器轨迹优化

为研究序列梯度-修复算法在升力式再入飞行器轨迹优化中的应用,给出了控制量约束、过程约束的转化过程,同时结合再入飞行器的强非线性,引入了状态积分,改进了序列梯度-修复算法的更新方法,对改进的算法在升力式再入飞行器拟平滑轨迹优化中的实用性进行了比较分析.仿真结果表明:给出的约束处理方法合理有效;改进的序列梯度-修复算法较原始算法在收敛速度和优化效果上有明显提升,能在更短的时间内获得一条满足约束的升力式再入飞行器拟平滑轨迹,在飞行器轨迹优化中具有较强的应用和发展潜力.     

基于粒子群算法的阵列位置误差校正方法

针对阵列信号空间谱估计中出现的阵列位置误差导致高分辨率测向算法性能下降甚至失效的问题,提出一种基于粒子群算法的阵列位置误差校正方法。该方法利用一个方位已知的校正源,从阵列输出的协方差矩阵中提取位置信息,建立目标函数,然后利用粒子群算法运算简单、寻优能力强的优势,估计得到阵元所处的实际位置值。计算机仿真结果表明:经过该算法校正过的MUSIC算法的性能已经接近无阵列位置误差时的性能,显示了该算法的实用性和有效性。     

基于互高阶累积量的潜艇轴频电场信号的提取

轴频电场信号的提取可实现对潜艇目标的探测和识别。通过对潜艇轴频电场以及海洋环境电场噪声成分的分析,提出了将基于互高阶谱MUSIC算法引入潜艇轴频电场信号的提取中的方法。将通过传感器获取的电场信号进行带通滤波,再求得两次测量数据的互高阶累积量,最后采用MUSIC谱估计法求得信号子空间,提取出所需的轴频信号。实验表明:该方法可有效地将微弱的轴频电场特征信号从背景噪声中提取出来,并与传统的MUSIC方法进行了比较,证明了该方法的优越性。