基于蚁群算法的雷达组网优化布站方法

蚁群算法作为一种新型启发式优化算法。具有分布式计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，在求解多种组合优化问题中获得了广泛的应用。本文利用蚁群算法全局搜索、收敛速度快和避免局部极优的特性，结合雷达组网优化布站的问题给出了具体的算法思想，并通过计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

组网雷达对等离子体隐身导弹探测能力仿真

等离子体隐身是一项很有发展前途的隐身技术。通过建立某型等离子体隐身导弹模型,分析了其在不同方向和宽频带上的雷达散射截面积(RCS)特性,并通过引入雷达探测概率模型和信息融合机制,针对组网雷达仿真了等离子体隐身导弹的突防能力,仿真结果对等离子体隐身导弹的研究与组网雷达改进探测能力具有参考意义。     

基于改进粒子群优化的机载预警雷达组网

研究空中机载预警雷达优化设计问题,两部或多部机载预警雷达如何部署,才能充分发挥机载预警雷达的战术效能,满足最大限度地监控随作战态势的发展而变化的重点监控区域的需要.为提高现代战争中空中预警的性能,提出一种改进的粒子群优化算法,对机载预警雷达组网中的部署问题进行优化.首先假定机载预警雷达探测范围是没有盲区的理想圆形区域,得出一个优化的组网试验,再进一步进行有盲区机载预警雷达活动范围受限时的组网试验.最后,提出一个预警机按特定航线巡航状态下优化试验方案.实验结果表明,改进方法行之有效.     

基于SAGA的区域防空雷达组网优化部署

区域防空雷达组网是防空作战空情预警的发展趋势。研究了雷达网优化部署问题，建立了评估模型，设计了雷达网优化部署的模拟退火遗传算法，仿真结果证明该方法对雷达组网部署优化具有一定参考价值。     

基于PSO-DT算法的多雷达优化组网仿真

为使防区内多部、多类型雷达的探测效能得到最大发挥，并有利于探测到突防目标，必须将现有的雷达进行有效组网。该文在给定的预警区域内根据组网要求，提出了一种带有扰动项的改进粒子群算法(PSO-DT)，仿真结果表明该算法能满足组网要求。     

一种用于隐身目标探测的外辐射源雷达组网系统

介绍了现有隐身技术以及部分已经装备和正在研制的隐身目标,分类介绍了雷达反隐身的多种措施.在此基础上,提出了外辐射源雷达组网反隐身系统,给出了系统的基本构成、工作原理、系统反隐身原理和系统关键技术.从初步仿真结果可以看出,该系统在工作频率,双/多基地工作方式、组网工作、多频工作和准连续波工作等方面对探测隐身目标均具有一定优势.     

基于免疫遗传算法的雷达组网方法

区域防空雷达网是防空作战空情预警的发展趋势,为了提高区域雷达网探测能力和抗综合电子干扰、抗隐身技术与隐身飞机的威胁,抗低空、超低空突防及抗反辐射导弹(ARM)的能力,研究雷达组网的问题,介绍免疫遗传算法的基本原理和特点,提出基于免疫遗传算法的雷达组网方法,通过计算机仿真实验证明方法的可行性。     

基于遗传算法的多台光电经纬仪优化布站研究

利用部署于不同地点的多台光电经纬仪对飞行目标进行交会测量,可以确定被测目标的空间位置.为提高对被测目标的定位精度,提出了一种基于遗传算法的多台光电经纬仪优化布站方法.首先建立了光电经纬仪交会测量定位优化布站数学模型,然后针对该优化问题对遗传算法进行了设计,最后运用该算法对三台光电经纬仪布站几何进行了优化布站仿真计算,得到了三台光电经纬仪经布站优化后的站点坐标,且仿真结果表明该方法能够明显提高对被测目标的定位精度.     

一种新的软件测试方法的研究

提出基于蒙特卡罗的软件可靠性测试方法。它是软件工程中的一个新的研究领域,主要探讨蒙特卡罗方法和软件工程的交叉。一方面借鉴一些传统的软件测试方法,另一方面借助于蒙特卡罗方法,提出的一套全新的测试技术。     

面向雷达组网的一种改进多链路负载均衡算法

针对雷达网中存在的多链路负载不均衡问题,提出了一种链路间的差异互补算法,对多链路负载均衡算法CIAP进行迭代优化改进.CIAP算法根据各链路的传输时延和剩余带宽,采用误差纠正学习方法实现整体网络性能优化.改进的CIAP算法减少了运算迭代次数,优化了算法效率.仿真结果表明,改进的CIAP算法有效均衡了各链路负载的时延和剩余带宽,提高了网络的吞吐率和公平性.     

基于Netvlad神经网络的室内机器人全局重定位方法

针对已知地图的室内机器人全局重定位、绑架恢复问题,提出一种基于改进的Netvlad卷积神经网络的室内机器人全局重定位方法,通过激光雷达获取的障碍物信息引导机器人到达空旷区域,粗定位阶段,使用栅格地图最短连通域距离作为正样本判据,并对Netvlad引入残差网络,通过图像检索得到机器人的粗略位置及角度信息。使用粗定位阶段得到的位置和角度信息作为自适应蒙特卡罗定位的初始值来估计机器人的精确位姿。实验结果表明,与传统定位方法相比,该方法可以使机器人从绑架问题中快速恢复准确位姿。     

一个估计随机流网络可靠性的新方法

首先提出了一个名为状态树搜索(State-tree Search),用以计算随机流网络可靠性的算法,在此基础上提出了一个改进的算法-SS-MC(State-tree Search & Monte Carlo).状态树搜索方法通过在一个状态树中搜索所有的有效状态来计算网络的可靠性;而SS-MC方法将分层抽样技术引入状态树搜索过程来实现大规模网络的可靠性评估.仿真结果表明SS-MC方法是有效的,并具有较小的方差.     

网络雷达对抗系统无源探测及搜索力的优化

为网络雷达对抗系统快速有效地搜索空中隐身目标的理论和方法,将搜索理论运用到网络雷达对抗系统协同对空中隐身目标的探测分析中,给出了其无源模式搜索的马尔可夫过程,同时给出无源模式搜索密度的计算方法以及三站协同搜索确定隐身目标位置和速度的方法,根据搜索空域的划分,建立了搜索力最优分配模型,并运用遗传算法对模型进行求解。通过实例计算表明,所提方法和模型是准确的,并且用遗传算法求解隐身目标搜索力分配问题是正确有效的。     

天气雷达网资料拼图方法研究

天气雷达组网拼图,是克服单部雷达探测范围有限,发挥多部雷达相互辅助大范围监测灾害性天气的有效手段。本文在分析现有天气雷达组网拼图方法和存在问题的基础上,对天气雷达组网拼图的资料网格化、重叠区域处理、资料投影等方面作了进一步研究。对雷达反射率因子网格化问题,对比分析了Barnes和双线性插值算法的特性,说明Barnes插值算法网格化资料平滑且能较好地保存雷达资料特征;在重叠区域的资料订正方面,采用概率分布方法,实现了对雷达资料作用距离和天线指北等系统误差的订正,结果表明订正后的资料在重叠区域中各雷达资料的吻合度得到了加强;最后采用兰勃特投影法将天气雷达组网拼图投影到统一底图中。     

基于蒙特卡洛方法的主动声纳信号检测性能分析

主动声纳信号检测性能的分析上,目前在计算机仿真中一般假定混响包络的统计特性符合瑞利分布模型。基于此模型,已经有了较完善的理论。然而,在现代高分辨声纳系统中,混响包络的统计特性并不符合瑞利分布模型。此时在接收机工作特性分析时存在大量繁琐的公式推导。因此该文采用蒙特卡洛（Monte Carlo）统计试验方法,实现对瑞利分布混响背景下的主动声纳信号检测性能分析。结合对接收机工作特性曲线的仿真,得出了检测概率的理论值和仿真结果的误差曲线。误差曲线表明,蒙特卡洛方法在主动声纳信号检测的性能评估中是可行的。     

一种估计网络可靠性的蒙特卡洛方法

将K—终端剩余连通可靠度的概念推广到链路存在失效状态的网络模型上,并提出了计算该可靠度的基于RVR的蒙特卡洛方法。首先对网络链路的状态进行抽样。在网络所有链路状态确定的前提下计算网络的K—终端剩余连通可靠度,即等价于计算相同拓扑结构,链路完全可靠网络的K—终端剩余连通可靠度,对于后者可采用H.Cancela等提出的基于RVR的蒙特卡洛算法。实践证明该估计方法是无偏的,且与原始的蒙特卡洛方法相比具有较小的方差。     

网络雷达对抗系统有源模式的目标探测搜索

运用搜索理论分析、解决了网络雷达对抗系统有源模式对空中目标的探测搜索问题.分析了其马尔可夫过程,在系统采用数字多波束及脉冲追赶同步扫描的条件下,给出了网络雷达对抗系统有源模式的目标接触概率及发现概率计算方法,最后用仿真实验验证了所提方法和模型的有效性.     

一种目标身份识别算法的评估新方法

随着融合理论的发展,提出了多种目标身份识别算法,但是目前目标身份识别算法评估的研究相当有限,也还没有形成一种完整的、通用的评估理论．因此算法评估成为目标身份识别技术中一个蕈要的研究课题;为了对目标身份识别算法进行定量评估,提出了一种适合战场应用的评估新方法,利用该方法对某种目标身份识别算法进行了定量分析,结果证明该方法具有可行性．可以满足现代战场的需要。     

警戒雷达网融合发现概率可视化方法研究

融合发现概率是警戒雷达网的一项重要战术指标,但该指标对指挥员来说难以理解和运用。针对该问题,提出一种基于等值线填充的融合发现概率可视化方法。给出战场任意区域的空间点采样方法,建立目标融合发现概率的计算模型,设计等值线填充时非闭合等值线的闭合处理算法和相邻等值线间的区域提取算法。对3部雷达构成的雷达网在无干扰和有干扰下的融合发现概率进行可视化分析,实验结果表明,可视化后的融合发现概率图直观、形象,指挥员可以掌握警戒雷达网任务区域内任意位置的发现概率,以及雷达网受到干扰后融合发现概率的变化情况。     

基于参数可变遗传算法的多普勒雷达目标识别方法

目标识别是防空信息处理中的一个重要环节,而对空中目标类型的识别还没有成熟的理论。通过对高分辨雷达回波信号的分析,在遗传算法的基础上,提出一种高分辨雷达目标识别方法,由此进行目标识别。仿真实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。