UUV编队协同应召搜索马尔可夫运动目标的方法

采用时齐马尔可夫链来模拟目标的规避运动,根据事发海域的水深映射图,估算出马尔可夫运动目标的位置转移概率。无人水下航行器编队在目标初始概率分布和位置转移概率已知的条件下,根据当前搜索结果不断对目标位置进行预测和更新。编队成员能共享目标位置信息,以获得较为准确的目标验后分布。然后采用一种新的分区实时贪婪搜索算法,得到无人水下航行器编队的最优搜索路径,从而以较高的搜索成功概率与较短的平均发现目标时间完成对目标的应召搜索。最后通过实例仿真,证明了该方法的有效性和优越性。此方法将对无人水下航行器编队的战法研究具有参考借鉴意义。     

分布式多AUV协同搜索方法

针对水下协同搜索中存在通信延时、单个自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)易失效的问题, 提出一种采用分布式协同结构和滚动优化策略, 利用改进型头脑风暴优化(brain storm optimization, BSO)算法优化基于目标存在概率、环境不确定度、协调信息素的目标函数的新方法。仿真结果表明, 所提方法能实现避碰, 并在通信延时情况下仍有能力搜索到所有目标。通过仿真给出了所提方法关键参数的建议取值范围, 并验证了个别AUV在搜索过程中失效对总体搜索效果影响不大, 方法具有很强的实时性和鲁棒性。     

编队协同对空目标探测及搜索力的最优分配

为探索编队空战中快速有效地搜索空中目标的理论和方法,将搜索论引入到编队对空中目标协同探测研究中.将雷达发现目标概率密度作为对空目标连续探测程度的量化指标,通过首次发现目标的概率,导出了无先验信息条件下编队协同搜索的概率计算式.考虑到雷达对目标探测的不确定性,提出了利用3机协同搜索确定空中目标位置和速度方向的几何方法.根据目标位置划分搜索空域,建立了预警机指挥下的编队搜索力最优分配模型.通过示例验算表明,所提方法是有效的,并且用Lingo软件求解较大规模目标搜索力分配问题可满足实时性要求.     

搜索能力自适应增强的群智能粒子滤波

针对传统粒子滤波的退化、样本枯竭现象及其导致的状态推理精度差的问题,提出了一种新型粒子滤波算法。利用群智能优化算法中的粒子群优化算法作为优化手段,改进粒子的先验分布。通过自适应地调节粒子的惯性权值增强粒子群的探索和开发能力,减少粒子群优化算法的早熟现象,使得采样后的粒子朝着高似然区域移动,从而有效地提高系统状态推理精度。利用Crame′r Raolowerbound定义了算法有效性的度量。通过仿真实验证明该算法是有效和稳定的。     

基于全局最优和差分变异的头脑风暴优化算法

针对头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法的选择操作中仅部分个体更新追随全局最优和变异操作中步长不能自适应的问题,采用追随全局最优策略以充分利用全局最优信息,并用差分变异代替原来的高斯变异以自适应调节变异步长,提出了基于全局最优和差分变异的BSO (global-best diff...     

基于粒子群优化的无人战斗机编队任务协调方法研究

执行任务时多无人机之间的任务协调是保证无人机具备协同工作能力并且顺利完成任务的关键.将无人战斗机编队的协调过程看成一种动态的任务分配过程,建立任务协调模型,分析任务协调问题的粒子初始化和寻优方法,编写基于粒子群优化算法的任务协调问题程序.对粒子群优化算法参数对任务协调方案的影响进行了仿真验证,结果表明此方法得出的方案合理有效可以满足无人战斗机任务协调问题的要求.     

编队内协同超视距空战目标分配模型研究

为解决当前目标分配计算量大、难以实时计算的问题,提出了一种针对编队内飞机协同超视距空战的目标分配新模型。该模型根据现代空战以中远距拦射为主要作战任务、编队内飞机之间的距离很小的特点,忽略编队内飞机之间相对目标的距离差异,从武器类型的角度建立,从而减小问题解的规模。对某作战想定采用粒子群优化算法对一般目标分配模型和新模型进行了分析比较,结果表明该模型具有计算量小、求解速度快的特点。     

基于威胁等效和改进PSO算法的UCAV实时航路规划方法

为解决无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）实时航路规划问题,通过对各种威胁等效为雷达威胁,威胁分级和每级分层次的处理方法,得到每个威胁的击毁和击伤作用距离。建立UCAV简易的二维模型,利用其飞行姿态与雷达散射截面积(radar cross section, RCS)之间的关系,得出以探测概率为基础的威胁代价函数。最后运用自适应Meta Lamarckian学习策略的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对方法进行实时性仿真测试,结果表明此方法的有效性。     

基于粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法

针对无人水面艇(unmanned surface vessel, USV)集群在路径规划中的协同避碰问题,提出了基于滚动优化策略结合粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法。首先,通过已有雷达、光电等传感器参数指标建立综合视域模型;其次,采取基于正切函数的惯性权重调整结合线性调整学习因子的方法来提高粒子群优化算法的全局搜索能力,同时,在适应度函数中加入转艏角控制来提高路径的平滑性;最后,利用改进后的粒子群优化算法规划出每个综合视域内的路径。仿真实验结果表明,该优化算法能实现USV集群的实时避碰,并快速为USV集群规划出平滑、安全的全局最优无避碰路径。     

面向应急成像观测任务的多星协同调度方法

针对应急条件下的成像观测任务,设计了多星协同调度框架,将多星协同调度问题分解为任务排序主问题和资源匹配子问题。分析了多星协同调度中的主要约束条件,以任务收益为优化目标构建问题的约束满足模型,并应用改进粒子群优化算法进行求解。详细介绍了算法中的编码、解码、移动、变异等操作,给出算法时间复杂度的计算公式。通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。     

炼钢-连铸生产优化重调度方法

炼钢-连铸生产过程中存在扰动,致使很多时候生产不能按原调度计划进行,需要进行重调度.重调度时存在正在生产的炉次计划,因此重调度问题比静态调度问题更具有复杂性.将具有相同精炼重数的炼钢-连铸生产重调度问题归结为一个复杂的混合Flow Shop调度问题,考实际生产约束,以最小化最大完成时间为目标建立了重调度模型,采用了启发式规则和遗传算法相结合的优化方法求解.利用实际生产数据对重调度方法进行了验证和分析,结果显示了重调度方法的有效性.     

劣化系统最优维修策略：基于推广累积冲击模型

研究一个遭受累积冲击的劣化系统的最优维修策略. 在系统的工作时间内,任一冲击都将对系统造成损害,其损害效应具有累加性. 当累积冲击损害超过某给定水平时,系统失效. 在每个失效时刻,系统可以维修或者更换. 对一个劣化系统来说,假设引起系统失效的冲击量关于维修次数是几何递减的,并且连续的维修时间构成了一个几何递增过程. 这是一个推广的累积冲击模型,更符合可靠性的客观实际. 采用系统在前N-1次失效后维修,而在第N次失效后被替换的更换策略N,推导了长时间运行后平均费用率的精确表达,并精确地确定了最优维修策略N^*. 最后给出一个数值例子.     

一种通用的阵群目标队形识别方法

受传感器检测性能和观测噪声的影响,阵群成员位置观测集合往往具有不完全性和不确定性,并含有杂波。这种情况下,基于固定基准点的传统阵群目标队形识别方法不再适用。为此,提出了一种通用的阵群目标队形识别方法。该方法根据不同的队形模板和队形观测,动态选择二者队形描述的基准点,有效地抑制了漏检、位置噪声和杂波对阵群目标队形描述的影响;通过队形观测和队形模板的队形描述之间的匹配来对前者的队形进行识别。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

阵元位置误差自校正的累量域辅助阵元法

阵元位置误差会严重影响多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的测向性能,为此给出了一种阵元位置误差自校正的累量域辅助阵元法。首先构造了一种最大非冗余四阶累积量矩阵,并基于该矩阵实现了信源方位和阵元位置误差的联合估计,其中信源方位的估计需要一维搜索,而阵元位置误差的估计需要求解一个线性最小二乘问题。在一定假设条件下,对新算法的参数估计一致性做了理论分析。仿真实验表明：新算法可以减少对辅助阵元个数的要求,并且减弱了高斯色噪声对算法参数估计性能的影响。     

MIMO雷达稀疏阵列优化设计方法

针对运动平台多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达应用中无法进行规则稀疏布阵, 传统的稀疏阵优化设计方法优化对象单一的问题, 提出一种利用多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm, MOEA)进行阵列结构优化的方法。将MIMO雷达接收端的收发联合和差波束的旁瓣电平为优化目标, 使系统具有尽可能好的和差波束旁瓣抑制性能。仿真结果表明, 基于Pareto秩排序的MOEA的MIMO雷达稀疏阵优化设计可以使系统多种性能得到提升。     

Optimal production lot size with process deterioration under an extended inspection policy

A mathematical model to determine the optimal production lot size for a deteriorating production system under an extended product inspection policy is developed. The last-K product inspection policy is considered so that the nonconforming items can be reduced, under which the last K products in a production lot are inspected and the nonconforming items from those inspected are reworked. Consider that the products produced towards the end of a production lot are more likely to be nonconforming, is proposed an extended product inspection policy for a deteriorating production system. That is, in a production lot, product inspections are performed among the middle K1 items and after inspections, all of the last K2 products are directly reworked without inspections. Our objective here is the joint optimization of the production lot size and the corresponding extended inspection policy such that the expected total cost per unit time is minimized. Since there is no closed form expression for our optimal policy, the existence for the optimal production inspection policy and an upper bound for the optimal lot size are obtained. Furthermore, an efficient solution procedure is provided to search for the optimal policy. Finally, numerical examples are given to illustrate the proposed model and indicate that the expected total cost per unit time of our product inspection model is less than that of the last-K inspection policy.     

基于参数估计的SAR定位方法

INS/SAR组合制导是一种新的制导方法,在SAR图像匹配定位结果的基础上,结合SAR成像特点,提出一种基于多项式参数估计的定位方法,由于融合时域、空域的距离信息,因此这种定位方法具有一定的鲁棒性;同时重点分析了这种定位方法的误差传递关系,并进行了仿真验证,结果表明这种方法是一种有效的定位方法,具有一定的应用价值。     

收发分置雷达圆周栅栏覆盖的优化布站方法

为解决区域边界曲线上收发分置雷达的优化布站问题,提出一种圆周栅栏覆盖的优化布站方法。首先,提出圆周栅栏覆盖最优布站序列应满足的条件,并通过理论分析证明了最优布站模式中接收器个数的上限阈值。接着,以此为基础构建基于布站成本最小的优化布站模型。然后,针对优化模型的非凸性和非线性,提出一种将整数线性规划与穷举法相联合的算法求解优化模型,确定最小布站成本及其对应的最优布站序列。最后,通过仿真实验和分析验证了所提方法的有效性。     

SAR图像最佳欧式空间距离矩阵匹配方法

在基于尺度不变特征变换算法的合成孔径雷达图像配准算法中,一个特征点通常具有多个主方向,虽然该主方向分配方式可以有效增加正确匹配对数,但是匹配性能会受到特征向量之间的相互影响而下降。文章提出了一种最佳欧式距离匹配方法,该方法通过欧式空间距离矩阵计算待匹配图像两组特征向量集的相似度,获得最佳相似特征点。此外,文章引入代表位置关系的转换距离作为判断特征点空间一致性的依据,有效地消除错误匹配点。与DM等匹配方法相比较,最佳欧式空间距离矩阵匹配方法在匹配精度和匹配效率上验证了其有效性。