约束最小二乘无源定位算法的求解与分析

针对约束最小二乘无源定位算法中最优Lagrange乘数的求解问题,提出了新的计算方法。通过详细分析该定位算法的最优化问题求解过程,给出了求解最优Lagrange乘数的准确公式,同时将其转化为等价的多项式方程,并推导了相应的多项式方程系数。通过仿真实验,分析了最小二乘定位算法的性能,重点分析了最优Lagrange乘数的选取对算法性能的影响,并给出了经验选取方法,验证了所提方法的正确性和有效性。     

低轨预警星座通信网络的路由算法

路由技术是低轨预警星座通信网络需解决的关键技术之一。设计了低轨预警星座通信网络的拓扑结构。提出了多约束最优路由模型,该模型将链路的时延、切换率和可用带宽转化为传输费用,表示了时延和跳数受限的最小费用路由问题。给出了求多约束最优路由问题的最优解算法,此算法通过缩小可行路径的搜索空间降低计算复杂性。仿真结果表明,该路由算法的复杂性和切换性能优于同类算法,适合于星上在线路由计算。     

基于隐式基因混合遗传算法的多脉冲交会导引

针对航天器交会远程导引段时间非固定多脉冲轨道转移问题,研究多约束条件下且脉冲数未知的共面椭圆交会燃料最省导引律设计。因不同脉冲数将造成多脉冲优化问题求解变量和约束条件个数随之变化,为此在遗传算法中引入隐式基因使得种群中样本个体的基因具有长度可变特性,在单层迭代框架下可同时解出最优脉冲数和脉冲矢量。为进一步改善性能指标还将端点滑行时间作为优化变量,使得在最佳转移时刻进行离轨脉冲作用。寻优过程首先由遗传算法给出设计变量估计值,再由序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)求解全局最优解。最后基于主矢量和最优控制判据,表明所设计的含隐式基因混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可解决一类优化变量个数可变的最优多脉冲远程导引律设计问题。     

航天器面内机动规避最优脉冲分析

针对航天器在轨危险交会,提出了航天器面内机动最优规避分析方法,基于面内机动约束,在保证碰撞概率降低到最小值或交会距离提高到最大值的前提下得到最优的机动脉冲。首先结合轨道高斯摄动方程和泰勒展开得到解析的轨道规避机动动力学模型,分析了机动脉冲与航天器相对运动的线性关系;然后通过航天器位置协方差信息及交会平面的相对位置信息得到航天器危险交会的碰撞概率和交会距离,并采用机动方向和机动大小分步求解的策略计算机动冲量;最后通过数值仿真对面内脉冲机动规避策略进行验证,仿真结果表明所设计的面内脉冲规避策略能够得到不同时机下的最优脉冲。     

基于hp自适应伪谱法的N脉冲轨道优化设计

在实效性要求高的空间操控任务中,脉冲轨道的优化设计必不可少。针对脉冲轨道转移和交会的优化设计问题,基于hp自适应伪谱法设计一种通用方法,以直接法计算为主,综合使用间接法主矢量理论交互式规划出最优N脉冲轨道的机动方案。该方法以hp自适应伪谱法直接求解首末端双脉冲机动,依据间接法最优脉冲机动满足的主矢量必要条件进行检验,通过增加脉冲或者首末端漂移进行交互式规划,逐步确定出最优脉冲数目N的值,再采用hp自适应伪谱法求解出各脉冲速度增量的矢量与施加时刻,获得脉冲轨道的优化设计。提供2个仿真场景算例,求解过程和结果表明,该方法对初值敏感度小、鲁棒性强、收敛快、实用有效,可以便捷处理脉冲轨道的优化设计问题。     

摄动情况下有限推力轨道转移与交会联合优化

远程轨道转移与近程交会是空间交会任务的两个重要阶段,前后衔接,但研究模型不同,任务约束要求差异很大,经常只能分别优化设计。研究摄动情况下的有限推力轨道转移与交会联合优化设计问题,建立了精确的有限推力轨道转移和空间交会模型,推力幅值恒定,优化性能指标均为时间最短。采用Gauss伪谱法将两个最优控制问题分别转化为非线性规划(nonlinear programming,NLP)问题,再建立其联系,构建成一个NLP问题,获得整体优化。最后,通过一个仿真算例,验证了有限推力异面轨道转移与空间交会联合优化,求解过程和结果表明,该方法对初值敏感度小、鲁棒性强、收敛快,满足各类约束条件,能为相关的多阶段整体优化问题求解提供参考。     

粗等价类融合禁忌搜索的最小约简完备算法

提出粗等价类融合禁忌搜索的最小约简完备算法.首先用全局等价类替换元组作为基本计算单位,给出3类粗等价类定义,结合0-粗等价类在约简的渐增式计算中递减至空的性质,推导出求正区域的等价方法,并设计求解中双向缩减计算域的优化策略,从而提供快速求初始解、验证解等基础算法;然后面向约简特性设计禁忌搜索下的多种策略,包括双向邻域搜索、藐视准则、有限随机搜索、有限解检验等,最后给出高效的最小约简完备算法.用UCI中20个决策表、KDDCup海量数据集从多个性能指标进行验证,实验结果证明粗等价类理论和禁忌搜索从双方面保证本文算法的完备和高效性,大多数情况下可有效求得最小约简,并在跳出局部最优解、收敛速度和处理海量数据效率等方面优于现有算法.     

SDN驱动的网络流量负载均衡路由优化算法

在5G网络数据流量剧增的背景下，针对5G网络流量负载均衡问题提出并评估了两种基于软件定义网络驱动的路由搜索优化算法。首先，建立了软件定义网络多约束数据传输路径选择模型；然后，针对所提模型提出了一种流量负载均衡广度优先搜索(load balancing scheme with breadth-first-search, LBB)路径优化算法，在广度优先搜索的过程中，设定一个动态流量阈值对链路进行实时监测，旨在寻找源节点到目标节点的最优数据传输路径。为了减少甚至避免不必要的搜索所造成的空间开销，进一步提出了基于深度优先搜索的迭代深化搜索(iterative deepening search with depth first search, IDDFS)路径优化算法，该算法限制了数据传输路径的每次搜索深度，并在搜索过程中优先选择可用带宽最大的链路进行深度优先搜索迭代优化。仿真结果表明了所提算法在资源利用率和网络吞吐量这两项关键性能指标上的优越性能。     

一种逆向改进型A*路径搜索算法

针对路径搜索和路径优化问题,提出了一种改进的A＊搜索算法。通过逆序搜索和优化估价函数两种方法,将无向搜索转化为有向搜索,将全局估价转变为局部估价,提高了算法效率,使之更适合处理大规模的路径优化问题,消除了复杂环境下路径搜索中可能出现的假“死”现象,同时也提供了一种提高大规模仿真速度的新思路—路径搜索与仿真过程分离。最后,通过仿真试验验证了算法的可行性和有效性。     

基于改进粒子群优化的部分传输序列峰均比降低研究

部分传输序列(PTS)算法是解决正交频分复用(OFDM)系统高峰均功率比(PAPR)问题的有效手段,但是算法采用穷举搜索使得系统的复杂度非常高.针对该问题,将算法中最小峰均比的求解过程转化为非线性约束的优化问题,进而提出了一种新的离散粒子群优化(DPSO)方法,使得相位因子的搜索快速向最优相位序列的方向收敛,从而显著地降低了PTS算法的搜索复杂度,同时能够得到具有较小峰均功率比的信号.仿真结果证明,与传统PTS算法相比较,所提算法在搜索复杂度较低的情况下,能够获得很好的峰均功率比降低性能.     

基于分段贝塞尔曲线的多导弹协同航迹规划

针对多导弹在保证自身生存能力的前提下对目标进行协同打击的问题,提出一种能够使多导弹回避威胁区、避免弹间碰撞、从指定的方向同时攻击目标的协同航迹规划方法。建立导弹的三次贝塞尔曲线航迹模型,考虑导弹的初始发射角、末端攻击角、过载等多种约束,以表示贝塞尔曲线控制点位置的量作为设计变量,以分段航迹最短为性能指标函数,通过优化得到最优分段航迹。根据战场的威胁区的位置和大小,设计了航迹节点选取规则,并与分段航迹优化方法相结合得到了满足威胁回避要求、过载及攻击角度约束的航迹。在各导弹速度相同的前提下,选定最长航迹对应时间为理想攻击时间,其余航迹按比例扩展以与最长航迹的长度相等,从而实现攻击时间的一致。对协同航迹时空安全性进行检测并提出了对不安全航迹的调整方法。仿真结果表明了本算法的有效性。     

非线性约束最短路问题的启发式算法

多约束QoS路由优化是当前网络研究中的一个重要课题,而受限最短路问题(RSP)是QoS路由的一个基本问题。它是NP-完全的,并有许多具有多项式时间和伪多项式时间的启发式求解算法。然而这些方法只能求解一些带有线性约束的RSP。对一些非线性的约束(比如丢失率约束)大都用数学方法转化成线性约束来求解,这增加了问题的复杂性。本文提出了一种新的具有伪多项式时间的启发式算法来求解这类带非线性约束的RSP。主要思想是将非线性约束作为检验条件来使用。当每得到一个解时,检查解是否满足非线性约束。如满足,则得到最终解;否则在原问题中添加一个线性约束。该新约束将去除已经找到的解,从而使原问题的解空间进一步缩小,直到得到最终解。仿真算例说明了算法的有效性。     

基于路径QoS加权分解的工作流调度算法

采用有向无环图DAG(Directed Acyclic Graph)描述的工作流在QoS约束下的调度问题是一类典型的NP难问题。分析了DAG工作流调度问题的调度目标,提出了一种基于路径QoS加权分解的工作流调度算法,通过将工作流的全局QoS约束分解为单个任务的局部QoS约束,将整个工作流的全局优化问题转化为单个任务的局部优化问题,降低了问题的复杂度。在对整个DAG工作流的QoS约束进行分解时,算法对工作流的每条路径的QoS约束进行分解,并以任务可选能力服务间的单位QoS增益之和作为权值,将单条路径的QoS约束分解到组成路径的每个任务。仿真结果表明,与其他基于QoS分解的DTL、DBL等算法相比,该算法具有更高的调度效率,能够找到更好的调度方案。     

基于路径约束的动态时间规整方法研究

针对某些领域应用动态时间规整(dynamictimewarping,DTW)存在的计算复杂性问题,提出了基于路径约束的DTW算法。首先通过建立原始模式的分段线性模型,生成该模型的初始规整路径,然后构造原始模式规整路径的全局约束。实验结果表明,这种算法能够保证匹配精度,有效地提高运算速度,适于解决动态多变量复杂系统和过程的故障诊断问题。     

基于TDOA/AOA混合的高精度室内可见光定位算法

为了提高室内三维空间的定位精度,提出了一种基于联合到达时间差与到达角度(time difference of arrival/angle of arrival,TDOA/AOA)信息的混合定位算法。由于构建的目标函数具有非凸性,采用传统定位算法在目标函数求解过程中会出现局部最优解的问题。因此,针对该问题,将目标函数转成二次约束二次规划问题,通过引入半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)方法将目标函数转换为二阶锥规划(second order cone programming, SOCP)问题,寻找全局最优解。其次,针对SOCP无法对凸包外的目标进行有效定位的问题,在该算法的基础上引入了惩罚项,使松弛后的约束条件进一步逼近原始约束条件,解决了定位过程中的凸包问题。数值仿真结果表明:在10 m×10 m×3 m的三维定位空间内,选取40×40个测试点,平均定位误差为1.39 cm,可实现室内三维空间高精度定位。与传统的混合定位算法相比,均能够获得较高的定位精度。     

混合种群RRT无人机航迹规划方法

快速扩展随机树（rapidly-exploring random tree，RRT）无人机航迹规划方法能够快速获得满足约束要求的可行航迹，但是无法获得接近最短航迹的较优航迹。针对航迹的最优性问题，提出了混合种群RRT无人机航迹规划方法。在基于环境势场的RRT算法的基础上，设计了一种种群优化方法，通过引入自优化种群和协同优化种群改善航迹段，使算法同时具有局部和全局寻优能力。在得到航迹节点的基础上，采用B样条曲线的平滑方法生成曲率连续的可跟踪航迹。仿真结果表明，所提算法能够综合考虑无人机航程代价和雷达威胁代价，快速地收敛得到接近最优且满足无人机动力学约束的可行航迹，在不同环境下也能有满意的收敛效率。     

基于网结构压缩技术的Petri网监控器综合

针对Petri网控制问题中不可控子网的状态空间指数级增长导致的计算复杂性难题，提出了控制目标（线性约束）等价的网结构压缩算法：（1）将不可控子网部分区域压缩为单个库所；（2）并将原网上的线性约束等价转换为新网的新线性约束.反复迭代该算法，可以有效地压缩原不可控子网，从而指数级地减小不可控子网的状态空间，有效地降低监控问题的计算复杂性，甚至当不可控子网为状态机时，该方法能够彻底解决上述计算复杂性难题，获得高效最优的Petri网监控器，并用一个物料运输系统演示了该方法.     

终端和过载约束下的双圆弧制导律

为满足导弹打击目标的落角、时间与过载约束,设计了一种双圆弧轨迹和相应制导律。在初始速度方向角和终端落角的约束下,利用双圆弧的相切关系推导了双圆弧轨迹的解析形式及其可行解集。根据双圆弧轨迹结果由切点决定的特征,推导得出使轨迹满足过载约束、终端约束或能量最优的切点选择方法。之后利用圆弧几何特性和弹目相对运动关系,设计了不依赖弹目距离信息的双圆弧制导律。数值仿真结果表明,双圆弧制导律能够满足复杂约束,且与最优制导律相比,可获得能量最优性相当的结果。