面向多障碍物海面卫星搜索动目标方法

在多障碍物海面航行的动目标需规避海面障碍物,运动特征更为复杂。为提高卫星搜索该类目标的效能,分析了目标规避海面障碍物对其在搜索图中概率分布的影响,基于目标马尔可夫运动过程,提出一种面向多障碍物搜索海面的动目标运动预测方法。在使用搜索图建立动目标搜索环境模型的基础上,搜索过程中首先根据卫星探测信息更新搜索图,然后采用该运动预测方法计算目标转移概率,再次更新搜索图。最后采用最大化目标发现概率作为卫星搜索策略建立仿真场景,实验结果验证了所提方法的有效性。     

航空集群协同搜索马尔可夫运动目标方法

针对航空集群执行未知区域的协同搜索任务,提出一种分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)下的贪婪迭代决策方法。该方法首先建立航空集群飞行器的运动模型,对其运动特性进行分析,而后采用搜索信息图模型,描述未知环境下动态目标随搜索过程变化的变化趋势；再用马尔可夫链表征目标隐潜运动,对其进行预测；最后在DMPC的基础上,采用随机决策序列下的贪婪迭代算法进行问题求解。并对所提方法的稳定性和收敛性进行分析。同时通过设计仿真实验,验证了该方法的可行性和优越性。     

海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法

针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。     

含未知参数极值搜索系统预设性能控制

考虑在满足预设性能前提下的含未知参数极值搜索系统的控制问题,针对含未知参数的目标函数设计极值参考轨迹,利用性能函数进行预设性能设定,利用误差转换函数构建等效模型并针对等效模型设计反演控制器,设计未知参数的自适应估计律,使系统实现极值搜索的同时满足预设性能。仿真验证了该方法的有效性。     

UUV编队协同最优扩方应召搜索方法

针对螺旋应召搜索方法理论上可行但实际上无法实现的问题，提出了基于改进的粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法的无人水下航行器（unmanned underwater vehicle，UUV）编队协同最优扩方应召搜索水下匀速直线运动目标的方法。首先，根据UUV的搜索宽度，建立了最优转向角模型，给出了采用改进的PSO算法的具体求解流程，并在此基础上继续探讨当目标速度未知情况下的搜索计划。然后，根据投放方式的不同，探讨了UUV编队的几种协同搜索方法。最后，通过仿真实验，证明了该方法的有效性，并根据仿真结果给出了对未来UUV 装备技术发展方向的建议。     

侦察系统搜索目标仿真

对影响搜索系统搜索能力的因素进行了分析，根据作战地区的地形数据，研究了地面侦察系统搜索地面目标或低空飞行的空中目标通视面积的计算方法，根据光学镜的特性及光学镜与目标之间的关系，给出了计算目标在光学镜视场内停留时间的计算方法。     

局部邻域搜索在对地观测卫星任务规划中的应用与扩展

任务规划作为一项重要技术,已经广泛应用于卫星的星载与地面控制系统中,以提高卫星任务执行的鲁棒性、可预测性和高效性。描述了对地观测卫星任务规划问题及特点,给出了对地观测卫星任务规划的一般处理过程。针对约束规划中的局部邻域搜索算法不能有效反应对地观测卫星成像的时效性和分辨率等需求的问题,提出了基于动态优先级的局部邻域搜索算法。算法在经典约束满足问题求解算法的基础上,主要扩展了任务优先级的定义及在搜索过程中的启发式。通过典型的仿真算例,验证了算法的可行性和有效性。     

卫星观测系统整体调度的收发问题模型及求解

探讨了一类涉及多星、多地面站、多任务的卫星观测系统整体调度问题,该问题要求从过多赋权卫星观测需求中,选择有能力完成的一个任务子集,并为相应的拍照和数据下传活动安排资源和时间,以实现特定的优化目标.用一种变体形式的收发问题模型描述了该问题,并给出了其约束规划和禁忌搜索相结合的求解方法.最后用随机生成的问题示例检验了求解算法的性能.     

大地坐标系下目标运动预测:一种基于高斯分布的求解方法

目标运动参数未知给移动目标优化搜索问题带来不确定性,制约了优化搜索计划的制定、降低了侦察监视资源的使用效益.为了降低目标运动引入的不确定性影响和辅助目标优化搜索计划的制定,针对大地坐标系下目标运动预测问题,首先在平面笛卡尔坐标系下对目标的运动进行分析,推导出一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数;然后在三维笛卡尔坐标系内进行扩展,得到地球表面上目标运动转移概率的数学描述;接下来借助坐标转换原理和曲面积分方法,提出了大地坐标系下基于高斯分布的目标转移概率计算方法;最后针对卫星对地移动目标搜索中的目标运动预测问题,采用高可信的卫星轨道数据建立了仿真场景进行验证.仿真统计结果显示:文章提出的目标运动预测方法是有效的,在移动目标优化搜索计划的制定过程中,能够降低系统的不确定性和搜索的盲目性.     

最优分布变换与微弱点状动目标检测技术

研究了微弱点状动目标序列图像观测模型、目标检测模型和最优分布以及最优分布变换。提出了一种基于准优分布变换的微弱点状动目标检测技术。经过变换 ,未知统计分布变为准高斯分布 ,提高了信噪比 ,改造了分布形状 ,获得了有利分布。并将时空三维搜索简化为沿时间轴投影与二维空域搜索 ,实现了一种快速算法。PC仿真结果与国内外相应文献比较 ,在信噪比、检测概率与虚警概率方面具有更好的性能 ,且算法的实时性好。给出了该算法性能的理论分析和实验仿真结果     

海洋监视卫星作战效能分析

为分析海洋监视卫星的作战效能,针对由三颗卫星组成的海洋监视卫星系统,选择确认目标概率和对目标的定位精度为作战效能指标,建立了卫星确认目标概率和利用时差定位法进行定位的定位精度模型。对模型进行了仿真计算和分析,仿真结果表明:利用海洋监视卫星可以有效地发现海上目标,但有效确认目标的概率依赖于对目标特性的认识;合理增加卫星间的基线长度,保持卫星编队构型及其与目标间相对位置的均匀性可有效提高卫星对目标的定位精度。     

一类多卫星动态调度问题的建模与求解方法

卫星调度是空间资源管理的重要内容之一，其本身也是一类复杂的资源分配问题。基于动态约束满足理论，针对卫星初始调度方案执行过程中卫星资源出现故障的情况，建立了多卫星动态调度模型，提出了求解模型的启发式搜索方法。最后，以地球资源观测卫星调度问题为例，对模型和算法进行了验证。     

连续搜索路径的最优化计算

在搜索状态建模和一阶搜索状态方程求解的基础上,建立了对随机运动进行连续搜索的发现概率最优控制模型。应用动态规划原理给出了最优搜索路径的逼近算法。算例表明,在目标初始位置和速度均服从圆正态分布的条件下,最优路径算法收敛。     

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.     

无人机集群自组织搜索仿真模型设计与实现

城市威胁背景下无人机集群自组织搜索移动目标问题，是无人机集群作战应用的一个重要发展方向。采用基于Agent的复杂系统建模仿真工具，构建了无人机集群搜索仿真模型框架，设计实现了无人机集群自组织搜索模型。在考虑无人机集群作战可能受到威胁的背景下，展示了无人机集群自组织搜索概念，探索了使用基于概率的有限状态机模型实现集群自主决策的解决方案，并通过案例进行了分析验证。该仿真模型为无人机集群作战应用研究提供了参考案例、模型支撑和实验平台。     

多枚导弹区域覆盖平行搜索的捕捉概率研究

针对反舰导弹对目标散布区搜索问题,提出一种多弹区域覆盖平行搜索方法,建立了目标捕捉概率的解析模型,并分析了参数变化对捕捉概率的影响,给出区域覆盖平行搜索下捕捉概率的统计模拟模型用于与解析法进行对比分析,得到了区域覆盖射击平行搜索的基本实施方法。仿真结果表明,相比于传统的单枚导弹现在点射击法,所提出的方法显著提高了反舰导弹对目标散布区的捕捉概率,解析法所得的捕捉概率近似为目标航向航速均服从均匀分布时捕捉概率的统计平均值,即在一般情况下使用该解析模型计算多弹区域覆盖平行搜索的捕捉概率是有效的。     

面向目标不确定的多无人机鲁棒协同搜索

多架无人机（ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ,ＵＡＶ）协同搜索是多无人机协同的一个重要研究方向。多架 ＵＡＶ 同时对一个未知区域进行搜索,目的就是大量获取搜索区域的信息,确定目标存在的具体位置。提出了一 种基于贝叶斯理论的多ＵＡＶ 鲁棒协同搜索方法,首先建立搜索环境的数学模型,然后考虑到ＵＡＶ 传感器测量 的不确定性以及环境自身的不确定性,引入鲁棒性能参数以提高系统的抗干扰性以及稳定性,最后对目标函数进 行优化求解,从而引导ＵＡＶ 在区域中进行搜索。通过仿真结果验证了所提方法的有效性。     

卫星合成观测调度的最大覆盖模型及算法研究

遥感卫星采用合成观测方式可以提高观测效率,研究了遥感卫星合成观测调度问题.通过分析观测活动与目标的覆盖关系,建立了考虑任务优先级的最大覆盖模型.分析了观测活动性质,并基于观测活动间存在时序关系特征,将问题按照卫星的最大侧摆次数划分为多个阶段,提出了基于动态规划思想的算法,能够在多项式时间内得到问题的最优解.测试算例验证了算法的有效性.     

多变量极值搜索系统神经网络自适应协同控制

针对一类仿射型多变量极值搜索系统的协同控制问题,提出了一种基于神经网络的自适应协同控制方法。该方法利用协同控制实现状态变量之间的协同收敛,并确保对系统内部参数扰动和外界干扰具有不变性;以系统的状态变量、输入量、搜寻变量以及已知模型参数作为输入量,分别设计两个3层神经网络来估计状态变量极值的动态变化过程及未知参数;并采用可调参数消除此神经网络的残余估计误差。详细的理论分析证明了闭环系统的所有误差信号均指数收敛至原点的有界可调邻域内。仿真结果也说明了理论分析方法的正确性和有效性。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。