使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在求解复杂优化问题时存在种群多样性减弱、易于陷入局部最优等不足, 提出了一种使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法(salp swarm algorithm using elite pool strategy and Gaussian distribution estimation strategy, GDESSA)。首先提出一种精英池选择策略, 领导者位置在每次更新时随机从精英池中选择一个个体作为食物源, 增强领导者的探索能力, 丰富种群多样性。其次利用高斯分布估计策略对追随者公式进行改进, 通过拟合优势群体信息, 修正种群进化方向, 增强算法的寻优能力。使用CEC2017测试函数对改进算法进行测试, 并通过统计分析、收敛性分析、稳定性分析、Wilcoxon检验、Friedman检验、Iman-Davenport检验评估改进算法性能。仿真结果表明: 本文提出的改进策略能有效提高算法性能; 提出的改进算法相比其他算法, 具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。     

基于模糊专家系统与IDE算法的UCAV逃逸机动决策

针对现有研究中无人作战飞机(unmanned combat air vehicle, UCAV)近距逃逸机动的自适应性不足和战术性匮乏问题, 提出一种将模糊专家系统与双策略竞争的可选外部存档差分进化算法(external archiving differential evolution algorithm with dual strategy competition, DSC-JADE)相结合的逃逸机动决策算法。通过对战术知识的学习, 建立模糊专家系统, 将逃逸决策过程通过滚动时域划分为离散片段, 根据模糊专家系统决策得到机动动作, 在其控制量对应的可行域内, 采用改进差分进化算法(improved differential evolution, IDE)进行寻优得到最优控制量, 完成逃逸机动决策。在UCAV处于劣势的初始条件下进行仿真验证, 证明DSC-JADE算法相较原始差分进化以及其他传统群智能算法搜索能力更强，采用专家系统相较不采用专家系统逃逸决策能力更优。     

基于Shapley-TOPSIS的辐射源威胁评估

针对雷达对抗领域辐射源威胁评估问题,利用基于Shapley值的优势关系粗糙集客观权重分配法克服主观赋值、不依赖先验知识的优点,与TOPSIS(逼近理想解排序)结合,提出一种基于Shapley-TOPSIS的辐射源威胁评估模型。首先,区分收益型和成本型对属性指标进行规范化,构建目标集与属性集的评判矩阵;然后,利用优势关系进行属性约简,并基于Shapley值确定各属性权重,再利用属性权重更新评判矩阵;最后,计算得到模型的正、负理想解,分别求解各辐射源的贴近度,进行辐射源威胁等级排序。仿真结果表明,与基于专家系统赋值的TOPSIS模型相比,文中模型综合考虑了各属性的相互关系,威胁等级排序结果更准确。     

基于粒子群优化的波束空间广义旁瓣相消算法

针对广义旁瓣相消(generalized sidelobe canceller, GSC)算法运算量大, 在波束形成中存在旁瓣较高、稳健性差的问题, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的波束空间GSC算法。首先, 建立一种优化自适应转换矩阵将信号处理过程由阵元空间转换到波束空间, 通过减小自由度来降低算法的运算量。其次, 构建最小均方误差适应度函数, 在波束空间中利用压缩因子PSO算法充分利用接收数据的相关性, 缩减与期望信号误差并降低波束旁瓣。所提算法在降低算法运算量的同时, 解决了波束旁瓣过高的问题, 并在低快拍、强干扰条件下具有较好波束形成能力, 算法稳健性好。     

基于微型涡喷发动机的轴对称矢量喷管特性

以微型涡喷发动机为平台进行了收敛型轴对称矢量喷管的数值特性模拟和实验验证。以雷诺时均方程为控制方程,采用SSTk-ω模型研究了在微型涡喷发动机设计状态下轴对称矢量喷管不同几何偏转角下的俯仰推力矢量角特性、推力特性等,并基于该型微型涡喷发动机推力矢量特性实验对仿真模拟结果进行验证和补充。数值模拟和实验的结果表明,喷管出口几何偏转角在0°到20°之间,发动机推力损失较少,且俯仰推力、俯仰推力矢量角与几何偏角具有良好的线性关系。