指令制导导弹脱靶量的分析

本文给出了一种估计综合比例导航指令制导导弹系统最小可能脱靶量的简洁的理论技术。分析表明系统参数值对系统能力的影响是拦截距离的函数。系统的设计和分析人员可以利用这项技术对系统的性能进行定量分析,对指令制导系统在各个拦截距离上的性能限制有一个系统的理解。本文根据伴随理论推导出由目标机动、伺服、闪烁、大气以及取决于距离的指令制导系统噪声所引起的统计脱靶量的新解析式。本文引出了一个最佳的系统总时间常数,在这种情况下可以获得最小的统计脱靶量。本文还考虑了可实现的最小系统时间常数的实际限制。为最佳系统总时间常数所推导出的一系列公式对于系统设计人员尽量减小各种系统参数和限制以及拦截条件下的脱靶量是很有价值的。     

弹道导弹加速度表位置偏心引起的制导误差分析与修正

弹道式导弹的加速度表没有安装在导弹质心,导弹角运动会造成加速度表测量误差。本文首先建立了这种测量误差模型,然后分析了这种误差对平台－计算机制导、带补偿捷联制导、简单捷联制导精度的影响。最后分析了外干扰与加速度表安装位置偏心之间的耦合效应,给出了实用的修正方案。     

基于遗传算法的目标优化分配模型

结合我国防空武器的现状,根据现代防空混合配置的特点,提出了基于遗传算法的目标优化分配模型,有效地解决了目标优化分配这一复杂而困难的问题,从而提高了地空导弹武器系统的防空作战效能。     

制导雷达系列精度指标的换算方法

本文给出了依据两型目标的单站对比校正飞行试验数据对制导雷达系列精度指标进行换算的方法,并对换算结果的统计精度进行了分析。     

基于条件合同网协议的分布式制导－火力节点分配方法

分布式制导-火力节点分配(distributed guide weapon assignment, DGWA)问题是网络化防空导弹体系(networked air defense missile systems, NADMS)中的新问题,旨在解决如何对地理位置上大范围分布的制导节点和火力节点进行分布式匹配和调整,以使得整体作战效能最优。对NADMS中的DGWA问题进行描述和分析,提出了一种基于条件合同网协议的DGWA方法,分析了DGWA的执行条件,并系统地搭建了算法框架,设计了招标者的分阶段招标机制和投标者的基于自适应调度的竞标机制。通过典型作战想定,仿真分析了不同执行条件下的DGWA过程,验证了方法的有效性。     

基于遗传算法的一类武器目标分配方法研究

针对联合作战的武器目标分配问题,建立了资源受限条件下的多组武器目标分配数学模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法.该遗传算法通过设计一种满足约束条件的染色体编码格式,把求解问题转化为无约束的组合优化表现形式,从而可以利用单点随机定位算术交叉和变异运算以及精华选择策略来求解.仿真计算结果表明了模型和所提算法的有效性.     

基于最优LS-SVM的制导工具误差分离与折合

将最小二乘支持向量机方法应用于制导工具误差分离于折合。利用线性核函数获得了工具误差系数的估计,然后利用交叉验证技术推导了最小二乘支持向量机最优参数的选择准则。该准则的计算是基于模型求解的中间参数,所以并没有增加很多的计算量。最后根据六自由度弹道仿真软件进行了特殊弹道与全程弹道的仿真。仿真计算表明,与最小二乘和主成份方法相比,最优最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。     

基于技术成熟度的确信可靠性分配方法

可靠性分配是在产品设计阶段完成, 以保证系统指标满足要求的一项重要工程活动。现有基于概率测度的可靠性分配方法分配至单元的指标无法在小样本条件下进行验证。为此, 提出一种以不确定随机系统为对象、以确信可靠度为核心的可靠性分配方法。该方法以技术成熟度为工具, 实现系统的单元的类别的划分和可靠性机会成本函数的构造, 进而提出系统确信可靠度优化分配模型及其求解算法, 实现了最小成本下系统可靠性指标的合理分配。以船舶双燃料供气系统为例, 开展了确信可靠性分配工作, 验证了方法的有效性。     

基于模糊方法的系统可靠性分配

在系统设计初期 ,由于设计方案尚未定型 ,系统的可靠性指标以及相关的重量、体积、费用等限制都不十分明确 ,在这种情况下 ,要进行可靠性分配和冗余度优化 ,即可引入模糊方法 ,一方面用以刻划设计目标和限制条件中所存在的模糊不确定性 ,另一方面解决混合整数多目标非线性优化的数学建模问题 .本文根据上述实际背景 ,提出一种改进的模糊优化算法 ,利用该算法可以在满足多个不确定限制条件的情况下对串联系统各组成单元的可靠度及冗余度同时进行优化 ,并通过改进 ,借鉴了经典优化方法的优点 ,可在计算简便的基础上保证结果的精度 .本文最后给出了具体的计算实例 .     

基于实数编码遗传算法的空车流量分配优化方法研究

针对铁路空车流量分配优化问题求解的复杂性,提出了采用实数编码遗传算法(Real-codedGenetic Algorithm,简称:RGA)求解的智能优化方法.对空车流量分配优化问题的RGA算法的基本结构、个体与适应度函数的构造、遗传算子的设计和算法的基本特点等进行了深入研究,并结合铁路空车流量分配问题的实例分析验证了算法的有效性.     

基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.     

基于多目标优化的传感器网络任务分配模型

由于网络节点资源受限,节点任务分配对传感器网络性能和网络服务质量影响很大.本文以优化系统时延、能量消耗及网络均衡度为目标,建立了基于多目标优化的传感器网络任务分配模型.同时为了有效协调多目标间的关系,采用目标协调优化方法构造目标函数.利用关键路径法解决通信路径选择,给出了基于遗传算法的最佳任务分配方案,进而最大限度地提高了传感器网络效率.最后,仿真结果表明了该模型和算法是合理的和有效的.     

基于改进局部搜索遗传算法的目标分配决策

为满足舰载武器目标分配需求,对传统的局部搜索遗传算法进行了改进,并用其求解目标分配问题的最优解。构造了适合于目标分配问题的染色体;设计了搜索性能较好且能够保留优秀基因的交叉操作方法;将局部搜索机制引入标准遗传算法,提高了目标分配算法的收敛速度;把模拟退火算法引入局部搜索问题,在一定程度上避免了局部最优问题;将贪婪算法应用于局部搜索提高了最优分配方案的搜索效率。仿真计算表明,改进局部搜索遗传算法的目标分配性能优于已有算法。     

基于主成分分析与核独立成分分析的降维方法

根据主成分分析（principal component analysis, PCA）法的降维去噪技术和核独立成分分析（kernel independent component analysis, KICA）法的盲源分离技术,提出了一种关于两者的融合方法,即PCA-KICA方法。将该方法应用于线性和非线性高维混合信号的降维处理中,以相关系数和Amari误差为标准,同主成分分析与独立成分分析（principal component analysis independent component analysis, PCA-ICA）融合方法进行比较。仿真结果标明,PCA KICA方法与PCA-ICA方法相比,在处理复杂非线性高维混合信号时效果相当,但在处理线性高维混合信号时的效果较好。     

基于ULMADM的智能指挥控制系统决策分配方法

在智能指挥控制系统设计中，为了充分发挥指挥员与自动化系统的决策优势，需要将决策功能在两者之间进行合理分配. 给出了指挥控制系统决策分配步骤，针对决策分配过程中属性值无法准确测度的特点，采用不确定性语言型多属性决策（ULMADM）方法，基于UEWAA算子确定决策功能的自动化等级范围，基于UEWAA算子和ULHA算子相结合的多属性群决策算法确定决策功能的自动化等级，算例表明ULMADM方法解决决策分配问题的可行性、有效性和通用性.     

基于时频方差聚类的FH信号参数盲估计

为解决复杂电磁环境下跳频(frequency hopping, FH)参数的盲估计问题,提出了基于时频方差聚类的算法。考虑在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和定频干扰同时存在的情况下,通过短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)将信号变换到时频域,利用遗传算法对信号的时频区间进行提取,根据时频方差对其进行k-means聚类,消除噪声和定频干扰并提取时频脊线,然后运用Haar小波对该时频脊线进行奇异点检测,进而估计出FH信号的FH周期、跳速和FH频率等参数。仿真结果表明,所提算法在SNR低于-5 dB且存在定频干扰的情况下,能够实现对FH参数的精确估计,参数估计正确概率达到90%以上。     

一种基于复形调优遗传算法的多学科优化方法

建立良好的优化方法,是多学科设计优化（multidisciplinary design optimization, MDO）求解的关键和难点。结合具有全局搜索能力的遗传算法和局部收敛特性的复形调优算法的优势,建立了全局优化算法,并将全局优化算法应用于多学科可行（multidisciplinary feasible, MDF）方法的多学科分析模型求解,建立了两级优化MDF（double optimization MDF, DO-MDF）方法和单级优化MDF（single optimization MDF, SO-MDF）方法两种计算构架。以CASCADE系统产生的多学科问题求解为例,对比5种计算构架对MDO求解的优化结果,结果表明,DO-MDF、SO-MDF两种计算构架通过有效关联学科分析的前馈信息流表现出更好的计算能力。     

基于DEA方法的额外资源分配算法

研究基于DEA(数据包络分析)方法的资源分配问题.求解该类问题的难点在于:对于参与分配的决策单元来说,其分得的额外资源数不仅依赖于该决策单元的相对效率值,还依赖于它的规模大小,因此分配权重难以确定.根据输入、输出指标数的分布情况,建立了3种基本模型,分别是单输入单输出、多输入单输出、单输入多输出模型,给出了这3种模型的资源分配权重的确定算法.最后给出实例,并对给出的分配原则的合理性进行了分析讨论.     

基于诱导信息的城市快速路网集成控制研究

建立了快速路网匝道控制与路线诱导相结合的完全集成控制模型,考虑了入口匝道排队约束和出口匝道通行能力约束,在分流节点进行流量分配时,考虑了分流点下游路段通行能力的约束.提出根据预测的路网状况,采用多模控制方式.将驾驶员对诱导信息的服从率设成可变参数,其估计值在对驾驶员调查的基础上,通过实时仿真并加以预测来获得.基于改进的遗传算法设计了模型的求解算法.通过算例,验证集成控制策略及算法的有效性和可行性,讨论不同控制策略对系统的全局影响,以及它们之间复杂的相互作用.