面向移动传感器网络的自适应一致性融合估计方法

研究了具有时延和通信拓扑变换的移动传感器网络（MSN）分布式融合估计问题.结合无色信息滤波、自适应一致性算法并考虑通信时延而设计的基于自适应一致性的融合结构,提出了一种名为基于自适应一致性的分布式无色信息滤波（AC_DUIF）的分布式融合估计算法.以空中移动传感器网络跟踪移动目标为例,通过仿真验证了所提算法的性能.仿真结果表明,该方法能够在以分布形式提高网络中各节点对目标位置估计精度的同时,保证节点之间的一致性,并具备对网络通信延时的适应能力.     

攻击型无人飞行器自主控制技术研究综述

针对现代防御技术的发展,迫切需要实现攻击型无人飞行器(AUAV)的自主控制,提高其自主水平和智能程度。结合国内外的发展现状,对AUAV自主控制问题进行了阐述。首先介绍了自主控制的概念,并给出了无人飞行器自主水平的层次划分;然后分析了AUAV自主控制存在的问题,提出了相应的解决方案,分析了其中的关键技术和研究现状,主要包括系统结构、图像融合和动态重规划;最后对AUAV自主控制技术的研究方向进行了展望。     

水下机器人动态系统协同建模方法研究

以水下机器人动态系统建模问题为背景,提出了基于MATLAB/Simulink与FLUENT协同仿真机制与动态神经网络的水下机器人动态系统协同建模方法.该方法利用在对水下机器人动态行为进行协同仿真过程中在线训练神经网络的方式完成水下机器人流体动力学建模,并以最终训练完成的神经网络及载体6自由度运动方程仿真模块一起构成水下机器人动态系统模型,具有较强工程应用前景.通过与传统建模方法比较,详细论述了协同建模方法的基本原理及其优点,并重点研究了MATLAB/Simulink与FLUENT协同仿真系统的设计方案和实现方法,最后,从水下机器人6自由度运动方程建模、流体动力学建模以及闭环控制系统建模三个方面研究了实现协同建模的具体方法.     

多目标优化在图像处理中的应用综述

基于多目标优化理论对图像处理优化技术展开研究,首先分析了图像处理优化技术的研究现状,并指出了存在的问题;然后初步建立了图像处理的多目标优化模型,并给出了图像处理优化的系统流程;接着分析了图像处理优化的关键问题,包括建立优化的数学模型、确定优化的目标、选择最佳的优化算法、以及算法参数的最优设计等;最后讨论了图像处理优化技术的进一步研究方向.     

基于多智能体的无人作战防御系统不完全全局规划

不完全全局规划是分布式人工智能协调机制的重要方法,也是解决多智能体间协作协调问题的一种重要方法。本文以无人作战多武器防御系统平台为研究背景,应用对策论和协进化方法以及两者的结合,对多智能体的不完全全局规划作一理论讨论和应用尝试。     

基于模糊加权的多模态切换控制器设计与仿真

针对多模态切换控制问题,提出并设计了基于模糊加权的模态切换控制器。对无人直升机的飞行模态切换实例进行研究,仿真结果说明该方法可以软化模态切换过程,提高暂态响应特性,并且具有一定的鲁棒性。     

基于混合遗传算法的多UCAV协同任务分配方法

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,提出了多UCAV任务分配的多目标整数规划模型.将问题的启发性知识融合进遗传算法,提出了求解该问题的基于整数编码的混合遗传算法.将变量根据约束条件特点分为自由变量和非自由变量,仅对非自由变量编码,减小了染色体长度和变化要素,从而提高了算法的效率.设计了适于整数编码的交叉和变异算子,并巧妙地利用约束条件限制变异范围,以提高个体满足约束条件的概率.以UCAV的SEAD任务为想定,进行了仿真实验.实验结果表明混合遗传算法可以有效地解决大规模整数规划问题,在求解效率和提高约束条件满足率上优于标准遗传算法.     

多UCAV协同控制中的任务调度问题研究

任务调度包括任务分配和任务排序两个紧密耦合的问题,是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了任务和UCAV的特性,针对带时间约束的复杂情况,建立了多机协同任务调度的数学模型。通过建立可行解到粒子间的映射,设计了粒子群优化算法求解,仿真实验验证了算法的可用性和有效性。     

离散粒子群优化算法研究现状综述

粒子群优化算法(PSO)是一类基于群体智能的新型全局优化方法,近年来其离散化形式和方法受到广泛关注.介绍了PSO的基本原理和更新机制,论述了离散PSO算法的研究进展和应用情况,详细介绍了两种离散化策略的机理、更新方法、计算模式和特点,讨论了离散PSO的发展趋势和进一步研究方向.