一种高实时性粒子滤波重采样算法

重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法,传统的重采样算法,如系统重采样、残差重采样,以及Bolic等提出的"残差系统重采样"算法,均存在运算时间较长、占用存储空间较大等问题.而时效性是制约粒子滤波方法实用性的瓶颈.对粒子滤波的基本原理进行了论述;提出了一种高实时性粒子滤波重采样算法--"简单重采样算法",通过仿真实验与分析,该算法在状态估计精度上与其它重采样算法相当,但却具有计算量小、速度快、实时性强等优点,适于硬件实现.     

可跨工位操作的随机混流装配线平衡问题研究

装配线平衡问题是在满足一定约束的条件下,将一系列任务单元分配到各个工位上,使其工作强度与利用率相适应.研究了带有跨工位操作,且任务单元完成时间为随机量的一类特殊装配线平衡问题,目标是缩短整个生产过程中的总任务超载时间;参考机会约束规划的思想,建立了α任务超载时间最小化模型;结合随机模拟和遗传算法设计了混合遗传算法以求解,并通过实例仿真验证了算法的有效性.     

复杂FMS系统的启发式调度策略

用Petri网对柔性制造系统进行建模的基础上,提出了一种针对较大规模柔性制造系统的启发式调度优化算法.采用了改进的子节点处理方法、与派遣规则相结合的启发函数以及移动窗口等策略,弥补了算法在节点质量评价和节点搜索方面的不足,有效减小算法在可述图中寻路时对节点的搜索范围,加快了算法的收敛速度.仿真结果表明:相对于其他调度算法,该文算法可以快速、高效的编制系统调度计划.     

基于MPI的并行分布式高斯消元算法设计和评估

为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述.在此基础上进行了实验验证,用MPI+FORTRAN和MPI+C编程实现了对大矩阵求逆的分布式高斯消元,并进行了性能评估和实验验证,在国内外超级计算中心平台上的实验结果表明所完成的工作对于系统的电磁仿真计算具有应用价值,该算法和代码实现可应用于电磁仿真计算的矩量法MOM(Method of Mom)中.     

基于遗传算法的嵌入式仿真的系统辨识与控制优化

数字随动(伺服)系统因具有非线性、不确定性和时变性,难以精确地建立系统的数学模型,由此对设计高性能的控制器造成困难.遗传算法因其隐含并行性、全局搜索等优点,在优化问题领域得到了很好的应用,但遗传算法简单应用于如数字随动系统这样的控制系统在线闭环辨识或参数优化时,会面临大量重复实验成本高、实验时间过长引起系统不稳定等实际问题.针对以上困难,提出一种基于嵌入式仿真的系统辨识方法,采用遗传算法进行数字随动系统同步在线闭环模型参数辨识与控制参数寻优.经过在数字随动系统实物环境下实验,证明了该方法的有效性.     

时间Petri网与遗传-蚁群算法相结合的并行测试研究

自动测试系统中并行测试任务调度方案一直是尚未解决的难题.在基于Petri网理论的基础上,建立了并行测试的时间Petrl网模型,并且首次将遗传-蚁群算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案.仿真结果表明,该算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列.     

防空仿真系统中多层次飞行靶标作战规划研究

提出了防空虚拟战场中多层次多智能飞行靶标协同作战的仿真方法,给出了机群的战术和航路规划算法.研究了分层作战计划并制定了战术编队和队形保持方法,根据虚拟战场威胁情况建立飞行路径图,并对路径图进行了多样化处理和约束处理,利用遗传算法针对长机进行航路规划.针对飞行器实施作战任务过程中可能面临的新威胁,设计了实时重规划方法.仿真实例验证了多层靶标规划的可行性和机动性,可作为其他作战仿真系统中空袭方的执行参考.     

基于体系破击的联合火力打击目标价值评估

针对体系破击战法中的目标选择问题,设计了适用于多属性指标融合的熵权理想点法。并从超网络体系架构出发,设计了以信息流循环效率为评估标准的目标体系价值评估算法。针对联合火力打击多目标同步打击特点,设计了目标组合的体系价值评估算法。在上述算法基础上实现了目标多属性评估,以及基于单目标和目标组合的体系价值评估。实验分析表明,该方法能够快速实现联合火力打击目标的价值量化评估,并且用量化数据验证了联合火力打击中应遵循的3条基本原则,结合目标属性表和体系关联网络找到体系破击的关键目标或目标组合,输入条件简单易行,具备工程应用的基础条件。     

导弹武器模拟训练考评系统设计

为提高某导弹模拟训练系统中评估的客观性与准确性,确立以准确性、熟练度和操作人员状态为主的评价指标体系,构建适当的数学模型计算各子指标分值,将子指标定量化,解决由考官进行评判时存在的主观性强、标准不统一等缺点。利用专家系统,对考评过程中需要的专业知识和评价规则进行存储,实现了评分过程的自动化。针对层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)需要多次赋值保证一致性和群组决策特征根法(group eigenvalue method, GEM)结构模糊的缺点,提出了基于AHP和GEM融合算法的权重设置方案,利用AHP-GEM算法对各子指标得分进行加权评估,最终形成了一套合理有效的模拟训练评估系统。最后,通过与考官人工评分的方法进行比较,验证了所提评分系统的合理性和准确性。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。