基于分支剔除的低轨星座实时传感器调度算法

针对低轨星座目标连续跟踪的传感器资源调度问题,通过对调度约束因素的分析,提取跟踪精度、资源松弛度和资源分配均衡因子三个优化参数,建立了传感器实时调度模型;并建立长时调度决策树,将标准代价搜索方法和分支剔除技术相结合,提出了一种基于分支剔除的实时传感器调度算法。仿真实验表明,标准代价搜索和分支剔除技术的引入明显降低了调度算法的运算量,尤其对于多目标和大步长的情况,且调度传感器跟踪目标的误差略小于短时调度方法。     

基于势场蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。     

New method for passive radar seeker to antagonize non-coherent radar decoy

Using super resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithm to reduce the resolution angle is an effective method for passive radar seeker (PRS) to antagonize non-coherent radar decoy. Considering the power and correlation property between radar and non-coherent decoy, an improved subspace DOA estimation method based on traditional subspace algorithm is proposed. Because this new method uses the invariance property of noise subspace, compared with traditional MUSIC algorithm, it shows not only better resolution in condition of closely spaced sources, but also superior performance in case of different power or partially correlated sources. Using this new method, PRS can distinguish radar and non-coherent decoy with good performance. Both the simulation result and the experimental data confirm the performance of the method.     

Coordinated Bayesian optimal approach for the integrated decision between electronic countermeasure and firepower attack

The coordinated Bayesian optimization algorithm (CBOA) is proposed according to the characteristics of the function independence, conformity and supplementary between the electronic countermeasure (ECM) and the firepower attack systems. The selection criteria are combinations of probabilities of individual fitness and coordinated degree and can select choiceness individual to construct Bayesian network that manifest population evolution by producing the new chromosome. Thus the CBOA cannot only guarantee the effective pattern coordinated decision-making mechanism between the populations, but also maintain the population multiplicity, and enhance the algorithm performance. The simulation result confirms the algorithm validity.     

基于热干扰的管路自动敷设算法

基于热干扰分析,提出一种管路自动敷设算法。该算法以预处理和优化搜索为基本框架。在预处理阶段,利用混沌理论和热分析原理,建立基于热干扰分析的预处理模型。三维管路敷设空间经过预处理模型处理,有效地降低管路自动敷设算法的求解复杂度并保障了管路敷设的热安全性。在优化搜索阶段,通过改进蚁群算法,给出了高效的管路自动敷设算法。通过对比实验表明改进蚁群算法有效地增加了种群的多样性。最后,实例验证表明该算法的有效性和实用性。     

基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。     

基于虚拟现实技术的援潜救生仿真系统研究

援潜救生是一项必要而又复杂的系统工程,存在着很多不确定因素,为了对救援方案进行评估、验证,提高救援能力,应用虚拟现实技术,建立了援潜救生仿真系统。系统采用离散调度方法获取初始调度方案,通过人因工程分析、动力学及流体力学计算等反映实体的物理行为,利用人机接口与系统进行交互,验证与完善初始救援方案。构建了数据输入、场景建模与场景驱动的系统框架,并对系统的关键技术进行了详细描述。该仿真系统的实现为海上救援提供了必要的理论依据及直观的视觉表现。     

含大规模端口的MEMS宏模型提取及角度参数化

针对含大规模输入输出端口的MEMS结构,提出分块叠加Arnoldi方法提取其宏模型,针对MEMS器件中广泛存在几何形状相同而初始方位不同的结构,采用矩阵坐标变换实现宏模型的角度参数化,解决宏模型的重复提取问题。最后,结合一种微型可编程光栅的设计验证了宏模型的效率与精度,与有限元仿真结果进行比较,基于宏模型的MEMS器件系统级仿真结果相对误差小于2%,时域仿真速度提高了45倍。     

基于关键点的无模拉拔变形区特征提取与重构算法

无模拉拔过程中,变形区的形状与各工艺参数之间存在着复杂的相互关系。变形区的表示对变形区形状的预测以及智能控制具有重要意义。根据变形区的形状特点,提出了一种基于关键点的无模拉拔变形区形状特征提取和重构算法,有效地实现了高维变形区形状信息的降维和重构映射,与神经网络结合,为建立无模拉拔变形区形状模型提供了一种新的方法。     

一种基于通用DSP的快速余弦变换算法

在对传统快速DCT算法进行分析的基础上 ,充分考虑到通用DSP乘加速度相同等指令特点 ,并且结合DCT变换的性质 ,同时还考虑了对于通用DSP实现相当重要的存取操作的因素 ,提出了一种新的基于通用DSP的快速余弦变换 (FDCT)算法 ,以使总操作数最少。与传统快速DCT相比 ,速度有了明显的提高 ,并且易于实现。给出了该算法在数码相机中的实现结果