基于动态规划的目标优化分配决策模型

针对现代防空作战特点，对区域防空体系的目标优化分配问题进行了研究，改进了目标优化分配的基本模型，并使用动态规划方法建立了相应的决策模型，给出了求解的步骤和应用实例，结果表明，对于小规模目标的问题，其计算简单，且容易取得全局最优解。     

基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取

针对微多普勒频率附加在空间目标高速轨道运动产生的多普勒频移上使微动特征提取更加困难这一问题,提出了一种利用EMD算法对空间目标进行精确平动补偿和微多普勒特征提取的方法。对空间自旋目标进行建模,推导了窄带雷达条件下空间目标的微多普勒效应,并分析了平动分量对微多普勒的影响;把目标回波分解成一系列本征模态函数(IMF),然后求出瞬时频率,利用经验模型分解(EMD)算法对瞬时频率进行分解,分析各分量的能量百分比判别平动频移分量,实现回波信号的平动补偿;对平动补偿后的信号利用 EMD算法分离出微多普勒曲线,提取微动特征。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。     

星载SAR分布杂波的计算机模拟

星载雷达是适应各种军用和民用的目的而提出来的 ,美国和加拿大都在研究包含 SAR(合成孔径雷达 ) - GMTI(地面运动目标指示 )模式的星载雷达 ,由于星载雷达在地面轨迹较大 ,卫星速度快 ,运动目标信号淹没在强大的地杂波中。为了完成 GMTI功能 ,只有首先对 SAR- GMTI系统中地杂波精确建模 ,分析和掌握其在 SAR机制下空间分布情况和功率谱特性 ,才能有效去除杂波。地杂波建模困难 ,具有很多随机性的环境因素 ,没有现成的算法 ,跟具体雷达设备、系统参数也有关系。因此杂波仿真是很复杂的 ,大量仿真和实验数据表明 K分布较能精确描述杂波 ,而且引入了空间的相关性。本文用 K分布来描述雷达截面积的空间起伏。K分布的混合模型包含了杂波起伏的两个分量。一、快变化分量也称为斑点分量 ,其幅度服从负指数分布的方根即瑞利分布 ,源于雷达从随机相位散射点反射回波的相干求和 ;二、慢变化分量也称为纹理分量 ,它服从平方根伽马分布 ,纹理变量表征观测面特性 ,受成像场景物理特性的影响 ,决定了场景空间变化的雷达横截面。因此 K分布杂波模型等同于用伽马分布去调制平方律检测 (负指数分布 )的功率调制过程。本文通过无记忆非线性变换产生相关高斯序列 ,多个独立的相关高斯序列分别组成相应纹理分量和斑点分量 ,     

特殊类型线性规划问题的简便解法

本文介绍两种求特殊类型线性规划问题最优解的简便方法——检验框法和电路法．采用这两种方法将大大缩短求最优解的时间，特别是“电路法”有实用价值．     

神经网络识别分类中交叉模糊问题的研究

针对神经网络在分类问题研究中出现的交叉模糊问题，提出误差比对法对模糊问题加以解决。以BP网络对TBM和诱饵进行分类识别为例，分析表明该方法精度可靠，可望较好地解决分类问题中的模糊问题。     

聚焦波束形成的一阶零点约束权

为解决由于强亮点源(以下称为干扰)的存在影响对弱亮点源(以下称为目标)的测量和分析,甚至无法得到弱目标噪声源声图的问题,给出了一种聚焦波束形成的零阶和一阶导数共同约束的零陷权(以下称为一阶零点约束权).该权可以在任意给定的多个位置形成零点,取得目标的位置和波形,并抑制干扰的旁瓣,且仅取决于干扰的位置,无需实时解算,运算量小、稳健性高.不同信噪比和信干比条件下,单个和多个干扰的仿真结果表明,该算法在常规的聚集波束形成无法得到目标噪声源声图的情况下,可以在单个或多个干扰位置形成零点,得到目标噪声源的声图.     

浅论企业物流成本管理

本文简述了物流成本管理的意义,分析了当前企业物流成本管理中存在的问题,从而为完善物流成本管理提出了几点相应的对策。     

基于多目标遗传算法的发动机进排气系统优化

采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对一单缸汽油发动机的进排气系统进行了优化,以解决该发动机加装触媒催化剂后中速段扭矩明显下降的问题.首先选取发动机进气和排气系统作为优化对象,分析了进、排气管长度、直径等单个变量对发动机扭矩的影响;以发动机在4 500 r/min和5 500 r/min处的扭矩最大为优化目标.运用改进的NSGA-Ⅱ方法进行了多目标优化,优化后的发动机在保证高低速扭矩的同时恢复了中速段扭矩.结果表明,进、排气管长度、直径等对发动机扭矩的影响区域和影响程度都不相同,简单地调整单个变量很难同时满足多个优化目标,而通过加入精英保持策略和去除重复个体算法的NSGA-Ⅱ方法能够在多维区域内快速有效地搜索Pareto解集,实现多目标优化.     

含交易费用的稳健最优投资组合

在考虑投资组合问题时考虑了3方面的问题:交易费用和税收对投资组合选择的影响;假设风险资产和无风险资产收益的相关参数属于某个已知的凸多面体;讨论了存在风险资产和无风险资产情况下的稳健投资组合问题,并给出了问题的解析解.     

一种改进的求解多目标优化问题的进化算法

针对多目标优化问题,传统进化算法维护种群多样性的方法主要依赖于共享函数,但其小生境半径难以进行有效地设置。该文提出一种改进的求解多目标优化问题的进化算法,新算法引入了近邻函数准则(NFC),将其用于选择过程,可以从种群中选择出较好的个体,并确保种群的多样性。此外,新算法中融入了一种基于近邻函数准则的Pareto候选集的维护方法,利用这种方法可以有效地维护候选解集中个体的多样性。对所提出的算法,从时间和空间复杂度进行了理论分析。对一组典型优化问题的测试表明:该文提出的算法具有较高的搜索性能,解集分布的多样性与收敛性均较理想。