电子侦察卫星作战效能FASSA-SVR评估模型

在电子侦察卫星支援对海作战背景下,为充分发挥卫星作战潜能,提出了基于萤火虫麻雀算法(FASSA)优化支持向量回归(SVR)的卫星作战效能评估模型。首先,运用萤火虫算法(FA)对麻雀搜索算法(SSA)进行改进;然后,建立了电子侦察卫星作战效能评估指标体系;最后,运用FASSA算法优化SVR的相关参数,依据所构建的效能评估指标体系,构建了电子侦察卫星作战效能评估模型。仿真结果表明,该模型具有较高的效能评估精度,在各项指标上均优于其他模型。     

基于NSGA-Ⅱ算法的航母编队反潜火力优化

航母编队以其强大的战斗力被公认为海军装备中作战能力最强的武器,然而随着隐身潜艇作战能力的迅速发展和提高,航母编队面临的潜艇威胁不断加大,使得航母编队反潜作战越来越重要,探析航母编队反潜作战中火力分配优化迫在眉睫。本文首次将NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ)算法应用到航母编队反潜作战火力优化问题求解中。首先建立航母编队反潜作战模型;然后使用NSGA-Ⅱ算法进行求解;最后通过仿真实验得出航母编队反潜作战火力优化使用方案,论证了该算法和模型的可行性和有效性。     

多区域多维覆盖联合优化卫星任务规划

针对电子侦察卫星如何对多目标潜在区域进行普察的任务规划问题,通过分析电子侦察卫星的应用场景、任务需求及执行约束,将待观测区域网格化、观测时间离散化以及对观测频率频段化处理,建立解决该问题的时空频三维覆盖优化模型。通过改进编码结构、初始化以及对约束处理等方法,将遗传算法用于该模型的求解。仿真实验表明,改进的算法可以适应多卫星长编码多约束优化问题求解,模型可以优化任务规划结果。     

卫星地面站天线的最优跟踪技术

论述了卫星地面站天线伺服跟踪系统的最优跟踪技术。分析了工作原理,并通过与其他跟踪算法比较阐述了最优跟踪算法的优越性。为了提高步进跟踪的快速性和稳定性,描述了利用最优跟踪技术来实现优化跟踪。     

面向海量数据的推荐系统的研究

在处理大数据时,传统的推荐系统,如常规协同过滤的推荐性能受到了限制。使用操作简便的K均值聚类算法与协同过滤构成组合推荐算法具有较好的推荐性能,该文使用遗传算法对组合推荐算法进行优化,简化组合推荐算法,降低组合算法的复杂度和成本。同时,通过对遗传算法进行改进,以提高遗传算法的优化能力,提高推荐系统性能。最后,通过MovieLens电影打分数据集对该文研究的推荐算法进行性能测试。结果表明,遗传算法的优化能力得到提升,推荐系统的性能有所提高。     

基于组网雷达的探测资源调配研究

为提升组网雷达探测资源的使用效率,提出了一种基于组网雷达的探测资源调配方法;基于整数规划算法选取探测雷达,结合多参数融合手段对探测方案进行优势排序,最终形成满足探测任务需求的最优资源调配方案,能够快速而准确地生成最优雷达组合;给出最优探测方案而无须手动调配,实现了组网雷达在探测过程中系统调配过程自动优化。仿真实验表明,该方法设计有效、可行,可用于实际作战中雷达探测资源的调配。     

基于优化广义回归神经网络的目标威胁评估

目标威胁评估是进行空战任务规划的重要一环。针对传统评估模型中指标信息的不确定性和模糊性,以多机空战编队整体为出发点,提出了优化广义回归神经网络的目标威胁评估模型及算法。该优化算法通过遍历散布系数区间内的值,能迅速找到最优散布系数从而使模型达到最优仿真输出结果。考虑到目前空战多以编队作战为主,选择目标对我方编队整体的威胁程度作为评价指标,提高了评估结果的可靠性。最后通过引入实例,验证了该优化模型的有效性和正确性。     

混沌优化算法在组合优化问题中的应用

组合优化问题一直都受到理论界和工程界的重视,此类问题的求解方法也有很多,却各有缺点和局限性,不能满足实际应用的需要。混沌优化算法在解决数值优化问题上具有一定的普遍性,可以很快找到全局最优解,不过组合优化问题的解不是一个数值,因此在前人研究的基础上,提出求解组合优化问题的混沌优化算法。首先分析混沌优化,并针对组合优化问题中的TSP问题,提出一种混沌优化策略,探讨在TSP问题中应用混沌优化算法的方法。结果表明了该方法的有效性。     

GNSS频域抗干扰中重叠加窗处理的优化设计

随着卫星导航应用所需面对的电磁环境越来越复杂,卫星导航抗干扰性能越来越受到广泛重视。频域抗干扰算法由于无收敛性问题且实现简单,能够对窄带干扰信号进行快速识别和准确滤除,因此在工程实践中应用广泛。本文主要深入分析了频域抗干扰算法中加窗处理窗函数的优化选择,以及重叠处理的优化设计问题,分别提出了采用Kaiser窗作为最优化的加窗处理,以及重叠相加再加窗的重叠处理方案。     

复杂约束对地观测卫星成像调度技术研究

 对地观测卫星成像调度需要考虑卫星动作时间切换、存储容量、星上能量等复杂约束,确定要观测的观测目标序列,是一个具有强NP-Hard特性的组合优化问题,一般研究者都对问题约束进行了不同程度的简化.针对一类可见光对地观测卫星小问题规模下的应用,考虑上述多种约束,建立顶点和边都带权的无环路有向图模型,并基于标记更新最短路径算法,采用分层支配和分治思想,提出了复杂约束成像卫星调度算法(SISACC)进行完全路径搜索,得到问题精确解;在此基础上,给出了算法改进措施,分析了完全算法和改进方法的性质;最后通过大量实验验证了算法的适用条件和可行性.该方法已成功应用于某在轨卫星的日常成像调度任务中.     

基于遗传蚁群融合算法的混合链路中继卫星资源调度研究

针对遗传算法容易陷入局部最优和蚁群算法初始信息素匮乏的缺点, 提出将遗传和蚁群融合算法应用于中继卫星系统的资源调度问题。通过改进蚁群算法信息素的定义, 利用基于时间窗口序号编码思想, 给出中继卫星资源调度约束条件与目标函数并建立数学模型。仿真分析了融合算法、标准遗传算法和改进蚁群算法的优化特性, 结果表明融合算法是解决中继卫星调度问题的有效方法。     

基于证据理论的多源信息融合模型

随着作战装备多元化以及信息化技术的不断发展,多源信息融合的重要性日益突出,成为提升信息化装备战斗能力的决定性因素.证据理论因其在不确定性表示、量度和组合方面的优势而得到广泛应用,是实现多源信息融合的有效途径.然而在实际作战中,对目标的融合识别是一个过程,现有的融合识别算法大多忽略了应用中的过程性.从实际应用角度出发提出一种基于时域信息积累的多源信息融合模型,理论分析和实验仿真验证了该模型的合理性、正确性和有效性.     

基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略

针对传统组卷策略组卷时间长、试卷质量低等问题,本文提出了一种基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略。首先,综合知识点覆盖率、难度系数等因素,建立多目标评价模型;其次,将试题组合方案编码为蝗虫个体,通过蝗虫优化算法寻找最优组合方案,引入最优导向与随机竞争策略更新个体位置,以增强算法全局搜索能力;结合模拟退火思想,以使算法有能力跳出局部最优;引入余弦自适应函数调整搜索步长,以提升算法收敛速度。根据最优试题组合方案,生成一套高质量的试卷。实验结果表明,基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略与PSO-GA相比,组卷时间降低了52%,适应度提升了19%;与传统蝗虫优化算法相比,组卷时间降低了30%,适应度提升了14%。     

基于星上多波束天线的卫星功率带宽联合优化新算法

目前已有的卫星功率优化分配策略未考虑功率与带宽的耦合关系。为了进一步提高星上资源的利用率,在考虑各点波束业务需求差异及共信道干扰的基础上,通过构建卫星系统模型,提出一种将卫星功率和带宽联合优化分配的算法。该算法基于系统公平性建立优化目标函数,并采用迭代方法求解资源优化的最优解。与传统固定分配方式相比,这种耦合的资源分配方式可根据当前业务需求和信道条件对星上功率和带宽资源进行实时再分配,提高了系统容量,系统业务匹配率提高10%,具有较高的星上资源利用率。     

基于约束多目标免疫算法的多载波卫星通信系统链路支持性优化

毫米波通信系统因为带宽宽和易于小型化的特点被广泛应用于卫星通信中,基于提高多载波卫星毫米波通信系统容量的链路支持性优化面临诸多性能指标权衡的难题,如:降低上行EIRP需求,提高转发器功率利用率,增强链路稳健性等,将多目标优化思想引入到毫米波卫星通信系统的支持性优化模型,提出一种约束多目标免疫算法(Constrained Nondominated Neighbor Immune Algorithm,C-NNIA),并进行了相应的建模、仿真和优化.表明该算法可获得优于传统直接求解(Direct Search,DS)算法和基于单目标可变邻域搜索(Variable Neighbourhood Search,VNS)算法的Pareto最优解,且算法具有更好的约束处理能力、多样性保持能力以及快速收敛特性.最后,通过对最优解集的设计变量以及性能度量参数的统计和分析,获得了具有指导性的设计参考.     

基于张量分解的卫星遥测缺失数据预测算法

卫星健康状况监测是卫星安全保障的重要基础,而卫星遥测数据又是卫星健康状况分析的唯一数据来源。因此,卫星遥测缺失数据的准确预测是卫星健康分析的重要前瞻性手段。针对极轨卫星多组成系统、多仪器载荷以及多监测指标形成的高维数据特点,该文提出一种基于张量分解的卫星遥测缺失数据预测算法(TFP),以解决当前数据预测方法大多面向低维数据或只能针对特定维度的不足。所提算法将遥测数据中的系统、载荷、指标以及时间等多维因素作为统一的整体进行张量建模,以完整、准确地表达数据的高维特征;其次,通过张量分解计算数据模型的成分特征,通过成分特征可对张量模型进行准确重构,并在重构过程中对缺失数据进行准确预测;最后,提出一种高效的优化算法实现相关的张量计算,并对算法中最优参数设置进行严格的理论推导。实验结果表明,所提算法的预测准确度优于当前大部分预测算法。     

一种GPS/INS组合导航缺星情况下的方法研究

为了提高GPS/INS组合导航系统在卫星信号缺失情况下的导航精度,采用基于伪距、伪距率的非线性紧组合模型,利用虚拟卫星法构造虚拟观测量,与真实观测量一起参与滤波。针对非线性滤波应用中的问题,采用强跟踪滤波原理和均方根策略对CKF进行改进。通过仿真实验,验证了改进算法和虚拟卫星法的可行性,在卫星信号缺失情况下可以提高导航精度,提高了组合导航适应复杂环境的能力。     

一种多线激光雷达与GNSS/INS系统标定方法

对于车载激光雷达(LiDAR),惯导系统(INS)与卫星导航(GNSS)的组合导航定位系统,传感器数据融合之前需要对传感器安装位置进行标定。针对以上目标本文提出了一种基于分步迭代法与KD树优化的DBSCAN算法寻求最优安置参数的方法。对初始安置参数进行粗略测量后通过分步迭代法迭代初始参数附近的值,并基于KD树优化的密度聚类算法(DBSCAN)将转换到唯一坐标系下的相邻帧点云集位置重合度进行评价,择优得到最准确的安置参数。实验使用最近迭代点算法(ICP)对不同分步步长的标定参数结果进行对比,实验结果表明安置参数在缩小步长的情况下精度会得到略微提高;本文采用的方法相比初始估计外参提高了标定精度。     

容错式闭环反馈惯性／卫星组合系统设计

为了实现高动态载体运动参数的实时测量,设计容错式闭环反馈惯性/卫星组合系统,给出了容错式闭环反馈组合系统的结构和组合算法的实现时序。对抗干扰能力较强的H∞滤波算法在惯性/卫星组合系统滤波估计中的应用进行了研究,设计了相应的算法。仿真结果表明了所设计的组合结构及其算法能有效地改善载体位置和速度的测量精度,提高测量系统的可靠性,给后期的工程实现提供了有效的算法和依据。     

基于几何稀释度的多站外源时差定位最优布站方法

外辐射源探测系统对目标的定位精度与辐射源和接收站的几何布局密切相关,对收发站的相对位置进行优化可以有效提升该系统性能。针对实际地形环境的不规则布站问题,提出了基于几何稀释度的不规则区域最优布站方法,并应用了栅格法和遗传算法两种求解算法。仿真结果表明,所提优化布站方法和算法相较于传统随机布站可明显提升系统对目标的定位性能,对提高该系统的作战效能具有重要参考价值。