一种基于LS的天线阵方向图综合算法

采用一种基于最小二乘理论的算法对阵列天线进行方向图综合,仅对旁瓣峰值和主瓣电平进行处理,可以实现旁瓣和主瓣电平的同时控制,使天线阵方向图向期望方向变化.算法可以对等间距和不等间距天线阵进行综合,计算量也较小,所以具有很强的实用性,仿真结果验证了算法的有效性.     

基于NLSM+IWO的非对称方向图唯相位优化

本文提出一种改进的非线性最小二乘算法(NLSM),通过引入入侵杂草算法(IWO)完成对初始解及迭代过程中的全局最优解的选取,解决了非线性最小二乘算法优化结果不稳定的问题。在阵列分布及单元个数一定的条件下,通过优化激励相位对相控阵天线方向图进行赋形,压低向地一侧峰值旁瓣电平,使背地一侧旁瓣电平递减变化。优化后的方向图可以有效降低中、近旁瓣杂波电平,证明了该算法的可行性和有效性。     

半球状保形天线低旁瓣图的测量结果

为研究保形天线,测量并计算了试制的保形天线的低旁瓣图。测量结果显示本天线可实现的最大旁瓣电平为—35dB,具有良好的抑制旁瓣效果,取得了降低保形天线旁瓣的技术资料。     

赋形低幅瓣毫米波梳形天线阵的设计与分析

介绍了微带梳形天线阵设计方法，在8mm波段上分析和设计仿真了一种行波微带梳形阵。阵列单元电流值采用泰勒分布，幅瓣电平优于-25dB。天线辐射方向图是个漏斗形方向图，具有定向辐射及低副瓣特性。     

基于蚁群优化算法的相控阵天线随机馈相方案的优化

为了降低相控阵天线的峰值副瓣电平，提高相控阵天线的抗干扰性能，以泰勒幅度加权的线阵为例，分析了随机馈相的数学模型，并基于蚁群优化算法提出了针对相控阵天线随机馈相的优化算法，并进行了仿真实验验证。仿真结果表明，采用优化后的随机馈相方案，相控阵天线的峰值副瓣电平相比优化前降低了8 dB以上。此外，所提出的优化算法经过200次左右的迭代即接近于最终的优化结果，具有较好的收敛性能。     

一种低旁瓣的子阵级数字波束形成方法

大型相控阵天线有成百上千个阵元,子阵级的自适应波束形成技术能在保证良好的处理性能下有效地降低运算量。相控阵天线除了要自适应抑制强干扰源之外,还要求在强杂波背景下具有低或超低副瓣电平。采用归一化的数字波束形成方法来降低子阵的旁瓣电平。仿真结果表明,该方法能保持良好的阵列方向图,有效地抑制干扰并降低旁瓣电平。     

基于改进的差分进化算法的非均匀阵列综合

针对标准差分进化算法早熟收敛和局部搜索能力差的缺陷,采用一种改进的差分进化算法综合非均匀线阵.该算法在计算过程中自适应调整缩放因子和交叉概率因子,以非均匀阵列天线的阵元间距为优化变量,实现了阵列的最大峰值旁瓣电平的有效控制.仿真结果表明:该改进算法可应用非均匀天线阵列的综合,并取得良好的优化结果,简单实用,快速方便,鲁棒性和稳定性好.     

基于自适应理论的圆柱形阵列波束赋形算法

基于自适应天线阵理论,研究共形阵的赋形算法,给出一种用于圆柱形阵列天线三维方向图的波束赋形算法。该方法通过迭代获得一组最优阵元激励幅相加权值,可以同时控制阵列波束的方向、形状和副瓣电平。通过圆柱形阵列的仿真计算得到满足设计要求的三维平顶波束和余割波束方向图,证明这种算法的有效性。     

相控阵天线相位加权方案的遗传优化算法研究

针对相控阵天线相位加权方案的优化问题,提出了一种基于遗传算法的相位加权方案优化方法.以线阵为例,对相位加权的实现方法进行了分析,并在此基础上,对提出的遗传优化算法进行了计算机仿真实验.仿真分析表明,优化后的天线方向图峰值副瓣电平得到了明显降低,算法具有良好的收敛性能.采用该算法对相位加权方案进行优化设计,可以有效提高设计的效率和质量,因而值得在实际应用中加以推广.     

相控阵天线相位加权方案的遗传优化算法研究

针对相控阵天线相位加权方案的优化问题,提出了一种基于遗传算法的相位加权方案优化方法．以线阵为例,对相位加权的实现方法进行了分析,并在此基础上,对提出的遗传优化算法进行了计算机仿真实验．仿真分析表明,优化后的天线方向图峰值副瓣电平得到了明显降低,算法具有良好的收敛性能．采用该算法对相位加权方案进行优化设计,可以有效提高设计的效率和质量,因而值得在实际应用中加以推广．     

基于改进蚁群算法的炮兵火力优化分配模型

根据炮兵作战实际问题,建立基于改进蚁群算法的火力分配决策模型。描述解决火力分配问题的一般步骤,对算法流程进行设计,并利用匈牙利法进行实验结果比对。实验结果表明,该方法合理有效,求解效率和质量较其它算法有明显提高。     

道路约束下多传感器协同地面目标跟踪的管理方法

为实现道路约束下地面目标的有效跟踪、控制传感器系统的辐射损失,提出一种多传感器协同管理方法。将传感器管理过程描述为部分可观马尔可夫决策过程,建立道路约束下目标跟踪模型和传感器截获损失模型,给出跟踪精度和截获损失的具体计算方法,并提出一种多普勒盲区下的目标预测状态修正方法;针对高维数下管理方案求取困难的问题,设计了一种莱维飞行- 樽海鞘群算法以快速获得高质量的解。仿真实验结果表明：相比于经典寻优算法,所提算法具有更好的全局搜索能力,能够在缩短寻优时间的同时找到高质量的解;所提管理方法能够有效解决地面目标跟踪问题,既保证了跟踪任务的完成质量,又提高了传感器系统的生存能力。     

改进粒子滤波算法研究

重采样思想能解决粒子滤波中的粒子退化问题,但却导致粒子多样性丧失的现象,使描述状态后验概率密度的粒子不够充分。围绕如何增加粒子的多样性,已提出的改进算法包括MCMC移动步骤及正则化粒子滤波（RPF）算法。讨论2种改进算法的基本思想及步骤,通过对一典型标量非线性系统的仿真实验,分析改进算法的性能特点。实验结果表明,2种改进算法都有效增加了粒子的多样性,缓解了粒子匮乏问题。     

陀螺角速率输入下的姿态算法比较

传统姿态算法大都是建立在陀螺角增量输入基础之上的,直接应用于角速率陀螺组成的捷联惯导系统中时,存在着由于要提取角增量而使算法精度下降的问题。本文介绍一种能够同时利用角增量和角速率的旋转矢量改进算法,大幅度提升了算法性能;并针对角增量提取过程精度不高的情况提出了一种新的算法。     

发射筒易碎前盖开盖过程的流体与固体耦合仿真方法

发射筒易碎前盖的压力波开盖过程是一个典型的流体与固体耦合问题。为研究易碎前盖的开启仿真过程，对易碎盖聚氨酯复合材料分别做了静态拉压实验、动态拉压实验，并利用用户子程序VUSDFLD对混凝土塑性损伤（CDP）本构模型进行扩展开发，用以描述易碎盖材料的承载和破裂状况；基于计算流体力学（CFD）的发射筒内流场仿真，对欧拉方法的同工况模型进行仿真校验，并借助耦合的欧拉-拉格朗日（CEL）算法对易碎前盖的开启过程进行仿真。结果表明：所开发的含单元失效的CDP本构模型能较好地吻合材料实验和产品实验情况；CFD与CEL算法相结合的仿真方法能有效解决压力波开盖这类流体与固体耦合问题，且具有较高精度。     

基于遗传算法的装备技术准备资源平衡

为解决装备技术准备流程中人力过载的问题,提出采用网络计划技术构建模型,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)解决资源平衡问题的方法.通过分析网络计划中工序逻辑关系的特点,建立资源优化数学模型.在求解算法设计中,通过生成具有逻辑关系的初始种群来减少非法染色体的产生;针对资源平衡问题的特点设计惩罚策略,用于解决产生非法染色体的问题.实例结果表明:该方法能解决装备技术准备流程中存在的问题,具有很好的普适性.     

m序列在激光测距雷达中的应用

针对激光远程测距中的微弱信号检测,提出了一种基于m序列的激光测距方法,并给出了基于高速数字信号处理器的激光测距雷达数字信号处理系统的实现方案。利用m序列良好的相关特性以及相关检测和相干积累技术,有效地提高了激光测距雷达的性能。还提出了3点插值算法并将其用于目标距离估计,进一步提高激光雷达的测距精度。在外场试验中,得到良好的试验结果。     

一种JTIDS抗毁性动态连续时隙分配算法

针对JTIDS网络中现有时隙分配算法容易导致突发消息时延大问题,在之前提出的随机接入算法基础上,进一步提出适用于JTIDS网络的动态连续时隙分配算法;首先设计基于随机接入的动态连续时隙分配算法,在现有同类算法中计算和通信开销最小,并且具有适应突发消息的功能,增强了网络的抗毁性;接着结合JTIDS消息格式,分析了该算法的传输性能;最后对该算法的通信性能进行了仿真,通过仿真验证理论分析的合理性;分析与仿真结果表明：该算法的传输性能和通信性能均优于现有方案,更适合在JTIDS网络中应用。     

基于可适应匈牙利算法的武器-目标分配问题

当前各类智能优化算法求解武器-目标分配问题时,存在耗时长、优化结果不唯一等缺陷,而匈牙利算法具有耗时短、求解结果稳定的优势,但其适应性较差,目前尚未见二者的对比分析文献。针对此现象,对比分析传统匈牙利算法与智能优化算法的耗时性与稳定性,展现了匈牙利算法的优势;提出统一效率矩阵,创建可适用于所有类型目标分配问题的可适应匈牙利算法;通过实例应用验证了可适应匈牙利算法的正确性。     

融合时空特性的孪生网络视觉跟踪

针对现有跟踪算法处理快速运动和相似目标干扰挑战时精度欠佳的问题,提出一种基于时空注意力机制的孪生网络跟踪算法。设计时间注意力模块,利用视频初始帧作为参考,依照多幅历史参考帧的贡献程度,自适应地为其赋予权重并进行融合,构建时效性较强的多帧融合模板;结合空间注意力模块,通过非局部操作增强算法对跟踪图像的整体感知能力,进而提升算法的判别能力;在网络训练阶段,利用Focal Loss函数训练网络,以平衡正负样本的比例,提高算法判别困难样本的能力。仿真实验采用标准数据集OTB2015和VOT2016测试算法性能,并与近年来的12种优秀算法即ECO算法、DSST算法、HDT算法、CFNet算法、KCF算法、SRDCF算法、SiamFC算法、DCFNet算法、MEEM算法、SiamVGG算法、BACF算法、ANT算法进行对比。结果表明,融合时空特性的孪生网络跟踪算法可以很好地应对快速运动和相似目标干扰挑战,并有效提升基准算法的性能。