基于人工鱼群算法的制导炸弹控制系统设计与仿真

针对制导炸弹在大空域飞行过程中受到不确定外界干扰和未建模摄动影响,就人工鱼群算法对精确解获取能力不够和后期收敛较慢的问题,提出了一种引入饥饿因子以自适应调整视野、步长和拥挤度因子的改进方法.采用改进算法对混合灵敏度问题中的权函数进行了优化选取,设计了制导炸弹鲁棒控制器.Matlab仿真结果表明,改进的人工鱼群算法具有更快的寻优速度和更高的寻优精度,应用该方法设计的控制器具有较好的设计性能指标,对大空域、强外界干扰和较大模型摄动的适应性强、鲁棒性好.     

基于映射法的曲面自适应网格生成

板壳成形数值模拟过程中用自适应网格不仅可以实现以尽可能少的计算量获得指定精度要求的解,更重要的是可以提高解的精度。而曲面自适应网格自动生成技术国内外都刚开始研究,目前没有很好的方法。本文首次基于映射法在参数区域生成自适应网格,然后映射到空间,用空间曲面的曲率及有限元计算误差估计来控制参数区域中的自适应网格生成。数值例子验证了本算法的正确性及可靠性。     

一种弹载相控阵天线互耦系数计算方法

针对目前弹载相控阵天线互耦补偿时估计互耦系数的速度慢,精度不高的问题,提出一种精确计算弹载相控阵天线单元互耦系数的改进人工鱼群算法。该方法基于信号子空间理论,采用双辅助信号源估计雷达天线阵互耦系数。两次计算机仿真结果表明,改进人工鱼群算法在130 s和190 s左右收敛,而模拟退火算法在170 s和220 s左右收敛;同时,改进人工鱼群算法计算的互耦系数幅值和相位精度较高,空间波谱估计的效果前者也好于后者。暗室实验也表明了改进人工鱼群算法在空间波谱估计效果上好于模拟退火算法,证明了该方法的有效性。     

基于人工鱼群-蚁群算法的UUV三维全局路径规划

针对水下无人航行器在三维环境下的全局路径规划问题,从优化初始信息素分布和转移概率角度,对人工鱼群和蚁群的融合算法进行了深入研究。融合算法中,对人工鱼群算法的状态表达式和移动步长进行了改进;对蚁群算法的启发值、信息素等进行优化设计;借鉴拥挤度因子思想,改进传统蚁群算法转移概率,提升算法的全局寻优能力。在对实际海洋环境数据进行栅格法建模的基础上,以路径长度为衡量指标,利用MATLAB软件进行算法的仿真验证。实验结果表明融合算法的初期收敛速度较快,最佳适应度值和算法耗时均得到改善,算法的有效性得以验证。     

基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化算法的复杂地形多传感器优化部署

对复杂地形下的多传感器部署问题进行研究,提出了基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化（LM-AQPSO）算法的多传感器多目标优化部署方法。该方法对复杂地形进行多属性网格建模,给出了传感器探测模型和优化目标。引进局部变异和参数自适应策略对量子粒子群优化算法进行改进,并提出了基于LM-AQPSO的多目标Pareto最优解集优化算法。考虑多目标部署需求,构建了基于Pareto最优解集的多传感器优化部署模型。仿真实验结果表明：相对于经典的改进非支配排序遗传算法,所提算法优化的Pareto最优解有着更好的收敛性和分布性,且寻优时间更短;所提模型能有效解决多目标多传感器部署问题,并能同时提供更多的决策方案。     

基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划

传统遗传算法的变异操作会简单随机产生新的路径,对算法进化性能有不利影响,使算法易陷入局部最优的陷阱;遗传算法常配合栅格法进行路径规划,所得的最优路径并非无人水下航行器(UUV)回收路径规划可获得的最短路径,并存在UUV机动性能可能与最优路径冲突的问题。为此,设计一种具有UUV机动性约束条件的改进遗传算法,提出环境复杂度的概念用于分析机动性约束的具体取值,使路径规划适配于UUV的机动性,使算法结果更具实用性;提出复合自适应变异策略,控制变异的个体在迭代过程中发生自适应的进化;当一定迭代数内种群进化停滞时,引导最优个体进行双阶段自适应变异,从而使最优路径趋近全局近似最优解,有效提高算法的收敛速度。基于MATLAB软件的算法对比仿真结果表明一般复杂水域和复杂水域环境下,改进的复合自适应遗传算法生成的最优路径相比于遗传算法和自适应遗传算法的最优路径更加平滑,路径长度更低,可见改进的复合自适应遗传算法在路径规划上收敛性能和寻优能力更优,更具有可行性和优越性。     

主动雷达导引头地杂波仿真分析

传统的脉冲多普勒雷达地杂波仿真计算采用等距离-等多普勒面元法,但进行计算时面元的划分非常复杂。本文利用方形网格划分,简化了地杂波仿真计算,并进一步采用根据多普勒频率自适应改变网格大小的优化算法,改进了计算效率。     

采用滚动伪谱优化的组合动力飞行器上升段制导方法

为满足多约束条件下组合动力飞行器上升过程对制导自适应能力的需求,研究了采用滚动伪谱优化的闭路制导方法。在双层滚动优化框架下进行制导,运用分段伪谱法在线实时计算制导指令,根据状态反馈实现指令的快速迭代更新; 引入了网格更新策略改进算法效率,基于实时偏差在线自适应调整制导周期。仿真结果表明,所提制导方法具有可行性,能有效抑制模型参数的不确定性及外界干扰的影响,制导精度满足任务需求; 单次指令解算时间在百毫秒量级,该方法具备一定的工程应用价值。     

基于改进蚁群算法的软件测试方法

为了降低软件的测试成本,提高软件测试效率,提出一种基于改进蚁群算法的软件测试方法.将Markov决策模型应用到软件测试过程当中,采用测试用例约简技术对测试用例集进行简化,利用贪心算法求得的较优解增强蚁群算法初始时刻信息素,通过改进的蚁群算法求得最优解,并进行仿真分析.仿真结果表明:改进的测试方法比采用基本蚁群算法的测试方法求得解更优,说明改进的测试方法可以使搜索时间更短,并可降低软件的测试成本.     

基于自适应时频分布的瞬时频率估计算法

为了改善噪声条件下信号瞬时频率的估计方差及减少瞬时频率估计的计算量,提出了基于信号自适应最优核时频分布的瞬时频率估计算法及一种改进算法。在改进算法中,计算自适应时频分布时,综合利用线性时频分布（Gabor变换）和正交时频分布（Wigner- Ville变换）的特点生成一种基于信号的自适应时频分布。仿真和实际数据处理结果表明,改进算法同基于信号的自适应最优核时频分布的瞬时频率估计算法相比具有计算量小、方差接近的优点。