光电成像侦察卫星干扰技术研究

介绍了光电成像侦察卫星的工作原理与干扰机理,分析了国内外现有对光电成像侦察卫星有源与无源干扰的技术手段,提出了干扰光电成像侦察卫星的关键技术.     

基于时间序有向图的对地观测卫星成像预调度

对地观测卫星对用户所提出的成像需求进行成像。卫星成像资源相对于数量众多的成像需求十分有限,需要进行卫星成像调度。考虑到多种成像约束条件,为了充分合理利用有限的成像资源,同时减少成像调度时间,实际中需要对那些可以同时被多颗卫星成像的冲突成像需求进行预先调度处理。针对这样一个问题,本文构建时间序有向图作为多卫星成像预调度问题的模型。在此基础上,提出了依据卫星成像概率来进行冲突成像需求分配的预调度算法。实验结果表明：该方法能提高求解多卫星联合成像调度问题的效率,并有效地应用于实际工程问题,     

基于成像传感器特性的侦察无人机航迹规划研究

针对携带成像传感器的侦察无人机的航迹规划问题,提出整体与局部航迹规划结合的方法;将侦察无人机航迹规划问题分解为两步:第一步,利用遗传算法全局搜索的优势对蚁群算法初始信息素过低进行改进,对无人机进行整体航迹规划;第二步,利用几何限制原则结合侦察无人机携带的成像传感器的特点进行局部航迹再规划;通过按照该方法规划出侦察无人机的航迹并取得较好效果的一个实例证明,该方法计算简化、贴合实际、针对性强,可为实际战场侦察无人机航迹规划提供了参考.     

基于PDDL的成像卫星任务规划建模

基于对成像卫星任务规划问题的特点的深入分析,提出一种基于状态-动作模型的任务规划建模的方法:采用PDDL语言对成像卫星的领域知识进行描述,解决动作的持续时间约束、复杂的资源约束和一类特殊的外部事件约束的表达问题,最终建立成像卫星任务规划模型。通过对该建模方法的模型描述能力分析,表明该建模方法较传统规划建模方法具有较好的描述能力,能满足描述成像卫星任务规划问题的要求。     

法国军事侦察卫星计划透视

介绍法国在90年代开始实施的一系列军事侦察卫星的发展计划,并对各颗卫星作了简要介绍。     

敏捷成像卫星任务动态调度仿真系统设计与实现

针对卫星资源和观测任务不确定条件下敏捷成像卫星任务调度与管理需求,设计实现任务动态调度仿真系统.分析敏捷成像卫星任务动态调度仿真系统设计需求,设计仿真系统的总体结构、功能模块以及运行流程,利用C#与Matlab混合编程实现仿真系统,并通过典型实例验证.验证结果表明:该系统是可行、有效的,能满足数据管理、任务调度、方案评价和显示输出等需求,并降低动态调整方案的扰动测度.     

基于遗传算法的作战任务分配和资源调度问题研究

在作战行动中出现多任务与多种保障资源合理调度困难的问题十分常见。笔者以任务完成的总时间最短为目标函数构建数学模型,使用遗传算法进行迭代优化得到保障资源调度的全局最优解。对遗传算法进行自适应改进、移民交叉算子操作和迭代条件优化,解决了过早收敛无法求出全局最优解的问题,并使算法运行效率提高了76.4%。仿真实验结果表明：该方法切实可行,可以快速准确地完成多种保障资源调度并形成任务分配方案,满足现阶段作战部队资源保障的现实要求。研究成果在高效完成保障资源调度的同时不产生冗余负担,具有较好的应用价值和发展前景。     

中继卫星任务规划调度概念建模研究

从结构化描述和形式化描述两方面对中继卫星(TDRS)任务规划调度概念建模进行研究。其结构化描述采用基于框架理论的结构化描述模板技术,形式化描述采用XML语言,同时研究了结构化描述模板向XML Schema的映射规则和方法。     

基于自适应遗传算法的舰载机保障调度

为解决舰载机多机保障作业的调度问题,设计一种与之相适应的自适应遗传算法.分析舰载机进行保障的流程约束,得到单个舰载机的简化流程,以最小化保障时间为目标,建立问题的数学模型,根据舰载机保障调度作业的特点,采用自适应遗传算法进行求解,通过多机保障任务案例进行验证.结果表明:使用甘特图的方式,可直观地表示保障作业的计划流程,并验证了自适应遗传算法的有效性.     

面向区域覆盖的电子侦察卫星规划方法研究

电子侦察卫星对区域的覆盖搜索在反恐及海上搜救等领域发挥着重要作用,面向区域覆盖的电子侦察卫星规划问题(ACOERSS)也因此成为卫星规划领域急需解决的重要问题之一.针对问题特点,构建了区域网格空间,提出了一种基于空域频域划分的候选侦察活动构造方法,并在此基础上建立了面向区域覆盖的多目标规划模型;提出了一种面向区域覆盖的...     

基于遗传算法的航空装备保障资源调度

运用遗传算法研究航空装备保障的资源调度优化问题,将网格路径优化与航空装备保障的实际相结合,通过网络优化、需求评估和路径优化建立了合适的航空装备保障资源调度参考模型和动态资源调度实施方案。运用遗传算法对资源调度进行规划的过程中对初始种群的产生和变异操作进行了改进,并用实例证实了该方法的有效性。     

基于Hausdorff距离和免疫遗传算法在图像匹配的应用研究

部分Hausdorff距离和免疫遗传算法相结合的图像匹配算法包括：定义编码与适应度函数、确定交叉变异算子及免疫操作。部分HD距离作为模板匹配的相似性测度,可有效减少匹配计算量;免疫遗传算法具有较强的鲁棒性和强大的并行搜索能力。两者的结合明显缩短匹配时间,提高匹配的精确度和鲁棒性。仿真结果验证该方法高效稳定。     

基于遗传算法的动态矩阵预测控制算法

基于遗传算法的动态矩阵预测控制(DMC)算法在每个采样时刻,用遗传算法优化不同的染色体种群,由最优个体解码得到最优参数集,再计算当前控制序列增量并施加到被控对象.在下一时刻,由输出实测值修正初始预测值,直至结束为止.被控对象仿真表明,该算法具有较好的控制效果.     

用遗传算法求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间调度,采用遗传基因编码算法对工序排序并分配给机床.设待加工件N个,工件i经过J道工序在M台机床加工完成,建立其数学模型.基因编码主串表示调度路径,副串表示调度次序.在主串中引入交叉算子,主副串以不同概率发生变异算子,并随机交换其中两位.仿真表明该算法求解完成所有工序的时间最短.     

遗传算法研究

遗传算法以编码空间代替问题的参数空间,以适应度函数为评价依据,以编码群体为进化基础,以对群体中个体位串的遗传操作实现选择和遗传机制,建立一个迭代过程。通过随机重组编码位串中重要的基因,使新一代的位串集合优于老一代的位串集合,群体个体不断进化,逐渐接近最优解,最终达到求解。     

Matlab遗传算法工具箱的应用

Matlab遗传算法(GA)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库.其实现步骤包括:通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数,采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数.以函数仿真为例,对该函数优化和GA改进,只需改写函数m文件形式即可.