基于改进拍卖算法的空空导弹制导权移交技术研究

针对多机协同空战中的空空导弹制导权移交问题,构建了协同制导平台对目标及空空导弹的制导优势模型,建立一种空空导弹制导权移交问题的数学模型.基于多智能体协同理论,提出了一种基于拍卖算法的空空导弹制导权移交方法,解决了协同制导中的资源分配和冲突消解等协作问题,具计算量小、通信量低和动态性高等优点.算法同时考虑制导优势和付出代价,协同制导平台选择方案较合理.仿真结果验证了方法的合理性和有效性.     

一种综合优势下的空空导弹接力制导混合优化方法

基于综合制导优势函数提出了一种接力制导的遗传粒子群混合优化方法。通过建立飞机对导弹的优势模型、飞机对目标的态势优势模型、敌方飞机对我方飞机的威胁度模型以及作战飞机效能优势模型四个子模型，给出了作战飞机综合制导优势评估模型。结合接力制导约束条件，建立以综合制导优势最大为目标的空空导弹中制导权移交决策模型，并给出了基于遗传粒子群混合算法的空空导弹接力制导优化方法。最后，对八架飞机接力制导四枚空空导弹的情况进行仿真，验证了该模型及算法的有效性和正确性。     

基于粒子群优化支持向量机的测控设备校准间隔预测

针对计量保证方案中仪器校准间隔的预测问题,提出了基于粒子群优化支持向量机的预测方法。综合运用了粒子群优化算法对支持向量机的参数进行全局并行寻优的能力和SVM强大的非线性映射功能,具有很高的预测精度。实例验证表明,该方法具有较好的预测效果。     

变权TOPSIS评价的导弹总体参数粒子群优化设计方法

为解决传统单目标优化方法难以满足导弹总体参数多目标优化的需求,以及多学科设计优化方法复杂而难于在导弹概念设计阶段使用的问题。提出了一种基于变权TOPSIS(逼近于理想排序)评价和粒子群算法融合的多属性综合优化设计方法。以标准粒子群优化算法为基础,运用变权综合原理构建变权状态变量,结合TOPSIS评价方法计算每组粒子(总体参数方案)的可行欧氏距离,以欧氏距离作为综合评价目标开展了导弹总体参数优化设计研究工作。经实例分析表明,基于变权TOPSIS的粒子群优化设计方法能够有效解决导弹概念设计阶段总体设计多参数、多属性综合优化问题,与传统设计方法相比,具有概念清晰、方法灵活、实现高效的优点。     

基于精英群引导下量子粒子群算法的快速零陷形成技术

引入罚函数项,建立了一种新的发射波束方向图综合控零的多目标优化模型。用适应度值排序建立由种群非支配解组成的精英群,以精英群中的粒子作为全局最优解引导粒子飞行;用爬坡策略更新全局最优解,给出了基于精英群引导的量子粒子群算法。对阵列权值采用加权优化,可在发射波束指定方向的多零陷、宽凹口。仿真结果表明：算法对多目标的优化较文献算法更优,能优化阵列权值在指定方向快速形成零陷。     

粒子群算法和蚁群算法的结合及其在组合优化中的应用

文章首次提出了一种用于求解组合优化问题的PAAA算法。该算法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,先利用粒子群算法的随机性、快速性、全局性得到初始信息素分布(即粗搜索),再利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点求精确解(即细搜索)。将文中提出的算法用于经典TSP问题的求解,仿真结果表明PAAA算法兼有两种算法的优点,同时抛弃了各自的缺点。该算法在时间效率上优于蚁群算法,在求精效率上优于粒子群算法,是综合了两种算法长处的一种新的启发式算法,达到时间性能和优化性能上的双赢,获得了非常好的效果。     

航天器热平衡温度预测的粒子群算法

为解决航天器热平衡试验温度外推预测方法中存在的问题,提出了热平衡温度预测的粒子群优化算法。根据热平衡温度模型,建立待优化的目标函数以及热平衡温度粒子群算法的计算流程。依据某型号卫星热平衡试验的前期温度数据,对热平衡极限温度以及瞬时温度进行预测,并与实测数据进行了比对。计算结果与实测数据相比具有较好的一致性,所提出的方法可有效地应用于航天器热平衡试验温度预测。     

分布式卫星系统在轨操作的多目标分配

针对空间在轨操作目标分配问题,以分布式卫星系统为研究对象,提出了一种基于粒子群算法的在轨操作多目标分配方法。以分布式卫星机动所消耗的总能量最省为目标函数,建立了在轨操作多目标分配的数学模型。基于固定时间拦截理论,以机动时刻和对应的速度增量作表征,设计实现了单颗卫星最优机动方案。通过合理设计粒子位置与目标分配解的对应关系,采用粒子群算法对问题进行了求解,并详细阐述了算法的实现步骤。算例分析结果表明,建立的模型和算法能够快速得到正确的可行解,可有效解决多约束条件下空间在轨操作的多目标分配问题。     

基于改进粒子群算法的混合卫星星座优化设计

对用低轨子星座和椭圆轨道子星座组成的混合卫星星座实现不均匀覆盖进行了研究。给出了低圆轨道和椭圆轨道的设计方法和计算模型。基于对传统粒子群算法的改进,提出了一种自适应变异与非线性单纯形法综合的高效粒子群优化算法对星座进行优化设计,并给出了设计的某混合卫星星座的整体构型。分析结果表明:该法明显优于遗传算法和传统粒子群算法。     

基于粒子群算法的固体运载火箭上升段弹道优化设计研究

应用粒子群优化算法研究了固体运载火箭上升段弹道优化设计问题。设计了固体运载 火箭上升段飞行程序,构建了固体运载火箭弹道优化设计问题的粒子群算法,通过控制参数 改进和引入函数拉伸策略,对算法进行了改进。仿真计算结果表明,粒子群优化算法能有效 解决固体运载火箭弹道优化设计问题,优化方案末助推级液体推进剂消耗比原方案减少11.1 ％,算法收敛速度快,需设置参数少,易于工程实现。可为固体运载火箭弹道优化设计 提供理论参考。
     

面向中末交接班的临近空间拦截弹弹道优化

针对反高超声速目标拦截弹中末制导交接班窗口小、变化快引起的交接班难题,设计了带终端位置和速度指向约束的拦截弹中制导弹道。首先,考虑交接班时间、动压、热流、过载、控制量以及终端弹道倾角等约束,建立了拦截弹纵向平面中制导弹道优化模型;其次,构建了中制导段的弹目拦截几何,提出了能量受限的侧窗探测拦截弹中末制导交接班窗口概念,并将其作为拦截弹中制导段弹道设计的终端约束条件;然后,基于hp自适应网格细化方法设计了面向中末交接班的优化弹道。仿真结果表明,所构建的中末制导交接班窗口条件完备有效,能较好描述中制导末端约束条件,所设计的优化算法收敛速度快、求解精度高。另外,通过仿真提出了临近空间拦截弹宜采用背风探测的交接班方案。     

超大前斜视空空弹载SAR成像实现方法研究

探讨了将合成孔径雷达成像技术应用于空空导弹制导的可行性。在理论分析的基础上，空空弹载SAR优选burst工作模式，在合理简化空间几何模型的基础上，推导了基于相对运动速度的斜视等效距离模型表达式，给出了带有三次相位误差修正的ECS成像算法，基于多普勒方程和空间几何模型推导了图像几何校正的公式，最后通过计算机仿真给出了前斜视角为15．01度的观组毫米波成像结果及点目标图像质量评估结果，验证了工作模式选择的正确性和成像算法的有效性。     

基于进化策略的导弹模糊制导律设计

由于导弹制导和控制系统的时变性、非线性和不确定性以及目标加速度的随机性等特点，以制导和控制系统精确数学模型为基础的常规制导律难于满足现代高性能制导系统要求。利用模糊逻辑不依赖对象精确数学模型、对知识具有很强的综合表达和逻辑推理等特点，综合了模糊比例制导律。并基于最优制导性能指标，利用进化策略对制导规则进行了优化。将定性和定量综合集成起来，具有比例制导的简易性，又有最优制导的高性能。实现了自适应变比例导航系数的比例制导律，具有较高鲁棒性和智能化程度，仿真结果表明了该方法有效性。     

"预先"进化遗传算法研究

遗传算法在对单目标函数的静态寻优中表现出了良好的收敛性和鲁棒性。但是在优化目标动态变化,要求很快给出优化结果时,由于遗传算法运行时间较长,就难以实现。本文提出的“预先进化遗传算法”,就是为了使遗传算法具有动态性能,能够适应优化目标的动态变化,提高寻优的实时性。算法主要思路是借助于并行计算技术、在确定优化目标(决策)过程中就对可能的多个优化目标函数的优良个体进行培养。一旦优化目标确定,在预先培养的优良个体的基础上可以快速寻优。这样就使遗传算法能够适用于优化目标可变的动态环境。文中描述了“预先”进化遗传算法的实现算法,并证明了算法的有效性。最后对算法进行了验证。通过实例可以看出,采用传统遗传算法,单目标函数优化一般要迭代300次,才能够得到较理想的优化结果。而“预先”进化遗传算法经过150次左右的多个目标同时预先进化后,对具体目标的进化只需要50次左右就收敛到较理想的数值。由于预先进化是与决策具体的优化目标同时进行,因此可以实现优化目标确定后的快速寻优。     

基于混合遗传算法的多目标动态优化设计

针对多目标动态优化设计中，解空间复杂、目标函数高度非线性、部分目标函数灵敏度容易求得等特点，综合利用多目标优化技术、遗传算法和梯度优化技术，提出了一种新的多目标混合遗传算法。这种算法在“并列选择遗传法”的基础上尽可能多地利用目标函数的灵敏度信息以加速收敛速度，同时通过各目标的重要程度和满意程度来决定相应的子种群大小以达到各目标的协同优化。在探讨了该方法的思想之后，着重研究了其实现步骤和关键技术，最后用一个浸水旋转壳的多目标动态优化设计为例，证明了本文方法的有效性。     

一种基于蚁群聚类算法的快速星图识别方法

为提高大视场星敏感器的星图识别速度和识别成功率,提出一种基于蚁群聚类算法的 快速星图识别方法,该方法首先利用蚁群聚类算法对星点集合进行快速聚类分析;然后选择 最优类并以其中每个星点为圆心,以一定角距为半径画圆,将圆内所有星点构成集合;再将 每个集合的星点两两求取角距,利用蚁群算法对路径快速寻优的优点,完成集合的路径优化 ;最后利用优化结果同导航星库中已有的优化数据相匹配,以实现星图的快速匹配与识别; 实验结果表明,与现有识别方法相比,该方法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且 所需导航星库的容量小。     

团队进步算法与遗传算法和粒子群算法进行天线阵综合的比较

团队进步算法（TPA）是近期由研究者提出的一种新型优化算法,具有与传统优化算法不同的寻优机制。函数测试结果表明,该算法是一种能够兼顾避免早熟收敛和计算速度的有效的优化算法。文章将团队进步算法、遗传算法和粒子群算法应用于阵列天线方向图综合,给定阵列天线合适的设计要求,用Matlab编制程序对阵列天线进行了优化计算。通过对三种优化算法的综合结果比较,表明新算法在应用于较复杂的阵列天线方面以及在优化性能方面的优越性,显示了新算法在天线设计中的广泛应用前景。     

动态跳波束策略中的自适应波束功率分配算法

摘要：多波束卫星发射机的成本很高，同时地面小区的通信需求和通信优先级一直处在动态变化中。通过研究一种动态波束跳跃策略，实现在卫星资源受限和较少发射机数量约束下的广域覆盖和按需服务。区别于传统的分簇波束跳变思想，为了提高卫星系统的频谱效率，考虑在整个频率带宽上应用全局波束跳变。因此考虑在共信道干扰背景下，提出一种新型服务质量指标来衡量波束跳变结果。在卫星资源有限的情况下，各波束提供的通信容量不能满足地面小区的业务请求，基于粒子群算法选择的波束跳动图案，提出了一种自适应波束功率分配算法。该算法通过优先级加权，最小化波束业务容量需求差值，进而提高服务质量水平。最后，通过仿真验证了所提算法的性能优越性。     

基于遗传算法的制导控制系统耦合回路优化设计

为减小天线罩瞄准线误差斜率对导弹制导控制系统的影响，将导引控制器的设计作为参数优化问题．建立了优化模型。采用遗传算法对导引控制器参数进行优化，并给出了遗传算法的操作和优化流程。数字仿真结果表明，所设计的制导控制系统耦合回路对天线罩瞄准线误差斜率的摄动具有较好的鲁棒性。