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。     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

卫星数传调度问题的速度可控粒子群优化算法

针对卫星数传调度这一类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度方向和尺度可控的粒子群优化求解算法。为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度迭代策略,实现了算法运行过程中粒子间吸引和排斥过程的动态调整,同时保证了算法的收敛速度。设计了卫星数传调度问题的编码和解码方式,并证明了该编码方式下最优可行解的存在性。通过仿真实例验证了算法的有效性,并分析了算法控制参数对优化结果的影响。     

混沌免疫算法应用于超低副瓣天线阵优化研究

文章分析了六角形排列的平面阵列天线的远场分布,介绍了基于混沌理论的混沌免疫算法,结合六角形平面阵列天线实例及超低副瓣要求,给出了基于该算法的阵列天线方向图优化方法,得出了超低副瓣方向图。仿真结果表明,混沌免疫算法收敛速度快,搜索效率高,具有良好的应用前景。     

基于改进PSO算法的岸基导弹火力分配研究

针对基本粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(Contractive Particle Swarm Optimization,CPSO)进行比较,结果表明本文改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性.将改进的PSO算法运用到岸基导弹对海上舰艇攻击火力分配中,构建了火力分配模型,并进行了仿真实验,仿真结果验证了模型及算法的有效性.     

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。
     

改进PSO优化WNN的液体火箭发动机故障检测

提出一种改进粒子群优化的小波神经网络模型,将其应用于火箭发动机的故障检测研究。针对传统粒子群算法初期容易陷入局部最优的问题,改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,采用逐渐递减的选取方式。进行动态调整后的粒子群算法有利于在初始迭代时寻找满足条件的局部最优值,在寻找到局部最优值之后能够快速地收敛逼近于全局最优值,提高运算效率。此外,为了提高小波神经网络的学习速率,对所采用的小波神经网络权值和小波基函数参数增加了动量项。两种算法相结合,最终提出一种改进粒子群算法(IPSO)与小波神经网络(WNN)结合的模型。最后根据MATLAB仿真和数据分析表明,新算法可以很好地用于液体火箭发动机的故障检测研究,并且IPSO-WNN模型比BPSO-WNN和WNN模型后期具有较快的局部收敛能力,预测更加准确。     

具有最低旁瓣电平和使用粒子群优化算法控制零陷的线性阵几何综合

描述了具有最低旁瓣电平和使用粒子群优化算法（PSO）控制零陷的线性阵几何综合方法。PSO是一种最新开发的高性能优化算法，它能解决一般的N维线性和非线性优化问题。与遗传算法和模拟退火等其他进化算法相比，PSO算法更易于理解和实现，并且要求最少的数学预处理。针对以旁瓣抑制（SLL）和／或在特定方向放置零陷为目标的优化问题，首先提出了阵列几何综合的公式，然后运用PSO算法来解决单元的位置优化问题。最后给出了3个PSO算法应用的设计实例，且每个实例中的优化目标都易于实现。通过与使用二次规划方法（QPM）获得的结果相比较，验证了PSO算法结果的有效性。     

基于混合量子粒子群优化算法的三维航迹规划

针对粒子群优化算法(PSO)存在的早熟收敛问题,通过将种群的繁殖机制引入量子粒子群优化算法(QPSO),提出了一种混合量子粒子群优化算法(HQPSO),将该算法应用于无人飞行器的三维航迹规划。同时,运用统计学方法,通过仿真实验比较了HQPSO算法与QPSO算法以及带动态变化惯性权系数的PSO算法的性能。仿真实验结果表明,HQPSO不但比QPSO和PSO具有更强的全局搜索能力,而且比QPSO和PSO具有更快的收敛速度。     

基于混沌粒子群算法的跳跃-滑翔轨迹优化

研究了一种高超声速跳跃-滑翔弹道方案。通过末级发动机多次点火,将再入弹道设计成临近空间的跳跃-滑翔弹道,在满足过程约束和航程约束的前提下实现总加热量最小的目标。采用混沌粒子群算法优化轨迹,通过引入混沌扰动避免算法早熟收敛。最后通过对高升阻比再入滑翔飞行器CAV-H的仿真分析,验证了优化算法的有效性。     

基于频率的空间相机主体结构优化设计分析

通过对一连续体进行基于基频最大化的拓扑优化,得出主体结构的最优结构形式;对优化结果进行了有限元仿真计算,与传统设计方法所得的相机结构进行对比,基频稍有提高而质量有较大减小。结果表明:采用拓扑优化设计方法能够缩短设计周期,有效减小结构质量,提高了相机主体结构的动刚度,设计结果完全满足系统需求。     

可控翼伞的飞行控制程序设计与运动仿真

文章介绍可控翼伞飞行控制程序的设计。以提高落点精度和减少操纵量为准则 ,设计了分阶段的归航控制程序 ,该程序中的关键参数运用仿真优化方法得以确定。为验证和改进翼伞飞行控制程序 ,构建了翼伞归航的可视化仿真环境。该仿真环境可以给出在设定条件下归航的仿真结果 ,包含翼伞系统运动轨迹的显示和统计分析结果 ,同时能直观地显示翼伞系统在三维场景中的归航过程。     

动态矩阵(DMC)-PID串级预测控制策略在新型叶片连续回转马达位置伺服系统中的应用

动态矩阵（DMC）预测控制是一种以优化指标确定控制策略的方法。基于DMC的PID串级预测控制是在单纯PID串级控制的基础上，把经过PID校正的伺服系统定义为广义对象，作为DMC的被控对象，用DMC预测算法在线滚动优化控制参数，在优化过程中利用实测信息不断进行反馈校正。通过仿真分析，与单纯的PID控制相比，在新型叶片式连续回转马达位置伺服系统中采用DMC—PID串级预测的一种控制方法控制能够使整个系统的跟踪性能得到进一步提高。     

基于混沌搜索的三级倒立摆LQ控制器设计

研究利用混沌优化的LQ控制方法对三级倒立摆系统进行闭环控制.首先将混沌变量引入LQ控制器的权矩阵参数域,并进行全局范围内直接寻优,当获得全局近似最优解后,再缩小寻优区间,在次优解附近继续寻优,得到全局最优权矩阵参数.仿真结果表明了该方法的有效性和具有良好的抗干扰能力.     

基于多层次特征的高分影像海岸带地物分类

针对高分辨率影像地物光谱丰富复杂的问题，文章提出了一种结合像元-对象-空间格局特征的水域、盐田等海岸带精细地物分类方法。首先基于像元和空间格局特征分别利用遗传算法优化随机森林参数进行分类；其次将两种分类结果采用D-S证据理论融合；然后基于不同地物斑块的空间上下文信息，采用粒子群算法优化支持向量机（Support Vector Machine，SVM）参数实现面向对象的二次分类。为验证方法的有效性，收集山东省莱州湾海岸带附近区域的“高分二号”卫星影像，开展了水域及水利设施用地、盐田、工矿用地、交通运输用地、住宅用地、沿海滩涂、海域与耕地8类地物的分类实验，总体精度达到97.21%，Kappa系数为0.964 2。实验结果表明，文章提出的高分影像海岸带地物分类方法兼顾像元、对象及空间格局特征优点，能够实现多层次细致分类，并同时兼具较短的训练时长与较高的分类精度。该研究成果可为中国海岸带生态环境监测与土地利用规划提供一定技术支撑。     

一种基于混沌控制调频率的SAR干扰方法

提出了一种基于混沌控制调频率的SAR干扰方法,给出了干扰的基本原理和干扰信号模型,仿真研究了干扰的效果,仿真结果表明：利用混沌序列控制线性调频信号的调频率产生干扰信号,能够对SAR实施有效的干扰,而且干扰同时具有欺骗和压制的双重特征,能够有效地改变目标特征,达到掩护重要目标的目的。     

用三轴气浮台进行混沌控制与反控制研究

以航天器姿态运动为工程背景，以三轴气浮台为物理实验平台，研究了混沌控制与反控制问题；提出了用外控制力矩进行混沌化，然后再将混沌控制信号施加于动量轮来进行混沌控制实验的方法；通过引入非线性解耦反馈，构造了一种易于物理实现的具有更强代表性的连续非线性系统，从中发现了一大类新的形态各异的混沌吸引子。     

基于多分辨率技术的滑翔飞行器轨迹优化算法

针对滑翔飞行器轨迹优化展开研究。采用了考虑地球扁率和自转的动力学模型,大气模型采用较精确的大气模型。滑翔式飞行器轨迹优化具有强非线性和多约束等特点,为克服传统优化方法对初始值较敏感且难以处理航路点等状态约束,同时在精度和计算速度之间取得一定的平衡,提出采用基于网格自适应的多分辨率技术对滑翔飞行器轨迹进行优化,并对航路点约束提出了相应的处理策略。针对包含航路点、禁飞区和终端约束的典型工程问题展开了轨迹优化研究。仿真实验表明,一条行程12400 km的滑翔弹道优化耗时约200 s,验证了该算法的有效性,对工程实践具有一定的参考意义。     

航天器低电压差分信号线缆辐射干扰研究

基于双绞线结构及低电压差分信号(LVDS)的周期特性,运用数值评估与多导体传输线理论模型仿真的方法,分析了多个分叉的LVDS线缆辐射干扰强度。之后,提出了LVDS线缆辐射干扰的抑制工艺措施。理论分析与实测结果吻合较好,验证了采用多导体传输线法分析LVDS线缆的辐射特性,并证实了在总装工艺过程中采取屏蔽加固措施的有效性,可为优化航天器LVDS线缆布局提供参考。