基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化

对基于Pareto最优概念的非劣性分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了改进，与区域覆盖卫星星座的多目标优化设计相结合，提出基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化设计方法，并利用多属性决策中的字典序法，根据目标的重要程度，在得到的Pareto解中进行选择．最后，利用STK和Matlab工具对遥感卫星星座进行了仿真，仿真结果表明该算法可以找到多个Pareto解，避免了传统的多目标优化求解方法的权值选择问题，并且比简单遗传算法具有更好的灵活性，从而解决了多目标优化的星座设计问题。     

基于GDE 3算法的红外低轨星座设计

针对红外低轨系统,综合考虑定位精度、空间覆盖以及星座成本等因素,提出了红外低轨星座的设计准则,并定义星座性能的度量指标.然后,引入GDE 3算法用于红外低轨星座设计,该方法基于Pareto最优概念,能够得到多个最优解,适于多目标优化设计.通过星座建模和目标函数设计,进行了仿真实验.最后验证了设计得到的星座在多项性能指标上均优于已有文献中的星座.     

一种基于时延约束的最优路径求解算法

作为QoS路由和流量工程的关键技术之一,基于时延约束的最优路径问题一直没有得到有效的解决.针对现有的算法很难得到最优解和计算复杂度过大等问题,提出了一种基于时延约束的最优路径求解(DCOP)算法,该算法通过减少算法的搜索空间来有效地降低算法的计算复杂度,可得到最优的无环解.算法采用自适应参数设计,提高了对网络规模和复杂业务变化的适应性.仿真表明该算法比同类算法计算复杂性降低了近一个数量级,且算法具有自适应能力,设计简单,易于工程实现.      

对空间多目标多次接近的轨道设计

基于单航天器对空间多目标单次接近轨道设计的研究结果, 讨论了单航天器对空间 多目标多次接近的轨道设计问题. 提出了接近指标用于设计能多次接近多个空间目标的航天器轨道;以二体接近轨道为基础, 给出了接近轨道解空间的求取方法; 利用三种轨道调整方法构造了三种复杂度不同的新解并产生算子, 分析了它们的解空间和最优解分布, 采用改进的模拟退火算法求解出最优接近轨道. 仿真实验验证了轨道设计算法的正确性.      

不规则区域成像覆盖星座构型优化设计

近年来卫星对地观测需要呈现逐年上升趋势.从单个目标点的对地观测卫星星座构型设计方法入手,推广为设计满足不规则大范围成像区域重访时间需求的卫星星座.以卫星数目最少及满足重访时间要求为优化目标,采用改进的模拟退火算法,结合改进的等面积网格点覆盖法,提出了一种针对不规则区域成像全覆盖的卫星星座构型优化设计方法.分析了光照因素对重访时间、所需卫星数目以及星座构型的影响,并通过仿真分析验证了算法的可行性.      

合成孔径雷达压缩感知成像方法

为解决大带宽、多通道空间雷达系统的数据量大导致数据无法存储和传输的问题,介绍了一种基于压缩感知理论(CS,Compressive Sensing)的、全新的合成孔径雷达数据获取体制和脉冲压缩方法.在观测场景满足一定稀疏特性的前提条件下,使用该方法取代传统的匹配滤波方法进行脉冲压缩处理,可以从远远低于常规雷达所获取的数据量中恢复出原始场景.压缩感知脉冲压缩是通过使用一种贪婪追踪算法解一个逆问题来重建脉冲压缩后的信号.给出了该方法的原理和过程,并通过计算机仿真验证了该方法的有效性.这种新方法可以简化雷达系统,有效降低存储和传输的数据量,将设计重点从昂贵的接收机硬件上转移到智能信号重建算法上去.      

参数化产品族递进式优化设计方法

基于产品平台技术,提出了基于混合进化算法的参数化产品族递进式优化设计方法.建立了参数化产品族的递进式优化设计流程,提出改进的强度Pareto进化算法(SPEA2+)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)相结合的多目标混合进化算法对参数化产品族设计问题进行优化,混合进化算法使用了两类种群进行求解,解决了同步进化带来的数据扰动问题.在参数化产品族递进式优化设计过程中,首先优化产品族设计平台,建立参数化产品族设计问题的多目标优化数学模型,通过产品设计参数的敏感度分析和变差指数计算,划分产品平台的设计常量和设计变量,形成稳健的产品平台来获得最优参数.然后对产品族中实例产品的多个性能进行优化,在已有的产品平台基础上,优化设计变量的取值.最后,以电动机产品族的递进式优化设计过程为例证明了该方法的有效性和适用性.      

基于图像骨架和贪婪算法的无人机航路规划

针对无人机在执行低空突防任务时最大生存概率以及自身飞行约束的要求,对传统的人工势场法进行改进,提出基于图像骨架和贪婪算法的航路规划方法.对可飞区域提取图像骨架生成赋权图,采用Dijkstra方法搜索最小代价路径实现航路初规划;提出了曲率可控的贪婪算法对初规划结果进行优化,使最终的路径同时满足最小转弯半径和最短航程的要求.仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

一种基于FPGA的图像自动增强算法与实现

图像灰度分布不均匀是影响画质的重要因素，集中表现在对空间场景成像时，图像中存在大量过亮或过暗的区域.同时，算法的实时性和嵌入式平台的可实现性是设计实现空间应用载荷需要着重考虑的问题.针对上述问题，提出一种适合于FPGA实现的图像自动增强算法.算法以分段线性变换方法为基础，采用K均值聚类对视频图像的灰度直方图进行动态的区间划分；构建分段函数系数与直方图之间的定量关系，自动计算线性变换系数；采用高效的并行流水线结构设计，实现了基于FPGA的硬件处理系统.仿真和成像试验结果表明，该FPGA硬件系统实时性好，适应性强，针对不同的场景均取得较好的处理效果，具有广阔的应用前景.      

基于低密度网格覆盖分析的重访星座优化设计

快速重访星座在对地遥感、网络通信、气象观测、近地空间环境探测等领域具有重要应用价值.网格分析法是星座设计过程中对覆盖性能分析最常用的方法，其计算量较大.针对重访星座，结合正多面体球面剖分模型和采样点分组方案，提出一种低密度网格覆盖分析的星座优化设计方法，在保证设计结果精度的前提下，整体计算量减少了80%以上.实验表明，利用该方法优化设计的多组星座构型方案均具有很好的重访特性，且极大地减少了多次优化设计总时间.      

多约束多星快响巡察任务规划方法

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。     

基于贪心策略的直角坐标机器人动态分拣规划

针对直角坐标机器人在动态分拣过程中顺序规划算法效率低下的问题,提出了一种适用于机器人连续分拣作业的改进贪心策略规划算法。建立直角坐标机器人的运动学模型,确保物体被准确拾取。设计时间窗口,对传送带上的连续运动物体进行区域划分,并应用贪心策略对同一时间窗口内的物体规划分拣顺序。考虑物体存在分拣遗漏的风险,设计评价函数对贪心策略进行改进,增强了所提算法的实用性。设计模拟程序对所提算法进行仿真,并利用搭建的机器人平台开展分拣实验,验证了算法的可行性和有效性。实验表明:所提算法可在机器人实际分拣作业中规划出有效的分拣路径,平均分拣距离和分拣时间均小于顺序规划算法,提高了机器人对平面随机分布的连续运动物体的分拣效率,实时性好,实用性强,对机器人动态分拣场景下的分拣路径优化研究具有一定的指导意义。      

基于Memetic算法的超视距协同空战火力分配

针对超视距多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,采用一种新的火力分配数学模型.该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标杀伤概率相对较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源.在此基础上,提出采用以离散粒子群算法为全局搜索策略,以贪婪算法为局部搜索策略的Memetics算法求解协同空战火力分配问题,有效地提高了算法收敛速度、精度.仿真算例验证了模型的优点及Memetic算法的有效性.     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题，提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先，在已知飞行环境下，建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数，将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题，利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次，为克服WOA易陷入局部最优的缺陷，引入立方映射混沌算子改善初始种群，增强种群多样性，并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA），利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后，使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法，寻优性能明显提升，具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度；能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

地月空间信息网络链路分配算法研究

在设计拓扑时,如何分配每颗卫星上有限的通信终端建立通信链路,构建一个性能良好的网络拓扑,成为了一个重要的研究问题。以平均月球中继卫星到地面站路径距离最小为优化目标,以卫星携带的通信终端数目、月球中继卫星与地面站的连通性为约束条件,提出了基于竞争决策思想的链路分配算法(Link Assignment Algorithm based on Competitive Decision, LAA-CD)和基于模拟退火法的链路分配算法(Link Assignment Algorithm based on Simulated Annealing,LAA-SA),并与贪婪算法进行对比。仿真结果表明,LAA-CD和LAA-SA算法下所得拓扑的平均月球中继卫星到地面站距离均小于贪婪算法,且LAA-CD算法能够有效降低算法的时间复杂度。进一步对比了两种星座,发现相比拉格朗日轨道卫星星座,在月球极轨道卫星星座下所得拓扑具有更小的平均距离,为空间信息网络分配提供技术支撑。     

对地观测多载荷任务规划的建模与算法

研究了空间对地观测中配备多个有效载荷时的观测任务规划问题。首先建立了该问题的组合优化数学模型,优化指标考虑了科学和经济利益的最大化和各项资源约束;然后应用遗传算法对该问题进行了求解,并与贪婪算法结果进行比较;最后,验证了模型的有效性和算法的优越性。     

基于梯度分割区间优化算法的双脉冲交会优化

研究非固定时间的航天器双脉冲交会轨迹优化问题,设计了基于梯度分割区间优化算法(GIOA)。该算法结合所研究问题的特点,使用每次只选择有限个区间进行操作的区间选择策略、基于梯度优化结果的区间分割策略、基于单调性的区间紧缩策略以及约束条件测试和基于梯度的目标优化估计值更新策略等。梯度优化算法仅用于区间分割和目标优化估计值更新,不但没有影响GIOA对区间优化算法全局性和收敛性的继承,同时加快了包含优化解的小宽度区间的出现,提高了目标优化估计值的更新速度,并由此提高了运算效率。区间选择策略的使用,控制了决策变量区间数量的增长,降低了算法运行的存储需求。算例仿真中,成功求解非固定时间双脉冲交会问题,并展示出算法的优势。      

基于贪婪随机自适应搜索法的TTE通信调度算法

时间触发以太网（TTE）采用全局时间触发机制，使通信任务传输具有严格的时间确定性和无冲突性，适用于航空电子等混合关键应用领域。TTE网络提供3种不同的流量类型:具有低抖动和有界端到端延迟的时间触发（TT）流量，有限制端到端延迟的速率约束（RC）流量和无实时性保证"尽力传"（BE）流量。针对可满足性模理论（SMT）等调度算法在生成TT流量离线时刻调度表的过程中，未综合考虑TT流量路由和时刻调度表对RC流量延迟产生影响的问题，为了优化TTE网络实时性能，提出了一种基于贪婪随机自适应搜索算法的TTE通信任务调度算法。在TT流量离线调度表的生成过程中考虑了RC流量的最坏端到端延迟（WCD），在保证TT流量满足可调度性的前提下，通过路由规划和调度时刻表规划降低了RC流量的WCD。对比实验结果表明:所提算法可以有效的提升整网的实时性能，通过A380拓扑组网案例的对比分析，RC流量的平均延迟减少了14.34%。网络中流量规模越大，所提算法的收益越大。      

进化策略在火箭发动机静态特性研究中的应用

建立了全流量补燃循环发动机的静态特性的数学模型.描述静态特性的数学模型是由一组非线性方程组成的.采用基于进化策略的进化算法求解全流量补燃循环发动机的静态特性方程,将该模型的非线性方程组求解问题转化为求带有约束的极小值的优化问题,建立了进化策略计算模型.讨论了进化策略算法在进化计算过程中使用的变异算子、重组算子和选择算子的设计,以及对约束条件的处理方法.数值计算的结果表明,利用基于进化策略的算法可以在较大范围内进行全流量循环液体火箭发动机的静态特性研究.