遗传算法在电子战干扰规划中的应用

电子对抗干扰资源任务规划问题对于充分发挥干扰机作战效能,取得最佳干扰效益有重要作用.结合现代电子战特点,利用搜索论推导出了干扰机压制概率的计算公式,建立了干扰任务分配模型,并阐述了传统匈牙利方法在这一问题处理上的局限性.结合智能优化算法,提出了基于遗传算法的干扰资源优化分配模型.解决了优化分配模型所需的符号编码方式,并给出了相关的选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计.利用该模型,解决了2个实例.结果表明,该模型在干扰资源任务配置问题上具有很强的实用性,遗传算法可以有效地辅助指挥员解决干扰资源部署决策这一复杂而困难的问题.     

基于LCMV算法的星载SAR距离模糊抑制方法

距离模糊抑制是星载合成孔径雷达(SAR)系统顶层设计中的关键问题之一.增加天线高度可以抑制距离模糊,但卫星平台往往对天线尺寸有所限制.指出了距离模糊抑制对于提高可视观测带宽度、产生高质量雷达图像的重要性,介绍了距离模糊的数学模型,提出了分布距离模糊度的概念,分析了平均距离模糊度与分布距离模糊度的区别,给出了应用线性约束最小方差(LCMV)算法抑制星载SAR距离模糊的方法.仿真结果证明,该方法在天线高度不变的情况下,不仅能够提高平均距离模糊度,也可以改善分布距离模糊度.      

时隙分配算法在CDM GDP 程序中的应用

机场容量由于恶劣天气等突发原因受到限制导致大面积航班的延误,带来了巨大的经济损失.CDM(Collaborative Decision Making) GDP(Ground Delay Procedure)就是解决这类突发情况的空中交通流量管理程序.就其核心问题——时隙分配,在现有的时隙分配算法基础上,引入航班延误损失系数,使得算法以延误损失替代延误时间,提出了2种基于该系数的时隙分配算法.最后,用java语言进行了仿真实验,引入了评判函数来选择在总延误损失和延误损失分配的公平性上最佳满足决策者要求的分配结果.      

一种基于信号模型的ATE仪器资源配置方法

讨论了一种基于面向对象的信号模型构造方法在自动测试系统(ATE)测试环节中的应用,以解决测试资源有限和配置自动化的问题,并给出了一种由所需信号自动获取其资源信息的实现方法.通过分析测试资源与生成信号之间的关系,提出了由已知信号逐步递推获取资源信息的方法,并从理论上探讨了该方法的实现过程.提出了以生成信号的仪器资源信息和继承优先级为指标,从生成成本和生成层次上考察建立信号通道的思路.      

解决排班问题的多目标优化模型及算法研究

为提高排班结果的准确性可靠性,提出了排班问题的多目标优化模型,并应用改进的基于信息熵的自适应遗传算法求解模型的最优解.同时引入分割集和模拟退火算法的思想进行优解的选择.通过对航空公司机组排班问题的仿真比较,模型的正确性和先进性得到了验证.      

自组织时分多址甚高频数据链的延时分析

时隙预约方法对自组织时分多址系统的延时性能有很大影响.针对动态时隙分配方案中典型的回溯搜索算法,分析了时隙空闲概率及预约冲突概率对报文延时的影响,并采用概率周期分析方法,通过引入时隙处于空闲和忙状态的概率,详细分析了报文延时与用户数和发报率的关系.最后,提出了一种新的时隙选择算法——序贯搜索算法.仿真结果表明,该算法的延时性能比回溯搜索算法优越.      

SCI网络拓扑结构的可生存性

从航空电子系统的需求出发,研究了适于航电系统的SCI(Scalable Coherent Interface)网络拓扑结构的可生存性.选择了由双节点或skip-a-node结构形式构成的网格形、蝶形等适于SCI网络的拓扑形式并构造了二种网络拓扑结构以便于不同结构的可生存性比较.同时考虑边及节点损坏的情况,利用图的邻接矩阵对网络连通关系进行了计算和分析,找到并印证了具有高可生存性的拓扑形式,同时发现相同结构下小环方向的改变对可生存性也有影响.      

自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法

为了有效利用无线自组织网络的能量,将最小连通支配集和计算几何学相结合,提出了一种自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法.首先选举能量寿命较长的节点构建能量感知最小连通支配集,保证支配节点有充足的能量完成路由转发任务.之后在能量感知最小连通支配集上面构建Delaunay三角剖分,降低节点数据发送能耗,保证链路的能量有效性和网络拓扑的平面性.在原有连通支配集失效的情况下,选举能量寿命较长的替代节点进行拓扑重构,实现动态网络能量均衡.仿真结果表明,本算法在获得小的支配集的同时延长了网络寿命.      

基于遗传进化算法反演吸波结构电磁参数

对多层吸波结构中未知参数层的电磁参数进行了反演.根据传输线理论确立的多层结构电磁参数与反射/透射系数的关系,建立正向反射率计算模型,根据自由空间法原理搭建的测试平台测量得到多层吸波材料不同入射角度下的反射率信息,利用改进的遗传进化算法获取了多层吸波结构中未知参数层的电磁参数.在遗传进化过程中,采用高斯随机数代替基本遗传算法的均匀随机数,避免了传统网络参数法厚度谐振、多值性问题和基本遗传算法易陷入局部最优点的问题.与传统传输/反射法结果的比较,验证了这种方法的可靠性.这种方法同时适用于计算高、低损耗介质材料的电磁参数.      

H.264中多模式运动估计算法优化

针对H.264标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,通过对H.264参考模型JM10中运动估计算法的分析,提出了一种利用时间、空间相关性的模式选择算法和结合一维绝对差值和(SAD,Sum of Absolute Difference)的高效匹配准则,将串行全搜索的运动估计算法改进为并行部分搜索的运动估计算法,把一维SAD和二维SAD匹配准则结合使用,从模式选择和编码速度两个方面对原算法进行优化.实验结果表明:与参考模型JM10的运动估计算法相比,提出的优化算法在恢复质量(用峰值信噪比表征)平均下降0.03 dB、码速率增加不超过1.5%的前提下,编码速率提高20%~30%,表明了该算法在恢复质量略有下降的情况下明显提高了编码速度.