基于TCP Vegas的LTE网络拥塞控制算法性能分析

TCP Vegas和TCP Reno相比,虽然性能更强,吞吐量更高,但若将TCP Vegas部署在新的网络上仍存在较多障碍。以4G的LTE系统中部署TCP Vegas为例,分别对慢启动阶段的阈值设置和拥塞避免阶段的拥塞避免机制作相应改进。使用NS-2网络仿真LTE模型,结果表明TCP Vegas与TCP Reno相比具有更好的性能。     

可重构零空间控制分配算法及流程规划

针对飞机正常情况和舵面故障情况下的控制分配算法展开研究。根据控制效能矩阵的特点设计了性能指标,并给出了对应的最优逆控制。对带约束的一般控制分配问题,采用零空间横截方法进行了再分配。设计了针对舵面卡死故障的重构控制律。结合某飞机仿真平台,进行了卡死故障的重构仿真,结果表明,控制分配算法能够在故障状态下完成对指令的精确跟踪。     

函数最优化求解方法及在直升机设计中的应用

本文叙述了求函数极值和函数最优化值的概念，并介绍了求解函数最优化值的无约束优化的DFP变尺度法及求函数有约束优化的罚函数法；并就求函数最优值方法在武装直升机结构最优化设计中的应用作一陈述。文章最后附有对方法软件考核的不同类型算例。     

GPS/INS超紧组合载波跟踪环路最优带宽在线设计

在全球定位系统和惯性导航系统组成的超紧耦合系统中,卫星信号的跟踪性能直接取决于载波跟踪环路的带宽。为提高最优带宽的计算精度,在对惯导辅助下载波跟踪环路跟踪特性进行分析的基础上,详细推导了载波多普勒频率估计误差、多普勒频率变化率估计误差的计算方式,建立了惯导辅助下的环路跟踪误差模型;在实时估计跟踪载噪比的基础上,应用离散牛顿二阶梯度法迭代解算最优带宽,并进行实时调整。仿真结果表明,所设计最优带宽迭代解算方法的计算精度能够在11次迭代内达到99.6%,以此作为环路的带宽,能够在弱信号、辅助信息精度较低的情况下有效提高环路的跟踪精度。     

航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究

航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.     

基于伪谱法的空间绳系组合体最优燃耗离轨研究

为了优化空间绳系组合体轨道转移的燃耗,提出一种基于伪谱法求解的包含拖拽、平衡、甩摆三个阶段的绳系组合体最优燃耗离轨方案. 首先将全过程离轨的燃耗作为性能指标,采用简化的绳系组合体动力学模型,利用高斯伪谱法求解出拖拽阶段系统状态最优轨迹;其次考虑较复杂的绳系组合体动力学模型,使用模型预测控制方法跟踪拖拽阶段系统状态最优轨迹. 仿真结果表明该方法能实现主动星安全、高效,并以最低燃耗地将目标星转移到目标轨道.     

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。     

基于落角约束的最优导引律

在对地精确制导武器的实际使用中,不仅要求脱靶量最小,而且希望能以一定的落角命中目标,从而可以充分发挥战斗部效能,取得最佳毁伤效果。传统的比例导引律不能满足该要求,为此本文建立了含有落角约束的最优控制模型,并依据施瓦兹不等式原理进行了推导,最终得到了含有落角约束的最优导引律的表达形式。仿真结果表明:该导引律可以使导弹以期望的落角命中目标,且具有实现简单、结果最优等特点。     

基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法

鸽群优化（PIO）算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域，但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化（ALPIO）算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略，通过增强种群的多样性，可提高算法全局最优概率，其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升，并且能够更有效避免陷入局部最优解。      

过虚拟交班点的能量最优制导律

针对固定目标的导弹过虚拟交班点制导问题，在希尔伯特空间下，基于最优化理论设计了有无终端落角约束两种情况下的全局能量最优制导律。通过对模型进行线性化，将提出的最优制导模型转化为线性二次型最优控制问题，在此基础上利用零控脱靶量（ZEM）概念对系统模型进行降阶，并推导出解析解。设计的制导律可以使导弹准确经过虚拟交班点，并实现期望终端落角。仿真结果表明，与经典制导律对比，该制导律可以显著减少全局控制能量消耗。