影响舰载直升机对潜应召搜索效能的因素探讨

以舰载直升机对潜应召搜索为研究对象,探讨了影响其搜索效能的几个主要因素,根据我国舰载机的实际情况,指出在现代搜潜作战中应加以重视的两个方面.     

基于瘦索引服务器P2P网络系统的设计与实现

P2P网络是一种与传统的C／S模型完全不同的对等式网络应用模型，可应用于协同工作、资源搜索以及文件共享等方面。本文在分析P2P现有软件和技术的基础上，提出了基于瘦索引服务器的P2P应用模型，分析了该模型的优缺点，给出了该模型的设计方案，并结合其实现过程重点讨论了索引中相同文件识别的方法、多点传送和网络中介服务技术的实现。     

基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。     

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。     

基于支持向量机的船舶操纵运动黑箱建模

根据船舶自航模15°/5°Z形试验结果,应用最小二乘支持向量机对船舶操纵运动进行了黑箱建模,针对支持向量机参数选择的不确定性,使用网格搜索法进行了参数寻优;应用所建立的支持向量机回归模型对该自航模的10°/1°,25°/5°Z形试验及35°回转试验进行了操纵运动预报.预报结果同试验结果相比吻合良好,证明了支持向量机应用于船舶操纵运动黑箱建模的有效性,以及网格搜索法在支持向量机参数寻优中的可行性.     

基于分层传递系统模型的航天器故障诊断方法

 针对传统的传递系统模型在航天器自主诊断系统中只能表示单一粒度诊断知识,知识表示的完备性差,导致诊断结果的分辨率不高,且诊断系统执行效率低的问题,提出了分层传递系统模型和诊断方法。为了保证不同粒度诊断知识的完备性表示,将系统模型按不同粒度和结构关系进行分层。通过自顶向下的递归搜索,先监测系统异常,再匹配故障类型,逐层缩小搜索空间,最终找出故障候选集和故障的层次关系。同时为了减小计算规模,在诊断过程中引入了分离策略,降低实时诊断计算量。应用该方法建立了某卫星测控分系统模型并进行故障仿真,结果表明该方法可以增加模型知识表示的完备性,并能有效提高诊断效率和结果的分辨率。     

改进的快速蚁群系统求解二次分配问题

二次分配问题(QAP)是经典的组合优化问题之一,广泛应用于许多领域中.针对 QAP,提出了一种新的蚁群算法—改进的快速蚁群系统(IFANT).该算法通过限制迭代最优解与当前解的信息素升级的速度,拓宽了快速蚁群系统解的搜索范围,提高解的寻优能力.     

从月球逃逸探测小行星的发射机会搜索

从月球逃逸探测小行星的发射机会搜索因需考虑日、地、月引力的影响而使问题变得复杂。针对该多体系统的发射机会搜索问题,提出了一种分层渐近的搜索方法。该方法首先通过分析地月系质心与小行星的几何关系,搜索从地月系质心到小行星的发射机会,进而以地月运动为研究对象,推导出了从月球轨道切向逃逸机会的判别条件,并基于此判别条件及等高线图法对逃逸机会进行了搜索。同时,为提高所得发射机会在多体模型下的轨道修正收敛性,给出了基于月心逃逸轨道参数为终端约束的日-地与日-地-月动力学模型的轨道渐近修正方法。最后,以近地小行星(3908)Nyx和(190491)2000 FJ20为例,搜索其从月球逃逸的发射机会,仿真计算表明了该方法的有效性。     

基于动态框搜索的星图中星点获取算法研究

分析星图中星点获取算法的具体流程,针对传统星体目标聚类方法的不足,提出了动态框搜索算法。首先采用固定像素框搜索区域最大灰度值点,然后以该点为中心,结合星图图像中真实星点的分布情况,采用大小可变的像素框进行星体目标聚类,最后采用加权质心法得到星点的中心位置。仿真实验表明,该算法能达到良好的效果。     

基于MEDLL的分级搜索抗多径算法

以多径估计延迟锁定环路(MEDLL)为代表的参量式基带抗多径算法以其能够同时估计直达信号和多径信号各参数而受到广泛关注,然而该类算法估计精度的提高是以计算复杂度的增加为代价的。为了在保证估计精度的同时降低资源消耗并加快搜索速度,提出了一种MEDLL最大似然(ML)估计搜索方法,将粗搜索后得到的参数估计值作为下一级搜索的先验信息,缩小搜索范围后减小搜索步进,完成逐级精细的参数估计。推导了原始MEDLL及树状分级结构的MEDLL(T-MEDLL)算法计算复杂度表达式;其中在存在一路多径信号的情况下,对于0.01 chip的多径延迟分辨率,复杂度可以降低为传统盲搜索的30%~50%。进一步基于自研的数字中频(IF)GPS信号模拟器和软件GPS接收机平台对不同多径情况下盲搜索法与分级搜索算法的参数估计精度及码伪距多径误差等性能进行了对比,验证了更低计算复杂度的T-MEDLL可以达到与传统MEDLL算法同样的跟踪精度。