涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

调频连续波SAR改进的频率尺度变换算法(英文)

本文提出了一种调频连续波SAR改进的频率尺度变换算法。调频连续波SAR在运动过程中持续不断地发射和接收信号,这种运动导致了回波信号的伸缩,对波前重建产生了严重的影响。推导了回波信号模型,给出了信号的距离-多普勒域表达式,分析了由于天线不断运动而导致的相位变化与方位向频率之间的关系。改进的频率尺度变换算法补偿了这种相位变化,实现了目标的精确成像,仿真结果表明了分析的正确性和算法的有效性。     

基于蚂蚁算法的星上ATM交换结构

对于卫星ATM交换系统，星上ATM交换结构的设计是一个非常重要的部分。由于卫星通信具有带宽有限、时延受限、信道误码率高等特点，因而设计星上交换结构时必须尽可能降低交换时延，减少内部阻塞。为此，提出一种基于蚂蚁算法的星上ATM交换结构，并对此方案进行了分析和仿真。结果表明，该结构由于采用了蚂蚁算法和阻塞规避方案，有效改善了信元时延和信元丢失率等性能。     

基于 Kriging与多点取样算法的压气机特性建模

针对航空燃气轮机流量系数插值建模过程中,获取样本数据时的实验成本较高以及插值模型精度偏低这 2个问题,根据样本点在设计空间中的分布与模型精度的关系,在 Kriging插值模型的基础上,采用把垂距作为设计变量取值标准的取样算法。首先,将样本点与相邻 2点之间连线的垂距与垂距阈值进行比较,筛选出符合条件的数据点,形成候选点集;其次,选用高斯函数判定基础点集和候选点集的相关性;最后,使用该算法筛选后的样本点构建 Kriging插值模型。实验结果表明,该方法使用的样本点为原来数量的 70%左右,并且预测精度得到了提高,该方法是有效可行的。     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

基于Murty方法的多目标跟踪快速算法

JPDA是一种有效的多目标跟踪算法，但算法的复杂度随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间，通过Murty方法，得到K个最优的目标与观测值对应关系，再利用这K个最优对应关系实现JPDA算法。仿真结果表明，新算法跟踪成功率与JPDA相近，所需的时间远低于JPDA算法。     

中继卫星多址链路调度问题的约束规划模型及算法研究

中继卫星多址链路调度问题是中继卫星系统应用中必须解决的重要问题,其重要特点在于,中继卫星与用户航天器之间并非时时可见,因此通信任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,通信任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,采用人工智能中的约束规划技术,建立中继卫星多址链路调度问题的约束规划模型,并提出了基于时间窗口期望值的多步迭代算法。应用结果表明,中继卫星多址链路调度模型的建立与求解是合理的。     

基于一维相控阵引信的起爆控制算法研究

工程上实现最佳引战配合要求导弹战斗部最大破片密度方向瞄准目标要害部位。基于一维相控阵引信的波束控制技术,推导了最佳起爆角和起爆延时算法,并研究了一种改进卡尔曼滤波方法在此算法中的应用。该滤波算法将球坐标系中导弹导引头的测量信息转换到直角坐标系下进行滤波,同时消除了由于坐标转换而引起的偏差。仿真结果表明,该滤波算法的应用能得到很高的最佳起爆角和起爆延时估计精度。     

卫星脉冲推力最优逃逸返回轨迹的非线性规划

重点研究了卫星通过轨道机动逃避碰撞、拦截并经一段时间后返回原轨道的逃逸方式。利用非线性规划理论建立了脉冲推力能量最省的逃逸轨迹规划模型，并考虑非球形摄动的影响对模型进行了修正。通过仿真验证了模型的正确性及求解的可行性，并分析了非球形摄动因素对逃逸过程的影响。     

直接对准算法及遗传算法在SINS初始对准中的应用研究

分析了捷联惯性导航系统（SINS）应用直接对准算法进行初始对准的基本原理，并验证了基于中等精度惯性器件的量测值进行静基座直接对准的可行性。简要介绍了遗传算法（GA）及其搜索过程，提出了根据静基座直接埘准的结果，确定GA遗传空间的方法，并构造了GA的适应度函数。仿真结果表明，与常规滤波算法相比，结合使用直接对准和遗传算法两种方法进行SINS静基座初始对准，不仅大大缩短了对准时间，精度也与其相当。