基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究，将干扰资源调度建模为多目标优化问题，以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型，利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿，以最优解集代替最优解，再根据战场实际情况选择最佳调度方案，使决策方案更加科学合理。实验结果表明，MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷，有较高的搜索效率，算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

飞行器同平面连续推力下最佳变轨策略研究

根据最优控制理论设计最优控制模型，将求解最优变轨问题转变成求解两点边值问题(TPBVP)；采用一阶梯度法进行粗略计算，得到近似结果；采用邻近极值算法进行精确计算，得到了满意的结果。     

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。     

虚拟现实系统中立体显示算法的研究

实时生成三维立体图形是虚拟现实(VR)的一项核心技术.文中对基于投影变换的立体显示算法、基于相关性理论的立体显示算法以及基于计算机生成全息的立体显示算法等进行了研究.     

移动机器人在部分未知环境中作业的定位算法

通过对移动机器人在部分未知环境中的运动分析,结合多传感器信息,提出一种新的移动机器人在未知环境中的定位算法.该算法可根据移动机器人的运动过程,不断更新其位置状态,并能对下一步位置状态进行预估计,然后根据实测传感器信息对预估值进行修正,获得实际位置状态.     

基于实例推理技术及其研究发展方向

基于实例的推理技术（Case- Based Reasoning ,CBR）是人工智能及机器学习领域中的前沿方向.作为一种增量式的学习方法,规避了传统人工智能在知识获取上的瓶颈问题.本文介绍了CBR的基本原理、实例中知识的表示方法和Tverskey和k-NN两种检索技术;详细讨论了CBR实现过程中的中心问题--实例修正问题,给出实例的修正的8种技术与方法;提出了基于实例的推理技术的研究重点和发展方向.     

多雷达数据处理中的时空对准技术

本文介绍了多雷达数据处理系统结构，以及多雷达数据处理的时空对准技术。作者根据中国民航多雷达数据处理系统的技术状况，在文中推荐了一种比较实用的内插外推法的时间对准和以地心坐标系为对准参考系的空间对准算法，能够满足多雷达融合处理的精度要求。     

一种RS码变换域译码算法及关键方程的讨论

提出了RS系统码的一种变换域译码的算法,该算法不用求错误位置多项式的根和错误值,运算结构规则:用Grbner基理论分析证明了关键方程的解是在相似文献   

串联系统耗用资源最小的一种直接寻优算法

本文提出了串联系统在满足系统目标可靠性要求y之下,使非线性约束(资源)达到极小的一种直接寻优算法。     

求解含多个右端向量非对称线性方程组的自适应块拟最小残量IOM(q)算法

许多实际应用问题需要求解含多个右端向量的大型非对称线性方程组 ,通常是把原来方程组分成单独几个含一个右端向量的方程组 ,再用某种迭代法分别单个求解 ,而更加经济有效的方法是应用能同时产生几个迭代向量的块迭代法来直接求解。本文在 IOM(q)算法的基础上 ,提出一种求解此类方程组的块拟最小残量 IOM(q)算法 ,讨论了如何收缩掉已收敛的部分方程组以及如何从产生的块 Krylov序列中删除线性相关或几乎线性相关向量的自适应技术。数值试验表明 ,此新的自适应块算法比块 GMRES算法及其他相关算法具有更好的收敛行为、更少的计算量和 CPU计算时间 ,是求解此类方程组的一种更加经济有效的算法。