基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配

无人机（UAV）集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势，得到最优武器-目标分配（WTA）方案，使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求，又能够较少作战单元消耗，建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型，采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法（WPA）对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率，避免陷入局部最优，引入蚁群优化（ACO）算法中信息素启发规则，对游走行为及狼群更新机制进一步改进，提出了基于信息素启发狼群算法（PHWPA）的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的，相比较于其他算法，PHWPA具有更高效的寻优能力，能够为UAV集群作战火力规划提供支持。      

基于SSA和BSS的单通道盲信号分离算法

针对空间侦察中单通道宽带接收机截获到多个独立辐射源信号时的盲源分离问题,提出了一种新的单通道盲信号分离算法。该算法首先利用奇异谱分析（SSA）构建伪阵列信号,进而采用盲源分离算法（BSS）实现信号分离。仿真试验表明：该算法可以有效地分离空间侦察中的几种常用信号,对单频信号和线性调频信号构成的单通道信号,在信噪比大于6dB时,分离前后信号的相似系数大于0.9;对不同的相移键控信号构成的单通道信号,在信噪比大于4dB时,误码率小于0.01。