基于合作博弈的多机冲突解脱算法

为解决低空无人机冲突解脱过程中个体支付成本不公平问题,提出了基于合作博弈“核仁解”概念的多机冲突解脱算法。针对低空多机冲突场景的特点,基于“核仁解”概念,建立无人机冲突解脱支付矩阵。结合人工势场法与蚁群算法的优点,提出基于人工势场法-蚁群算法(APF-ACO)的冲突解脱混合求解策略。仿真结果表明:综合计算时间、可行性与系统效率3个评价指标,APF-ACO混合求解策略效能最优;基于合作博弈“核仁解”的求解策略在一定程度上可提升个体公平性;同时能够在牺牲少量整体利益的前提下,拥有优先级无人机的快速规划达到目标。      

一种空间锂离子电池非耗散型均衡方法

针对空间锂离子电池串联使用的单体电压均衡问题,文章提出一种应用双向反激DC/AC变换器的非能量耗散型均衡控制方法。串联锂离子电池中容量较高的单体能量可以通过DC/AC变换器,在时序脉冲的控制下,经过公用母线进入容量较低的单体,从而实现单体之间电压的均衡。通过对变压器副边电压的分时采集可提供单体电压遥测,避免了高共模电压条件对测量带来的影响。文章利用Multisim软件对所提出的方法的功能和性能进行了仿真分析,结果证明了其有效性。     

基于多智能体强化学习的轨道追逃博弈方法

针对空间轨道博弈过程中的集群卫星和非合作目标追逃博弈情形下的动力学模型复杂、非合作目标机动信息未知,以及卫星间难以有效协调等问题,提出一种基于多智能体深度强化学习算法的集群卫星空间轨道追逃博弈方法.首先通过对博弈场景进行建模,在考虑最短时间、最优燃料以及碰撞规避的情形下进行奖励函数的塑造和改进,利用深度强化学习方法中的...     

基于地理位置信息的无收敛多测度卫星网络路由算法研究

设计了一种基于地理位置信息的无收敛多测度的卫星网络路由算法CFR,算法根据地理位置关系、延迟和链路丢包率三种测度计算路由,满足不同应用的服务质量要求.当有数据到达时,卫星根据地理位置关系、网络拓扑和链路状态实时计算数据传输路径,避免了路由收敛过程.在此基础上,为有效均衡卫星网络负载,卫星将链路负载信息通告给数据传输路径上各颗卫星,卫星根据负载调节数据传输路径,有效地均衡了网络负载,减少了数据丢失,增加了吞吐量.     

企业质量信用问题浅析

介绍企业信用概念的涵义和发展状况,相应提出了质量信用的概念、基本内容及现阶段我国一般消费者面临的质量失信问题。扼要解释了与质量信用相关的风险问题及质量信用评级得以产生的3个理论基础,侧重讨论了开展企业质量信用评级的现实意义。最后,对我国现阶段开展质量信用评级的基本思路进行了初步分析。     

基于追逃博弈的非合作目标接近控制

针对追踪航天器接近非合作目标任务中的相对位置控制问题,提出了一种基于线性二次型追逃博弈的控制方法。首先,将非合作目标接近问题转化为二人追逃博弈问题,并设计了二次型目标函数。其次,结合相对运动模型,建立了线性二次型追逃博弈模型。为得到纳什均衡策略,将HJ方程转化为代数黎卡提方程,并给出了李雅普诺夫迭代法对其求解。最后,对博弈控制方法的有效性进行仿真验证,结果表明,该方法能够在非合作目标机动时实现轨道接近控制。     

基于尺度时间均衡的高速风洞视频测量图像闪烁修正方法

高速风洞视频测量试验环境中,复杂的光照条件容易导致采集的图像序列出现闪烁,影响测量结果的精度。在测量图像中,由于照明变化导致的灰度变化和目标运动、变形引起的局部变化耦合在一起,导致基于仿射变换模型（线性或非线性）的修正方法难以适用。尺度时间的直方图均衡方法（STE）利用尺度空间理论,对各图像直方图中每一个灰度值组成的曲线在时间维度上进行高斯卷积得到目标直方图,再通过直方图匹配获得闪烁修正后的图像。针对日光灯照明下的相机标定板图像、存在运动和变形的风洞模型变形测量试验图像和存在油膜形态变化的油流试验图像开展了应用研究。结果表明,该方法适用于图像序列的全局闪烁修正,与基于模型的方法相比,其修正效果不依赖于基准图像,对图像抖动、局部存在目标运动或变形等干扰因素的鲁棒性强,且方法简单,计算量小,具有较高的工程应用价值。     

基于灰色关联模型的遥测数据趋势异常分析

为分析和判断火箭遥测数据的趋势异常,提出一种基于改进关联模型的趋势异常分析方法.针对遥测数据量大、局部特征时轴偏移及幅值偏差累积、不同时段重要程度不同等特点,对文献[11]中关联模型进行了适应性改进,引入均衡度概念,根据权重系数和关联度定义分段异常度、异常均衡度和异常关联度,用以综合评价遥测数据与历史数据的整体趋势一致...     

军品采办中隐蔽行动的道德风险模型

对"隐蔽行动的道德风险模型"进行了研究,建立了其数学模型,探讨了其观测指标选择的原则和多行动代理方的激励机制设计原则.     

基于酉变换的约束优化均衡算法

基于李道本等人提出的代价函数，在特定的约束条件下，利用酉变换方法，提出了两个约束化均衡算法。这两种均衡算法是传统的直接梯度算法和共轭梯度算法的改进方法。这两种约束算法是在Householder变换下或GiVen平面旋转变换下获得的，它们完全不同于前人的各种线性约来自适应算法，这两种算法的计算复杂度是可以接受的。计算机仿真结果验证了这两种变换域算法的性能。