机动目标状态估计器算法研究

基于战斗机航迹准稳态运动状态假设,研究了机动目标状态估计器算法.该算法通过选取虚拟测量变量和状态变量,以及假设目标处于航迹准稳态运动状态,把含有9个变量的非线性滤波和预测问题转化为1个三阶和3个二阶的线性滤波和预测问题.在综合控制系统中的仿真结果表明,该算法计算量小,滤波精度好,能够满足综合控制需求.      

一种基于遗传算法的环境因子确定方法

提出了一种利用同类或相似产品研制试验故障数据并依据AMSAA模型的时间环境因子最优化确定方法,将遗传算法用于时间环境因子的寻优过程,给出了确定最佳时间环境因子的方法、步骤,最后给出了一个工程应用实例.研究结果表明,依此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近.为利用产品研制期间故障数据进行可靠性综合评估提供了一条合理的解决途径.      

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

基于遗传进化算法反演吸波结构电磁参数

对多层吸波结构中未知参数层的电磁参数进行了反演.根据传输线理论确立的多层结构电磁参数与反射/透射系数的关系,建立正向反射率计算模型,根据自由空间法原理搭建的测试平台测量得到多层吸波材料不同入射角度下的反射率信息,利用改进的遗传进化算法获取了多层吸波结构中未知参数层的电磁参数.在遗传进化过程中,采用高斯随机数代替基本遗传算法的均匀随机数,避免了传统网络参数法厚度谐振、多值性问题和基本遗传算法易陷入局部最优点的问题.与传统传输/反射法结果的比较,验证了这种方法的可靠性.这种方法同时适用于计算高、低损耗介质材料的电磁参数.      

基于DSI插值的三角网格质量优化

通过对三角网格的单元顶点进行几何位置调整,提高了网格的质量,实现了网格的质量优化.几何位置调整是使用离散点光滑插值(DSI,Discrete Smooth Interpolation)实现的,针对在计算时影响质量优化的邻接边界的单元顶点,采用了在边界处补偿三角形的方法,消除了单元收缩,提高了网格的质量.与加权拉普拉斯算法进行了比较和分析,优于拉普拉斯算法;为了使三角网格在位置调整时保持原始网格的几何细节特征,在插值算法中施加了控制点约束.最后使用算例对算法进行了验证.      

基于云模型的全局最优化算法

基于云模型在定性概念与其定量数值表示之间转换过程中的优良特性,结合遗传算法的基本思想,提出一种自适应高精度快速随机搜索算法,并将之运用到函数寻优中.在定性知识的指导下该算法能够自适应控制搜索空间的范围,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.算法易于实现,不存在遗传算法中的编码问题.试验结果表明该算法具有精度高、收敛速度快等优点.在众多优化问题上有广泛的应用前景.      

机载SAR动目标成象研究

在分析机载合成孔径雷达运动目标成象特点的基础上，探讨了一种动目标成象的前置滤波方法，指出其存在的问题，提出了在前置滤波后进行参数估计的后处理形成，该方法基于时间－频率联合分析法，能得到运动目标的精细成象结果，计算机模拟验证了方法的有效性。     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

一种有效的软件结构图的布图算法

信息的可视化表示是帮助理解软件结构的重要手段.结构化软件中的复杂的模块调用为软件结构的分析和理解带来不便,为此提出一种以模块连接度(扇入扇出系数和)为特征的广义张量平衡算法,以图形方式直观地表现出模块之间复杂的调用关系.具体讨论了算法应遵循的原则,给出了算法的可操作规则集.实践证明,该算法布出的图形具有高度的对称性和紧耦合性,且层次分明,线间交叉少,同时符合图形语义要求和协调性原则.     

基于星敏感器的两种姿态确定算法比较分析

介绍了星敏感器的两种姿态确定算法：最小二乘算法和QUEST算法,推导了最小二乘算法和QUEST算法求解三轴姿态的公式;比较了两种算法在不同恒星数目下的计算精度以及在全天区范围内的计算精度;利用实例说明QUEST算法不仅在全天区范围内姿态计算精度高于最小二乘算法,而且在观测星数量较少,且观测星座呈现较为不利的构型时仍然具有较高的计算精度.