“嫦娥4号”中继星任务轨道确定问题初探

"嫦娥4号"任务将采用着陆器、巡视器和绕飞地月拉格朗日L2点中继星进行月球背面的探测,中继星已先期发射,进入环绕地月L2点的晕(Halo)轨道。在中继星使命轨道动力学模型的基础上,通过相关仿真工作,开展了中继星在Halo轨道上的摄动源量级及影响定轨预报的主要因素分析,结果表明:太阳光压摄动是其主要影响因素。为降低其相关影响,提高定轨精度,在太阳光压球模型的基础上,结合中继星在轨运行特点及其星体结构特点,提出了一种求解光压等效面积的方法。经仿真分析,使用修正后的太阳光压球模型进行定轨求解,速度精度可提升约一个量级。     

考虑多因素的可修系统任务可靠性分配方法

在实际工程中,系统常常是由串联、并联、旁联和表决等模型混合而成的复杂可修系统,目前此类系统的可靠性分配方法多采用等分分配等方法,得到的分配结果往往误差较大。本文提出了一种考虑维修、故障逻辑等多因素影响的可修系统任务可靠性分配方法。该方法以系统故障率为待分配指标,首先对包含维修影响的故障率进行转换,然后利用考虑故障逻辑的评分分配法进行分配,最后通过备件系数进行修正,获得分配结果。新方法能够为在实际工程中可修系统的任务可靠性分配提供一种简便易行的方法。      

基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.     

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法

提出了面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法,其结果为任务规划提供了包含空域、时域、功能的目标群体特征.该方法采用标准化方法对属性数据分类和扩展,按照不同类型属性数据分别建立属性差异度,提高了目标分组特征属性的可扩展性,解决了传统属性差异度难以适用于时域及功能属性的问题;在此基础上,综合考虑协同任务对目标分组各项属性的定性/定量要求、阈值约束及重要程度要求,构造了目标综合差异度,解决了某些属性不能直接加权的问题.仿真结果表明该方法能够快速有效地实现满足任务复杂要求的目标分组.     

基于B-样条插值的图像边缘检测

为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量.     

面向任务的装备维修保障资源配置研究

资源配置是装备维修保障的重要组成部分,为了在装备发生故障后,合理优化资源配置,快速修复故障设备、恢复军队战斗力,本文提出了一种面向任务的装备维修保障资源配置模型,并利用遗传算法进行求解。在算法设计过程中,采用更接近问题空间的实数编码形式,并且通过嵌入有限选择的随机替换模块,良好解决了在明确任务需求以及维修保障资源条件下的任务与资源配置问题,避免了资源的重复分配。本文通过具体实例分析证明了该方法的可行性、有效性和适用性,为该类决策支持系统的设计与开发提供了思路,对于未来信息化战场上的装备维修资源保障辅助决策提供了重要参考。     

基于区间灰色不确定语言的工作类型优化方法

针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法.对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性.在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表...     

基于飞行任务的飞行品质评估方法

提出一种基于飞行任务的飞行品质的评估方法.介绍了基于飞行任务的飞行品质评估方法的流程,以及常规迎角下机动动作的选取方法与大迎角下机动动作的选取方法,分析了标准评估机动任务库的选取方法.以实际飞行任务和战术要求为依据,建立了标准评估机动任务库,并明确了各机动动作与飞行品质分析的对应关系,飞行品质评估的环境组成.并基于大迎...     

多无人机协同任务分配混合粒子群算法

针对多无人机协同任务分配问题(MTAP),设计了一种综合考虑飞行航程、任务收益以及任务完成时间窗口的混合粒子群任务分配算法。首先,将粒子位置编码为一组任务分配向量,针对同时打击场景可能存在的死锁问题,设计了一种基于多打击任务有向图的死锁检测和修复算法,解码出对应一组可行的任务分配解或方案,实现粒子群算法解的离散化。另外,对于传统粒子群算法(PSO)容易陷入局部收敛的缺点,提出一种基于变邻域搜索算法的跳出局部收敛策略,并建立局部搜索启动概率准则,实现跳出局部收敛和计算开销的平衡。最后,将跳出局部收敛的策略嵌入到粒子群算法中,得到协同任务分配的混合粒子群算法(HPSO)。另外,针对新目标发现导致的初始计划失效问题,设计了一种基于匹配策略的局部任务重分配方法。仿真实验证明,所提出的混合粒子群算法能够有效解决异构多无人机同时打击场景中的任务分配问题。