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POD-PCE-Kriging模型的航空发动机高维多目标优化

针对于传统的航空发动机燃烧室设计过程计算周期长，加工和试验成本高，制约发动机设计周期的问题，基于航空发动机燃烧室模型，结合POD-PCE-Kriging（本征正交分解-多项式混沌展开-Kriging）模型和粒子群优化（PSO）算法开展了燃烧性能代理模型的构建和多目标优化设计。通过试验，应用POD-PCE-Kriging模型预测结果与一维程序计算结果进行对比分析，针对于燃烧效率和总压损失预测值的方均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优，并对获取的Pareto最优解集进行了分析，为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解，可以快速准确获得满足最优性能的设计参数，缩短航空发动机的研制周期。     

跨声速涡轮叶栅两点优化目标函数研究

针对跨声速涡轮叶栅单点优化方法难以获得整体工况性能提升、多点优化方法难以确定合理目标函数形式的问题，提出了两点优化的方法。为了节约优化时间成本，优化过程采用EIF （Equivalent inviscid flow） 模型进行数值模拟，通过添加惩罚函数保证叶栅满足设计流量和负荷要求，并采用叶栅效率线性平均的目标函数形式进行评价。选择两组跨声速涡轮叶栅进行优化设计，并利用CFD方法分析叶型变化对流场马赫数、激波和损失产生的影响。结果显示，所提出的优化设计方法在保证设计工况性能的同时，能够提升叶栅整体工况性能。通过流场分析，揭示了激波结构变化对不同工况损失影响的定性规律。综合全文研究后，给出了一种适用于跨声速涡轮叶栅两点优化设计的目标函数形式。     

高频地波雷达海杂波背景下目标检测研究综述

高频地波雷达探测距离远、全天候、实时准确探测等优点在目标检测领域广泛应用。针对海杂波会干扰目标检测的问题，分别从非线性预测类、分形类、子空间分解类、对消类等方面对海杂波背景下目标检测方法进行了综合评估。归纳总结国内外相关文献，并对目前方法存在的不足进行总结。为以后深入研究海杂波干扰问题提供参考。     

采用单目视觉的非合作目标星状态估计

针对微小卫星逼近观测未知的空间翻滚非合作目标星任务，提出一种基于单目视觉的目标星相对状态估计方法。在建立追踪星/目标星相对运动模型的基础上，以单目相机识别并测量获得的目标星固有特征的像素位置为观测输入，通过扩展卡尔曼滤波算法实现对目标星相对位置、相对速度、相对姿态、角速度、惯量比和特征位置等状态的估计。仿真结果表明,该方法能够很好地实现对未知非合作目标星的相对状态估计，姿态估计误差小于2°，位置估计误差小于0.1 m，特征点位置平均估计误差小于0.04 m。     

基于遗传算法的直升机总体优化设计

遗传算法是一种可以混合整型、离散型和连续型变量一起使用的新兴优化算法，在单或多目标带约束优化设计领域有广阔的应用空间。本文在算例中采用与先验法相结合的遗传算法，以总体参数为设计变量，飞行性能和结构要求为约束条件，换算生产率为目标函数，并使用罚函数法处理成无约束的适应度函数，建立优化设计模型。对本文算例计算结果进行分析，可以使遗传算法更好地应用到直升机优化设计领域。     

对抗条件下合成孔径雷达目标搜索区的有效宽度

本文获得了利用考虑到雷达探测过程随机特性的合成孔径雷达来确定固定目标搜索区有效宽度的解析式，文章表明，在大多数情况下，该有效宽度小于搜索区宽度。     

一处多目标跟踪数据处理器的设计

介绍了一种机载多目标跟踪数据处理器的实现算法，这个处理器是用专用数字信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ３０实现的，其输入的观测数据是由雷达视颇回波信号经过数据采集，信号检测和目标参数提取后得到的测量数据，在实验室环境下，当信噪比为３：１时，此数据处理器在１００ｋｍ距离处的滤波估计误差为５０ｍ，方位估计，误差达到半功率波束度宽的１／３０。