几乎最佳自相关序列偶搜索算法的研究

几乎最佳自相关序列偶是一种新的最佳信号,但其一般的搜索方法——穷举法,搜索量太大。根据几乎最佳自相关序列偶的必要条件,提出一种新的搜索方法,给出算法流程图,并进行了实验验证。实验结果表明,算法可大大减小搜索量,比穷举法效果好且耗时短。     

基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

翼伞精确定点着陆归航方法研究

文章介绍一种翼伞精确定点着陆归航的方案 ,按高度将归航过程划分为 6个阶段 ,给出了每个阶段的制导算法 ,讨论了系统的稳定性并给出结论。     

动态环境中的飞行器实时三维航迹规划方法研究

本文提出了一种新的飞行器三维航迹规划方法－SDS。该方法能够在具有预先未知威胁的飞行环境中在线实时航迹规划。当飞行器上装备的探测器探测到飞行环境中有预先未知的威胁出现时，根据探测到的信息及时更新威胁数据。SDS根据新的环境信息局部修正受到影响的航迹段来获得新的全局最优航迹。在每一时刻考虑当前已知的信息下，SDS生成的航迹是满足要求的最优航迹。     

基于分数傅立叶变换的SAR成像算法研究

当距离徙动较小时,合成孔径雷达(SAR)回波信号在方位向和距离向都可以转化为调频信号,据此提出一种基于分数傅立叶变换(FRFT)的SAR成像算法,通过距离向和方位向的特定阶次的FRFT,在两个方向上把回波信号同时近似地压缩为脉冲函数。理论分析和仿真数据结果表明,该算法计算简单快速,只需两次FRFT即在分数傅立叶域可以有效成像,并且成像精度优于传统的Chirp Scaling算法。     

可重复使用运载器机翼外形优化

研究了有翼可重复使用运载器机翼平面外形参数优化设计问题。在高超声速配平和低速水平着陆性能等约束条件下，利用混合遗传算法和粒子群优化算法来选择最优机翼外形参数，使机翼重量最小化。在已知的不同质心位置下求得相应的最小重量机翼外形。亚声速气动力采用面源法计算，高超声速气动力采用修正的牛顿流理论计算。为了降低计算耗费，使用均匀设计和逐步回归方法建立了低速气动力回归模型。整个优化过程在Matlab集成环境下完成。     

免维修使用期分析

基于传统的指数分布的平均故障间隔时间（MTBF）方法已经不能适应现代战争对装备效能和费用的双重要求，提出了免维修使用期（MFOP）的概念，并通过与MTBF对比分析了其含义，意义及与之相关的度量，费用，适用范围，预计模型和实现等问题，指出了MFOP不仅可应用于飞机，还可以应用于其他装备，并以导弹为例进行了分析。     

基于颜色识别的自由飞行空间机器人姿态实时跟踪方法

自由飞行空间机器人是当前智能机器人研究中很活跃的领域，为了研究机器人在自由飞行状态下的运动控制及姿态规划问题，我们设计了地面实验平台，该系统的视觉部分主要完成机器人姿态跟踪及捕获目标的识别定位，为了达到实时跟踪的目的我们采用了基于颜色的识别定位方案。这种方法计算简单，快速，且易于实现。     

旋转倒立摆的神经网络控制

本文针对一种新型的倒立摆系统,设计了一个四输入单输出三层BP网络,并对一级旋转倒立摆控制器进行逼近。仿真结果表明,BP神经网络有很广阔的应用领域。     

遗传算法在相控阵子阵量化随机馈相中的应用

在大型相控阵中 ,为了减少昂贵的数字移相器 ,一般采用子阵技术。但这带来新的问题 ,子阵相位量化时 ,采用前一个单元的相位还是采用后一个单元的相位 ,是舍去还是进入 ,这些问题给子阵相位量化的分析增加了复杂性。文中在子阵量化随机馈相的基础上 ,采用遗传算法对子阵量化中各种随机馈相的方案进行优化 ,并给出应用实例 ,取得了令人满意的优化结果