基于遗传算法的全球导航星座重构研究

全球卫星导航系统在部分卫星失效的情况下会引起地面导航性能下降甚至造成导航服务中断,但卫星数量众多的全球导航星座本身具有一定冗余性,在少数卫星失效时可以通过调整剩余工作卫星的轨道来降低失效影响。这种星座重构的维护方式具有快速响应故障和故障针对性强的特点。在星座重构中涉及到选取调整卫星及其轨道参数的问题。分析了用遗传算法实现星座重构方案优化的编码、适应度选取和进化过程,利用C 结合STK和GALIB完成了对24MEO 4GEO构成的全球导航星座在3颗以下MEO卫星失效时的星座重构方案优化,并对多种星座重构的轨道机动方案进行了对比。     

一个新的研究领域——演化硬件

演化硬件的概念最初是由HugodeGaris于1992年提出的。硬件演化的目的在于使硬件系统能够像生物一样改变其自身的结构以适应环境的变化。本文首先给出演化硬件的定义,继而介绍演化硬件的物质基础──可编程专用集成电路和演化硬件的理论基础──演化算法。进而研究实现硬件演化的方法,最后讨论演化硬件的发展前景。     

用三站联测迭代法求飞行器位置的研究

针对用三站联测测距数据确定飞行器位置的迭代法作了一些探讨, 运用矩阵迭代理论、场论、张量分析的知识分析了迭代法的收敛特性, 并且给出了迭代收敛点处于地表以下的合理解释     

大气折射率干项引起电波折射误差的简便算法

提出了大气折射率干项引起电波折射误差的简便算法。重点给出了在现有条件下获得大气折射率干项的等值高度与地面温度实用模型的方法, 并给出了中国某地的模型系数     

航空发动机约简遗传规划起动非线性动态模型

提出了一种新的用于航空发动机最优化起动过程数据驱动动态建模的约简遗传规划(PGP)算法。这种模型采用遗传规划产生航空发动机辨识模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支对于模型精度的贡献并据此去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性线参数动态模型。实际发动机起动过程建模应用案例证明,这种思路对于具有非线性输入输出关系特征的数据可以产生鲁棒性好、解析性强的线参数非线性模型。      

末制导雷达/惯性复合导航算法

研究了末制导雷达/惯导的复合导航算法,当导弹攻击慢速移动目标时,可以根据惯导输出和雷达信息,采用Calson滤波算法估计出目标的位置信息和惯导误差,从而修正目标运动和惯导误差。仿真表明,Calson滤波算法能较好地提高制导精度。     

基于遗传算法的非线性摄像机标定

鉴于传统非线性摄像机标定方法存在需要设置初始点、容易陷入局部最优点等缺点。为了解决这些问题 ,提出运用浮点数编码的遗传算法优化摄像机的内部参数 ,通过试验证明 ,基于遗传算法的摄像机标定不仅可以克服传统优化算法的缺点 ,并且还具有鲁棒性强、标定准确的优点。     

卫星测控信号的调制类型自动识别算法

研究了应用于卫星测控信号的自动调制识剐算法，提出了FM和PM测控信号识剐的两种算法，分析并仿真验证了载频偏移对正确识别率的影响，研究了载频偏移估计算法对消除载频偏移影响的效果。计算机仿真实验表明：在基于瞬时相位标准偏差σdp为关键特征的算法中，采用最小二乘原理估计频偏可以有效地消除载频偏移和部分噪声的影响；基于瞬时折叠相位偏差σ1Wp的算法在载频偏移为100Hz，信噪比高于-6dB时，其识别率可达100％。     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手，结合工程实际，论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素，并提出了改进的策略。     

对地观测多载荷任务规划的建模与算法

研究了空间对地观测中配备多个有效载荷时的观测任务规划问题。首先建立了该问题的组合优化数学模型,优化指标考虑了科学和经济利益的最大化和各项资源约束;然后应用遗传算法对该问题进行了求解,并与贪婪算法结果进行比较;最后,验证了模型的有效性和算法的优越性。