一种未知动态环境下异构无人机集群分布式联盟形成方法

针对未知动态环境下异构无人机集群的分布式联盟形成问题,首先构建了异构无人机集群的联盟任务自动机,实现了异构无人机集群在未知动态环境下的自主任务协调.在此基础之上,提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的分布式联盟形成算法,该算法通过两阶段的蒙特卡洛树搜索来增量式地对联盟结构进行分布式优化,算法可在分布式框架下实施,并在任意时间内...     

M导弹制导规则分析

通过分析实测的M导弹制导指令信号数据，给出了该导弹的比例导航系数及其他一些修正系数的变化规律，并根据弹上单片计算机在不同的输入口状态下和其输出口输出数据随时间变化的情况，分析了计算机程序的运行流程及其功能。     

随机运动目标区域持续探测概率的近似模型

研究了随机运动目标区域持续探测的探测概率描述和计算问题。定义了探测函数及目标存在和探测不成功的联合概率密度函数,推导了基于速度分布密度的搜索方程和基于特征迹线的方程的解。鉴于在搜索理论应用中难以获得时变的速度分布,以及搜索方程精确解的复杂性,提出了基于初始速度分布密度的对随机恒速运动目标的一个近似的搜索方程,给出了探测概率的解,并以直升机吊放声纳的一次探测过程,进行了算例仿真。     

海上线式巡逻落水空勤人员搜救区域模型与仿真

海上落水空勤人员搜救是战时海上后方勤务保障的重要内容,确定搜索区域是海上搜救行动的前提和重要环节。任务类型、行动样式和信息的准确程度,决定了初始散布区域的大小和形状;而失事海域、自然条件和滞后时间,影响着搜救区域的大小和形状。建立初始散布区域模型,结合漂流速度、方向和参数误差,确定搜索区域模型,从而确定搜索区域散布,对确定搜救兵力和搜索行动样式具有重要意义。     

线搜索增强的率相关晶体塑性本构积分算法及数值实现

建立在晶体微观变形机制上的晶体塑性本构理论提供了研究细观尺度上晶体材料力学行为的理论与方法.在率相关晶体塑性本构积分方法中,Newton-Raphson(N-R)迭代方法往往是迭代求解剪切应变增量的核心算法.为了提高采用N-R迭代算法的晶体塑性本构积分方法的效率,在理论上采用线搜索方法对N-R迭代方法的迭代步长进行再规...     

一种基于关键特征的搜索引擎结果聚类算法

为了解决用户在搜索引擎结果列表中寻找所需信息困难的问题,帮助用户快速有效地定位有价值的Web文档,与向量空间模型方法不同,采用基于关键特征的聚类算法(KFC).首先从搜索引擎返回结果的关键词里选择重要的词作为关键特征,然后通过分析特征间的关系对特征聚类,最后基于特征聚类结果实现文档的聚类.通过对实验结果的测试表明了算法的有效性.      

多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法

针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值(或测量值)以及半功率带宽法(HPB)辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。     

基于引导型人工免疫算法的最优Lambert变轨

主要研究了燃料最省的Lambert双脉冲变轨问题.首先对普适变量法进行改进以避免奇异,并将其用于Lambert双脉冲变轨问题的求解.然后针对只给定初始时刻追踪航天器和目标航天器的轨道要素及总时间约束的交会问题,引入调相时间的概念,并将其和转移时间作为Lambert变轨的优化变量.最后采用引导型人工免疫算法GAIA(Guiding Artificial Im-mune Algorithm)对该优化问题进行寻优.仿真算例表明,与自适应遗传算法AGA(Adaptive Ge-netic Algorithm)相比,GAIA具有更强的寻优能力和更快的寻优速度,从而验证了GAIA用于最优Lambert变轨的有效性.     

基于混合人工鱼群算法的传感器网络优化

针对传感器网络节点优化的问题,提出一种混合人工鱼群算法.该算法在人工鱼群算法优化的末段引入模式搜索法,以人工鱼搜索到的最优解作为模式搜索法的初始解,利用模式搜索法的单调搜索特性,将解引向全局极值.新算法保留了人工鱼群算法全局搜索能力强、寻优速度快的特点,使寻优精度得到了提高.仿真实验表明:混合人工鱼群算法能够有效地优化传感器网络节点部署,提高覆盖率.     

一种基于TDDM裂谱信号的解模糊位搜索法

时分数据调制(TDDM)裂谱信号作为一种新调制信号,具有独有的电文翻转位模糊特性,导致了采用通常的搜索方法无法正确输出电文的现象。针对TDDM裂谱信号特性以及现有搜索方法的不足,提出了一种解模糊位搜索法。该方法主要分为合路快捕及解模糊位判决两个阶段。其合路快捕阶段,不但可以快速缩小搜索范围,而且可以避免由扩频方式而引起的漏捕现象;解模糊位判决阶段,可以去除电文翻转位的模糊度,正确输出电文的翻转位置。在理论推导的基础上,从性能及信噪比容限角度进行了仿真测试,测试结果表明,解模糊位搜索法对TDDM裂谱信号的电文翻转位判决精度可以达到100%。