基于PSO-SVM的空中目标智能融合识别模型

支持向量机(SVM)算法能较好地解决传感器数据不完整、缺失情况。针对SVM关键参数难以选择问题,提出了基于粒子群-SVM算法空中目标智能融合识别模型。结合工程需求,进行仿真。仿真结果表明,该算法能较精确地识别目标。     

基于混合粒子群优化算法的多弹协同航迹规划

为解决多弹协同低空突防航迹规划问题,提出了一种可在动态环境中进行离线和在线协同规划的混合粒子群优化算法.采用分解策略将多弹协同航迹规划总体结构分为两层:航迹规划层与协同规划层.分别针对单目标和多目标进行了多弹离线和在线仿真验证,结果表明该算法可针对突发威胁实时规划出多条三维航迹,并满足时间协同要求.     

DR/GPS组合导航系统滤波技术研究

陆用航位推算系统（DR）的精度主要受到里程系数和航向误差的制约,其误差模型本质具有非线性,因此采用非线性滤波算法能显著提高里程系数和航向误差的估计精度。本文将粒子滤波应用到航位推算（DR）/GPS组合导航系统数据融合过程中,对航位推算 (DR) 与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。粒子滤波存在的主要问题是粒子的退化现象严重,本文将量子粒子群优化 (PSO) 算法与粒子滤波相结合,提出了量子PSO粒子滤波算法,该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过量子PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了粒子滤波的精度。跑车实验结果表明,该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。     

基于面向对象方法的压气机性能计算

提出一套预测压气机未知特性的方法,并基于面向对象思想采用变比热容计算方法进行压气机性能计算的分析和编程.结合粒子群优化（PSO）的全局寻优能力和反向传播（BP）神经网络的局部寻优能力提出基于PSO的BP神经网络（PSO-BP神经网络）预测压气机特性,分析了其预测误差和拟合误差:拟合误差基本都小于0.5%,预测误差基本都小于0.8%.其拟合精度和预测精度满足要求.采用变比热容计算方法来计算压气机性能,并采用面向对象方法编写了压气机性能计算程序.对几个压气机变工况点进行验证,各输出参数的最大误差为1.12%.因此,特性预测方法和性能计算的数学模型适用于压气机性能计算,这套方法同样适用于燃气轮机性能计算.      

航空发动机部件特性修正技术研究

针对传统部件特性修正方法未考虑发动机多状态导致修正精度不高的问题,提出了1种基于粒子群优化和滑动最小二乘法的某型发动机部件特性修正方法。该方法利用粒子群优化算法分别求得在发动机不同状态下的修正系数,并以这些系数为基础,采用滑动最小二乘方法拟合修正系数曲面,从系数曲面上获取原有部件特性图上各点对应的修正系数,从而得到修正特性。试验结果表明:该方法克服了传统方法的不足,提高了特性修正精度,为开展单机监控和视情维修提供准确的部件数据基础。     

自适应关联波门机动群目标跟踪算法

为解决中心群跟踪（CGT）算法中由于群机动造成的量测丢失、估计误差增大的问题,提出了一种基于自适应关联波门的机动群目标跟踪算法。首先,将CGT算法与交互式多模型（IMM）算法结合,并利用最新量测信息对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时修正。其次,设计了一种用于整体机动和分离机动的自适应关联波门,根据机动时刻模型的新息协方差对其进行自适应调整,确保量测点迹进入波门。仿真结果表明,所提算法一方面减小了传统固定转移概率矩阵带来的估计误差,将优势模型的平均概率由0.58增加到了0.7;另一方面,设计的自适应关联波门有效解决了目标机动带来的有效量测减少的问题,相比于传统波门,目标失跟率减少了30%,具备工程实用性。      

基于粒子群算法优化双脉冲绕飞问题

以Hill方程为基础对圆轨道近距离双脉冲绕飞优化问题进行研究.首先给出双脉冲绕飞的优化模型并推导分析得出待优化的变量,同时构造了燃耗和时间加权的性能指标函数并考虑安全约束,然后设计了粒子群优化算法对绕飞过程进行优化,最后通过对-V-bar到＋V-bar、＋ R-bar、＋H-bar的绕飞进行仿真获得燃耗和时间加权最优的安全绕飞轨迹,与遍历寻优结果一致,由此验证了粒子群优化算法的有效性.     

基于多智能体联盟的多机协同空战任务分配

基于多智能体联盟形成理论,分析了网络化条件下多平台多目标攻击任务分配问题。将协同任务分配的过程视为复杂联盟的生成过程,首先将对目标总体的打击任务分解为一系列子任务,各子任务再进一步分解为单个平台能够完成的任务单元;再根据联盟特征函数的定义分别建立联盟报酬、能力成本、通信开销模型,以联盟特征函数作为空战任务分配目标函数;最后引入离散粒子群优化算法进行联盟生成,采用二进制矩阵编码形式,设计粒子可行性检查策略。仿真实验验证了本方法在协同制导条件下空战任务分配的合理性与有效性。     

基于MODPSO-GSA的协同空战武器目标分配

提出基于多目标决策理论的协同空战武器目标分配模型,并用进化多目标优化算法求解.空战是一个多阶段攻防过程,针对多数空战武器目标分配采用一次性完全分配、不考虑火力资源消耗等不足,构建多目标决策模型,在达到毁伤门限的前提下,同时对一次攻击后使敌编队的总期望剩余威胁最小和分配导弹消耗量最小两个目标函数寻优.提出用多目标离散粒子群-引力搜索算法(MODPSO-GSA)求解分配模型,该混合进化多目标优化算法结合二者优点,具有稳定的全局搜索能力并保证收敛到Pareto前沿.该算法可求得满足毁伤门限的不同耗弹量的分配方案最优解集以供指挥员决策参考.仿真算例验证了新模型及所提出MODPSO-GSA进化多目标优化求解算法的有效性.      

基于ADRC姿态解耦的四旋翼飞行器鲁棒轨迹跟踪

针对欠驱动四旋翼飞行器的控制特性,提出一种基于自抗扰控制(ADRC)的姿态解耦控制算法,该算法可以克服传统欠驱动四旋翼控制方法中存在的问题,如系统状态间耦合严重,抗干扰能力弱及系统建模误差对跟踪性能影响较大等弱点.该算法利用扩张状态观测器(ESO)实现状态间耦合项的跟踪和估计,同时ESO也可实现对系统干扰的估计,干扰包括系统内扰和外扰.利用动态反馈线性化将非线性MIMO系统转化成线性SISO系统,然后利用非线性反馈控制律实现四旋翼姿态系统的高品质控制,在上述姿态解耦控制的基础上研究飞行器的鲁棒轨迹跟踪问题,不同情况下的仿真结果验证了上述姿态控制算法可提高系统轨迹跟踪的鲁棒性.该算法不依赖于精确的系统模型,降低了实际应用的难度,并有很强的抗干扰能力,具有实际应用的价值.