多机协同多目标攻击系统研究

研究了多机协同多目标攻击系统，定义了自主优先权，提出了分组决策的方案，设计了目标分配和火力分配的原则，采用神经网络实现了决策算法，并对整个决策系统进行了仿真；阐述了导弹攻击区的计算方法，用比例导引法实现了空空导弹攻击。最后设计了多目标攻击系统，将空战决策，导弹攻击区判断，导弹攻击融为一体，并进行了仿真。结果验证了空战决策的正确性。它对第四代歼击的火力控制系统的研究有一定的参考价值。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

多指标决策TOPSIS法的一种改进

在多指标决策理想点法中,基于靠近理想点和远离负理想点这两个基准,本文定义了一种新的相对贴近度的计算公式,由此给出了TOPSIS法的一种改进,将改进后的TOPSIS法用于多指标决策的方案排序,得到的结果将更加合理客观。     

基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

一种新的射频仿真目标位置控制方法与软件研究

针对射频目标仿真系统中目标位置的控制，本文通过对国内外目标位置控制的常用方法进行研究，提出一种新的通用目标位置控制方法，该方法适用于任何天线分布的面阵。利用这种新的方法编写了基于三元阵天线阵面的射频仿真目标位置控制软件，实现对多目标在天线阵面上多种轨迹运动下的高速准确的定位，并能实时监视目标的运动状态和运动轨迹。     

襟翼缝道对多段翼型气动特性影响的实验研究

对具有襟翼不同缝道构形的多段翼型进行了翼面边界层、表面压力、尾迹速度的测量,同时作了翼面流谱观察实验。实验结果表明,襟翼缝道的不同构形对多段翼型的流动特性、增升效果和升阻特性有着强烈的影响,该研究中具有最佳优化缝道的多段翼型的最大升力系数可达3.360,它为普通缝道多段翼型对应迎角下升力系数的115％。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

多分辨率分析在图像边缘检测中的应用

本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足，引入了多分辨率分析方法，并理论上分析了在不同的尺度下，多分辨率分析中由粗至精的特点，使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。     

风力机叶型增升技术

介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。