基于粒子群算法的多脉冲转移轨迹优化

通过引入Lambert算法处理终端约束条件,建立基于可行解迭代的多脉冲转移轨迹优化模型,采用粒子群算法优化最省燃料转移轨道,并对分别采用变轨点真近点角和变轨时刻作为设计变量的优化结果进行了对比分析.对相同的两脉冲、三脉冲轨道转移问题,优化结果验证了提出的优化模型和优化算法的正确高效性.仿真表明,使用变轨点真近点角为设计变量时优化效率和结果更好.     

网络分区中混合消息集传输模式的精确配置

针对分布式综合模块化航空电子网络分区方法,指出其对消息传输模式配置存在不确定性;通过形式化描述将问题转化为包括实时性约束、带宽约束、缓存约束的最优化问题;提出了基于遗传模拟退火的传输模式配置算法,以系统的消息端到端延迟均衡为优化目标.通过给出两个具体算例对算法有效性进行了验证,同时比较了本算法与传统遗传算法的性能.对比结果表明,本算法能够解决传输模式的配置问题,尽管计算时间较传统遗传算法高出18.1%,但所得到的适应度值高出28.7%.本算法为网络分区在实际航电系统中的应用提供了参考.     

一种新的SINS/GPS深组合导航系统设计

为了提高GPS在高动态、强干扰条件下的跟踪性能和导航精度,提出了一种新的SINS/GPS深组合导航方案.利用卡尔曼滤波器反馈回路取代了传统接收机中独立、并行的跟踪回路,能够同时完成所有可视卫星信号和组合导航信息处理的任务;利用矢量跟踪算法加强各跟踪通道相互关联,增强跟踪通道对信号载噪比变化的适应能力,从而提高接收机在信号中断条件下的导航性能;利用相关器输出的I和Q路测量值直接作为导航滤波器的观测量,减小滤波过程残差,可以提高组合导航系统的导航精度和跟踪性能.仿真验证表明,这种基于矢量跟踪的深组合导航方案不仅在GPS信号中断期间能够保证系统的导航精度和可靠性,而且在低载噪比条件下可以增强导航系统的跟踪性能以及抗干扰能力.     

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.     

非标准参数的CCSDS Turbo码译码器性能仿真

实现了一款具有通用性的Turbo码编译码器,对CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)规范中的信息数据帧长度进行扩展,不仅支持原有的5种帧长,而且能实现16384bit内255bit的任意整数倍帧长的信息序列的编译码.针对标准外的编码参数,分别对不同译码算法(MAP,SW-MAP,log-MAP算法)的译码性能进行了仿真,并与标准参数的译码器进行比较.将算法程序以C++动态链接库的形式实现,编写Python测试程序,产生待仿真码长的随机信号,编译码后计算误码率,绘制出信噪比和误码率的关系曲线图.通过相应的仿真发现,所设计的编译码器具有所需的通用性;同时对不同算法的性能进行了分析比较;研究各项参数对于译码性能的影响,包括信息序列长度、码率、迭代次数等.     

基于半实物仿真的地磁导航等值线匹配算法评估

影响地磁导航匹配算法性能的因素很多,而现阶段算法的评估完全依靠计算机仿真,其可信性有待进一步验证.以等值线(ICCP)算法为研究对象,首先从理论上分析影响算法性能的因素;然后搭建了地磁匹配导航半实物仿真系统,通过引入磁场仿真环境和磁传感器,提高了仿真的可信度;最后从测量噪声、匹配长度、匹配区域和惯导误差4个方面对ICCP 匹配算法的性能进行半实物仿真试验分析.仿真结果表明,通过半实物仿真试验可以对算法的抗干扰性、算法匹配长度的确定、匹配区域的选择以及惯导误差的影响做出有效评估,从而推动地磁匹配导航及匹配算法的工程化进程.      

飞机机身自动对接技术研究

介绍了飞机机身对接方式、采用的对接基准和对接测量方法,并以某飞机机身对接为实例,详细介绍了某型号机身自动化对接平台的建立流程、装配协调方法及激光跟踪仪和激光准直仪相结合的测量方法.     

粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究

将粒子群优化算法引入到装配序列规划中,详细讨论了粒子群算法在装配规划中的数学表示,给出了适应度函数评价方法,并实现了装配干涉矩阵的构建,以发动机化油器装配为例,分析了粒子群算法在装配序列规划中的具体应用.     

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。