基于满意决策的多机协同目标分配算法

多机协同目标分配问题是无人机UAV(Uninhabited Aerial Vehicle)研究 中一个重要的问题.考虑UAV差异、目标差异及战场态势对目标分配的影响,建立了多机 协同目标分配问题的数学模型.提出基于满意决策的目标分配算法,通过搜索个体满 意集合获取群体优化的目标分配方案.对多目标分配问题,将攻击方案作为个体满意集 合的元素扩展了基于满意决策的目标分配算法.为适应更大的问题空间的求解需求,提出递 阶分配框架,并将满意决策方法用于递阶分配.计算结果表明,算法能有效提 高搜索效率,并得到很好的优化效果.      

基于多Agent分布协同拍卖的动态目标分配算法

多无人机(UAV,Uninhabited Aerial Vehicle)协同目标分配问题是决定由哪些U AV攻击哪些目标,达到提高作战效能,减少攻击代价的目的.考虑UAV的差异、目标的差异 及战场态势对目标分配的影响,建立了多机协同目标分配问题的数学模型.提出了基于多智 能体(Agent)分布协同拍卖的动态目标分配算法,仿真结果和统计数据分析证明,算法能 够给出具有很好的优化效果的分配方案,是一种动态的算法,能够在规定的时间或资源约束 下得到满足一定优化需求的目标分配方案.      

基于区域极点配置的不确定线性系统可靠跟踪控制

针对一类不确定性不满足匹配条件的不确定线性系统．提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器的设计方法。在更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,根据区域极点配置理论．给出了系统输出信号渐近跟踪参考输入信号的可靠跟踪控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式(LMI)完成状态反馈可靠控制器的设计．从而使系统的输出信号不仅能稳定地跟踪参考输入信号．而且能满足要求的动态特性。最后,利用仿真实例验证了本文设计方法的可行性。     

基于NSGA-II的停机位多目标指派建模与仿真

为探索大型机场停机位指派问题综合现实有效的解决方法,分析了停机位指派过程设计的利益主体,以最小化航空公司运行成本、最小化旅客步行距离、最小化航班冲突概率同时最大化航空公司之间的公平性为目标,建立大型机场停机位多目标指派模型。采用第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型进行仿真验证,该算法可以对多目标问题进行更高效的求解。分析不同迭代次数下的Pareto前沿解集的特性,并将优化解与随机指派结果进行对比,验证了该模型和算法的有效性。     

挠性航天器多目标鲁棒姿态控制的DPSO算法实现

复杂航天器高性能姿态控制是完成现代新型空间任务的基础,需兼顾鲁棒性、快速性、精度和控制能量等多目标要求,但目前大多数控制系统只针对某单一目标设计.针对大型挠性航天器多目标姿态控制问题,提出一种基于差分粒子群优化算法和输出反馈的鲁棒控制方法.首先,推导了含参数不确定性的系统动力学模型;然后,给出了差分粒子群优化算法的定义...     

On the lunar node resonance of the orbital plane evolution of the Earth’s satellite orbits

This paper aims to investigate the effects of lunar node resonance on the circular medium Earth orbits (MEO). The dynamical model is established in classical Hamiltonian systems with the application of Lie transform to remove the non-resonant terms. Resonant condition, stability and phase structures are studied. The lunar node resonance occurs when the secular changing rates of the orbital node (with respect to the equator) and the lunar node (with respect to the ecliptic) form a simple integer ratio. The resonant conditions are satisfied for both inclined and equatorial orbits. The orbital plane would have long period (with typical timescales of several centuries) fluctuation due to the resonance.     

开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究

针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。     

低能耗无线传感器网络节点值守机制的研究及实现

针对无线传感器网络节点能源有限性设计了一种基于GAF算法的改进休眠调度算法,根据邻居节点信息合理调度节点睡眠,平衡网络内节点工作时长,在保证较高的网络覆盖率的同时最大限度延长网络生命周期.最后通过仿真验证了该算法的性能.     

基于模糊综合评判的维修性设计评估

鉴于影响维修性设计评判的多因素性和不确定性，提出用模糊综合评判法，进行飞机维修性设计的综合评价。在建立模糊综合评判集的基础上，利用层次分析法确定评价因素的分配权重，对维修性设计进行评估。根据评判结果．进行方案选择或做出设计改进，保证维修性设计满足规定的要求。     

基于SA-DPSO混合优化算法的协同空战火力分配

针对超视距(BVR)多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,提出了一种新的火力分配数学模型。该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标相对贡献较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源。在此基础上,提出采用模拟退火(SA)-离散粒子群(DPSO)混合优化算法求解协同空战火力分配,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力,避免陷入局部极小。仿真算例验证了新模型的优点以及SA-DPSO混合优化算法的有效性。