改进二分粒子群优化算法的阵列方向图综合

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法收敛速度慢、寻优精度低、计算量大、容易陷入局部最优解等问题,首先提出了一种无需越界检测的归一化粒子群优化(normalized particle swarm optimization,NPSO)算法,NPSO算法具有比PSO算法更佳的有效性和稳定性,其优化速度和收敛精度要远远优于PSO算法,且其计算量要比常规PSO算法采用越界检测调整小。其次,结合狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)中的游走行为,在二分粒子群优化(dichotomy particle swarm optimization,DPSO)算法的基础上,通过对二分粒子赋予不同的探索方向,提出了一种WPA-DPSO算法,WPA-DPSO算法具有3层寻优的功能,不仅有效加强了粒子的搜索范围,避免了算法陷入局部最优解,而且有效提高了DPSO算法的收敛速度、优化精度、稳定性和有效性。在NPSO算法和WPA-DPSO算法的基础上,提出了一种混合型PSO算法(WPA-NDPSO),从而有效克服了PSO算法早熟收敛、搜索范围不大、容易收敛到局部极值、计算量大等问题。均匀线阵方向图综合实验表明:WPA-NDPSO算法不仅具有较优的收敛速度和优化精度,而且具有较强的稳定性和较高的有效性。

阵列方向图综合中PSO算法粒子越界处理研究

针对PSO算法中粒子越界处理的常规方法使得粒子容易陷入局部最优解,优化速度和收敛精度大大降低的问题,提出了一种无需越界检测,无需粒子位置调整的归一化方法。均匀线阵扇形、低副瓣、带零陷低副瓣方向图综合实例表明:新方法在保证粒子不越界的基础上,不破坏粒子的飞行轨迹,能够有效提高PSO算法的优化精度和收敛速度,极大地提高了PSO算法性能。

分区操作系统在IMA系统中的任务调度研究

针对遵循ARINC 653接口规范的航空电子分区系统实时性能不强这一问题,借鉴DO—178B分级定义软件安全性的思路和RTLinux的双核架构设计思想,提出了一种新的分区调度机制,即根据分区程序的关键度、紧迫度和完成度,动态设置、调整分区优先级,允许分区实时抢占调度。策略扩展了时间分区的概念,增强了系统的调度灵活性,提高了系统实时性能,不足之处是会弱化系统的可预测性。

基于修正卡尔曼滤波的目标跟踪

分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判定准则和修正准则,实时修正预测值,在滤波初始阶段可迅速降低估计误差、提高稳态时的滤波精度、缩短收敛时间;当目标发生状态突变时,可消除或降低由于目标状态突变造成的滤波跟踪精度下降、滤波发散的问题;当目标运动建模不准确时,可消除或降低由于建模不准确带来的模型误差。仿真实例说明了算法的有效性和较强的实际应用指导意义。

基于改进PSO算法的传感器网络覆盖优化

当无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)采用概率覆盖模型时,难以采用几何方法进行网络覆盖率的优化。针对这一问题,通过提出一种改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,有效提高了WSN网络的覆盖率。首先对粒子越界处理的方法进行推了广,提高了其适用范围;其次,针对PSO算法容易陷入局部最优解的问题,通过对粒子探索能力进行增强,提出了一种探索能力增强型PSO(explorative capability enhancement PSO,ECE-PSO)算法,有效改善了种群陷入局部最优解的缺点。基于概率覆盖模型的WSN覆盖优化的仿真验证表明,ECE-PSO算法显著提高了解的质量,有效改善了算法收敛于局部最优解的缺点,且ECEPSO算法具有较强的稳定性。

基于自适应CS模型的IMM算法

目标运动状态的改变将导致目标跟踪算法精度降低或发散。为了提高机动目标跟踪的跟踪性能,首先,针对当前统计(current statistical,CS)模型中最大加速度固定设置导致模型误差增大的问题,提出了一种自适应CS模型;在自适应CS模型和交互式多模型(interacting multiple model,IMM)的基础上,提出了一种交互式多自适应模型(interacting multiple adaptive model,IMAM),该模型通过采用两个自适应CS模型,能够有效消除目标状态突变造成模型误差急速增大的问题,提高了模型的准确度和适应性。其次,在IMAM的基础上,结合修正卡尔曼滤波(amendatory Kalman filter,AKF)的思想,提出了IMAM-AKF算法,该算法通过修正最终的状态融合估计值,有效地降低了目标机动造成的模型误差,进一步提高了机动目标跟踪的性能。最后,结合自适应渐消卡尔曼滤波(adaptive fading Kalman filter,AFKF)的思想,提出了IMAM-AFAKF算法。仿真结果表明,无论是强机动还是弱机动,IMAM-AFAKF算法都具有较好的跟踪性能。

空空导弹红外导引头建模与抗干扰仿真

为满足战斗机红外系统攻防对抗作战与训练的仿真需要,对多元探测器导弹攻击的全过程进行建模仿真。提出基于时域波形特征分析的目标识别建模技术,提高了导弹仿真结果的可信性。分析导弹抗干扰技术,建立导弹运动与制导通用计算模型,通过导弹的飞行速度特性和可用过载共同确定导弹运动特征,既简化了运算,又提高了精度。计算了导弹在典型攻击条件下的攻击区。通过多次计算验证,表明快速生成的攻击区特性与导弹真实攻击区特性基本一致。

航空发动机红外辐射实验与仿真

为研究航空发动机红外辐射分布规律和尾焰红外辐射特征,对地面试车条件下的某型发动机进行了红外辐射特性测试实验。实验结果表明:发动机红外特性在不同的Ma数下变化较小,但因低压压气机出口的温度随飞行Ma数增大而升高,发动机外壁面的红外辐射随之增加;发动机混合室璧面红外辐射最为强烈,其红外辐射强度随飞行Ma数的增大呈非线性增大;尾焰的红外辐射呈现梨形包络,发动机在后方的辐射明显强于前方。在地面试车条件下,文中开发的尾焰红外辐射仿真程序的计算结果与实测结果基本吻合,相对误差不超过15%,并且其空间分布基本一致。

基于稳定分簇的移动自组织网络路由协议

移动自组织网络的动态拓扑特性给其分簇路由协议的设计带来了一定的挑战,而分簇算法作为分簇路由协议中重要的技术手段,如何建立一种有效稳定的分簇机制,对分簇路由协议的性能至关重要。本文在大规模网络环境下,提出一种稳定的分簇算法,并在此基础上提出一种分簇路由协议。为提高网络性能,该分簇路由协议簇间采用被动模式,簇内采用主动模式,并且各个分簇由簇首、网关、访客和普通簇节点组成。仿真结果表明:该分簇算法减少了簇的数量和簇成员在簇间的切换次数,提高了分簇的稳定性。相应的分簇路由协议较该类协议也降低了网络的平均端到端时延和平均路由开销,提高了数据包接收的成功率。

美军ACMI关键技术及发展趋势

空战机动仪器(ACMI)是一种在空战训练中对飞行员平台操纵能力、武器使用能力、战术运用能力进行训练和评估的辅助设备。以P4,P5,P5IS空战机动仪器为代表,详细阐述了典型ACMI的结构与功能。对ACMI中的无线组网通信、精确时空定位、武器建模与仿真、杀伤结果实时告知、地面显示与回放等关键技术进行了分析。最后指出了ACMI的内嵌式与虚实结合的发展趋势。

基于优化信任评估的Ad Hoc安全路由协议

针对Ad Hoc网络中自私节点造成的攻击问题,提出了一种基于信任评估的Ad Hoc安全路由协议TEAR。该协议在节点行为信任评估方案的基础上,通过使用链路信任值和路径信任值表示节点和路径的可信度,同时,在链路信任值计算时,引入了基于公共邻居节点的间接信任评估方法和可变时间窗机制,保证了信任值计算的准确性和实效性;协议中每个节点维护一张信任表,并重新定义了路由请求和路由回复消息格式,实现了安全路径的快速选择。使用NS2进行模拟验证,又与AODV以及基于固定时间窗信任评估的安全路由协议TA-AODV进行性能对比。结果表明,改进的信任评估方案具有更好的性能,采用该方案的安全路由协议能较快地发现自私节点,并准确选择安全路径,提高了Ad Hoc网络性能。

一种利用十字窗口识别红外弱小目标的新方法

为有效地识别红外图像中的弱小目标,在分析传统识别方法的基础上,提出了一种利用十字窗口识别红外弱小目标的新方法.该方法在待识别点上、下、左、右四个方向以目标大小选取四个参考点构造十字形识别窗口,根据待识别点与参考点之间的灰度梯度识别该像素点是否为目标像素.该方法无需预测背景,可以在低信噪比、强度变化剧烈的图像中获得较高的识别率与较低的虚警率.实验结果表明了该算法的有效性.

一种基于身份的Ad Hoc优化密钥管理方案

针对Ad Hoc网络自组织、高动态等特点,提出一种更具鲁棒性的基于身份的Ad Hoc密钥管理方案。采用基于双线性对的公钥体制,保证密钥分发时用户和服务节点的双向认证。使用门限密码技术,实现分布式的密钥管理,避免单点失效问题。引入辅助节点,有效地解决因网络分割引起的密钥更新难题。该方案在保证密钥管理系统安全性的同时,减少了通信开销和存储开销。测试结果表明,该方案能完成密钥的更新,有效地增强密钥管理服务的鲁棒性。

不完备信息条件下的航空发动机故障诊断方法

针对不完备、不协调信息条件下的故障诊断问题,研究了一种基于相似关系的最优故障诊断方法。首先,采用不完备诊断信息系统描述不完备诊断信息,根据不完备诊断信息系统的最优完备选择,设计了不协调的不完备诊断信息系统的属性约简方法;然后,对于不完备的诊断对象,设计了基于可信度的最优诊断方法;最后,将该方法应用于航空发动机故障诊断,验证了该方法处理不完备、不协调信息的可行性和有效性,提高了不完备信息条件下的故障诊断效率。

综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法

为了解决模拟电路软故障诊断中特征提取不全面准确的问题,提出了一种基于综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法。首先,对采集到的故障响应信号分别提取均值、方差等时域统计特征和小波包分解后不同频带的能量作为频域特征;然后,通过核判别分析方法对故障特征进一步优选,从而保证故障特征的准确有效性;最后,将所得到的最优故障特征输入支持向量机进行故障诊断。对Sallen-Key带通滤波器电路的仿真实验结果表明,该方法能够很好地反映故障响应信号的本质特征,有效提高故障诊断的性能。

引入模式搜索算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂的高维优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,结合模式搜索算法较强的局部搜索能力,提出一种引入模式搜索算子的粒子群优化算法(HJPSO).为避免最优粒子陷入局部最优而导致整个种群出现搜索停滞,在PSO算法的迭代过程中加入判断粒子陷入局部最优的机制,当检测到早熟停滞迹象时,使用模式搜索算子对整个粒子群当前搜索到的历史最优位置进行模式搜索以帮助算法跳出局部最优点.标准测试函数的运行结果表明,该算法具有较强的跳出局部最优的能力,收敛速度较快,稳定性好.

基于ATS软件共性的框架实现方法研究

面向对象框架是现代软件工程中整个或部分系统的可重用设计,被认为是面向对象系统获得最大软件复用的方式;为提高ATS(自动测试系统)软件开发效率,文章在分析ATS软件结构的基础上,通过总结其领域共性,设计完成了一个适用于常规ATS软件开发的面向对象框架—FATS;通过对某型飞机的飞行仪表系统(EFIS,Electronic Flight Instrument System)测试软件的开发验证了软件框架;应用表明,面向对象框架开发是迭代过程,采用框架技术可以明显提高测试系统软件开发速率,降低成本。

基于故障区分度DAG-SVM的模拟电路故障诊断

为了提高模拟电路故障诊断的精度,针对现有DAG-SVM用于解决多类分类问题固有的不稳定性结构以及"误差累积"的特点,提出了一种基于故障区分度构建DAG-SVM的新方法。根据从不同测试点获取的故障数据信息,定义故障区分度,并以此为依据优化DAG-SVM的拓扑结构,从而消除DAG-SVM结构固有的不稳定性,获得稳定而较高的诊断精度。实验结果表明,与现有的"1vs 1"SVM、DAG-SVM及其改进方法相比,该方法在诊断精度上有明显提高,对于模拟电路的故障诊断具有很好的借鉴意义。

支持QoS的MANETs资源预留型MAC协议

本文针对移动自组织网络中实时业务特殊的服务质量(quality of service,QoS)需求,提出了一种新的媒体访问控制(media access control,MAC)协议,即基于公平的时分多址(fair-time division multiple access,F-TDMA)协议。该协议采用特定的时隙分配算法,来确保实时业务的QoS需求,并兼顾数据业务的接入性能。OPNET仿真表明:F-TDMA协议较现有协议具有较低的接入时延和较高的吞吐量,并且针对不同的业务类型F-TDMA协议可以优先确保实时业务的接入性能,同时又不会使数据业务的接入时延过大而失去发送的意义。

基于飞行自动控制系统的单机件综合测试平台设计

针对飞机飞行自动控制系统在性能测试和故障定位时的实际需求,在对飞行自动控制系统的测试信号及测试原理进行分析的基础上,对综合测试平台需求的信号进行了深入分析,提出了单机件综合测试平台的总体设计方案和实现方法。