基于序列近似优化算法的固体运载火箭弹道设计

采用打靶法研究固体运载火箭弹道优化设计问题。针对打靶法中智能优化算法效率、优化问题中约束条件提法等方面的不足,引入序列近似优化算法,提出算法中径向基函数高斯核宽度的高效确定方法。数值仿真实验表明,提出的方法可在基本不带来计算量增加的前提下,显著提高代理模型精度,使序列近似优化算法得到改进,提高优化效率。设计固体运载火箭飞行程序。建立弹道优化设计问题数学模型,并将模型中相关等式约束合理转化为不等式约束,降低优化问题求解难度;基于改进后的序列近似优化算法完成某固体运载火箭弹道优化,原始计算模型调用308次之后便搜索到最优解,较传统智能优化算法显著提高了优化效率,优化方案末助推级液体推进剂消耗比原方案减少25.7%。

低复杂度序列高斯逼近MIMO检测算法

提出一种多入多出(MIMO)系统空间复用模式下的低复杂度序列高斯逼近(LC-SGA)算法。该算法把序列高斯逼近(SGA)算法在复数域进行路径搜索的问题近似为实数域的搜索问题,从而降低了计算复杂度。仿真结果表明,LC-SGA算法在相同搜索路径数的情况下,其误比特率(BER)性能与传统的SGA算法相当,且当搜索路径数较大时接近最大似然检测的性能。