用于多无人机广域目标搜索的扩展搜索图方法

多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)广域目标搜索是协同控制的重要研究内容。针对传统搜索图在多平台协调控制上的不足,提出了基于数字荷尔蒙机制的扩展搜索图方法。将荷尔蒙的扩散传播机制引入到搜索图的更新中,建立了基于数字荷尔蒙和目标确定度的混合信息结构,在此基础上,研究了基于滚动优化策略的实时路径规划方法。仿真结果表明,扩展搜索图比传统搜索图具有更好的多平台协调能力,是一种有效的多UAV广域目标搜索方法。

分布式搜索引擎系统效能建模与评价

针对分布式搜索引擎系统效能建模与评估问题,通过对当前分布式搜索引擎系统的建模与分类,扩展了能耗与网络开销的成本模型;对5种构建搜索引擎系统的设计方案,从系统成本、系统规模和查询响应时间等角度进行了详尽的理论分析与评价.由此发现,由广域网分布式采集系统和多机群索引系统组成的半广域网搜索引擎系统相对于其他系统具有相对较高的效能,同时能够较好地兼顾用户的服务质量.

基于离散粒子群优化的无人机协同多任务分配

多无人机执行广域搜索攻击任务下的协同多任务优化分配需要满足多类复杂约束。在通用无人机协同多任务分配模型的基础上,综合考虑了包括任务时间约束和无人机弹药消耗等多类复杂约束条件,提出了一种基于离散粒子群算法的多无人机协同多任务分配方法。根据协同多任务分配问题的特点,将多任务分配的任务时序约束和多机协同约束融入到算法的粒子矩阵编码中,将无人机弹药约束和任务时间约束融入到粒子更新的过程中,设计了符合实际问题离散域特点的粒子位置和速度更新的交叉策略和变异策略。仿真结果表明,上述算法能在满足多类复杂约束的条件下有效地解决无人机作战目标协同多任务优化分配问题。

基于关联分析的电网状态估计数据含坏点自动辨识

进行电网状态估计数据含坏点辨识时,测量权值存在误差,得到辨识结果与实际结果不符,存在辨识效率低的问题。因此将关联分析方法引入电网状态估计数据含坏点的辨识过程中,提出基于关联分析的电网状态估计数据含坏点自动辨识方法,实验结果表明,所提方法的辨识效率得到保证,正确率较高。

自主攻击小型炸弹发展动向

美国小型炸弹(SDB)项目第3阶段研究工作内容,即广域搜索自主攻击小型弹药(WASAAMM)。这是一种高智能中程空对地武器,将在10年左右的时间装备美国攻击机。如果美国空军实验室在随后几年对WASAAMM概念的研究工作取得成功,该弹药可能将于2000～2010年中期提前开始研制。据美国空军透露,最终结果将是研制一种喷气动力型空中巡逻武器,