基于复杂战场环境的地空导弹武器系统抗击巡航导弹部署优化问题研究

考虑实际复杂战场环境,综合使用杀伤区面积、火力重叠系数和掩护能力等指标建立抗击效能评估模型,使用遗传算法对地空导弹武器系统部署位置进行优化,通过算例验证取得了较好效果,对地空导弹武器系统作战部署具有借鉴和参考意义。

城市灾区无人机基站部署优化

通过优化无人机基站(UAV-BS)三维空间部署位置,以最小化满足通信需求的UAV-BS部署数量.针对城市灾区中UAV-BS的部署优化方法较少考虑到建筑的具体形状及位置对通信影响情况,在构建一个建筑物对UAV-BS视距(LoS)链路的遮挡模型的基础上,提出一种UAV-BS部署算法——PSO-PPGE.该算法首先采用粒子群算法(PSO)在目标区域搜索全局部署方案,然后基于相邻UAV-BS部署间的势博弈关系,根据遮挡信息及UAV-BS负载制定博弈策略,局部调整每个粒子中的UAV-BS位置,以提高UAV-BS的用户覆盖率,进而确定所需UAV-BS的最小数量.仿真结果表明,所提出的算法与PGE、PSO等优化算法相比,在最小化UAV-BS数量同时最大化用户覆盖率方面具有明显优势.

基于DEM数据和遗传算法的对海雷达部署优化研究

针对当前雷达组网部署优化问题缺少对海探测研究,以及基于实际地形数据的遗传算法(GA)求解复杂度高的问题,开展了基于数字高程模型(DEM)数据和遗传算法的对海探测部署优化研究。基于预先阵地和对海探测雷达威力模型,所提的算法可有效减少遗传算法寻优空间,极大提高优化求解速度。仿真表明,该算法可获得和遍历法近似的最优结果,随着部署规模的增大,具有明显的速度优势。

声影区影响下的水声传感器网络部署优化算法研究

为提高声影区影响下水声传感器网络的连通性,提升对目标区域的监测质量,提出一种基于深度可调节节点的水声网络部署优化算法(deployment optimization algorithm for shadow-zone-affected underwater acoustic sensor networks,DOASZ)。节点利用来自ARGO(array for real-time geostrophic oceanography)的真实海洋数据估计声影区范围,以最小化节点间信道衰减为目标函数,保证节点移出声影区和控制节点移动能耗为约束条件;基于粒子群算法对节点连通的最优位置进行求解,优化网络部署;设计了基于节点位置、最大移动距离、感知半径的节点移动等待时间和相应的信息传输机制,以保障算法的动态可靠运行。结果表明:算法能在现有部署算法的基础上根据声影区位置进行动态部署优化。当网络中的节点数量为50时,应用DOASZ算法后,随机部署的网络连通性增加了55.9%,基于Voronoi图的深度调节算法部署的网络连通性增加了21.8%,声影区影响下的水声传感器网络连通性明显提升。

SDN中多控制器均衡部署优化方法仿真

由于当前已有方法未能考虑时延对部署结果的影响,导致部署方案可靠性指数下降,平均时延增加。提出一种SDN中多控制器均衡部署优化方法,在软件定义网络(SDN)架构中对多控制器进行合理部署,在考虑时延、负载以及成本等不同影响因素的情况下,构建SDN中多控制器均衡部署模型。采用遗传算法对模型进行求解,获取最优部署方案。实验结果表明,所提方法能够大幅度提升部署方案的可靠性指数,同时还能够有效降低时延,多控制器部署效果较好。

无人机辅助通信中的部署优化策略研究

无人机辅助通信作为一种机动灵活的通信方式,被广泛应用于军事和民用的无线通讯网络中。然而,由于地形、气候、通信距离等因素,无人机辅助通信的通信性能和覆盖范围往往会受到干扰,因此研究如何实现无人机辅助通信中的部署优化,是当前亟待解决的问题。本文设计了一种通用的无人机辅助通信系统的网络架构、信道模型和能耗模型,并提出了一种基于内螺旋的轨迹规划算法用于优化无人机能耗。为了实现任务目标区域的巡航覆盖,首先采用无人机飞行路径离散化的方法,并采用基于内螺旋的巡航覆盖算法计算无人机在最优飞行速度下的巡航任务时间,从而得到无人机的巡航通信覆盖能耗。

一种基于WSN部署优化和CPCRLB的目标跟踪算法

针对传统的静态无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)中存在的覆盖率低、节点能量有限等问题,本文首先提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)的节点优化部署方案,提高了整个WSN的覆盖率,并降低了网络通信能耗;其次,在节点优化部署的基础上,提出了一种基于条件后验克拉美-罗下界(Conditional Posterior Cramer-Rao Lower Bounds, CPCRLB)与能耗优化的目标跟踪算法,并设计了一种能同时兼顾跟踪精度与能耗的目标函数。仿真结果表明,本文所提算法能够有效提高网络覆盖率,并能在保证跟踪精度的条件下,最大限度地降低网络能耗。

基于GSO的无线传感监测网络部署优化研究

针对无线传感器网络应用于智能变电站设备状态监测存在节点能量有限和能耗不均衡的问题,根据分簇的设备监测网络模型特性和瑞利衰落环境下的节点能耗计算,引入簇头节点数据压缩比和传输周期,以节点簇总能耗、网络生存周期和距离因子作为综合目标函数,以多跳网络连通性作为约束,建立了网络部署的优化模型。采用群搜索算法GSO,以簇头节点感知半径、通信距离、数据压缩比和传输周期为优化目标,对提出的网络4种通信路径进行了优化比较。仿真和实验结果表明,合理的网络部署可以平衡多跳网络中簇头节点能耗、减弱关键簇头节点能耗对网络寿命的影响。同时,结果表明GSO算法比PSO算法在解决大规模无线传感器网络优化问题上,具有更好的计算速度和优化结果。

海上编队双舰防空队形部署优化研究

为解决海上编队双舰防空队形部署优化问题,在武器系统作战能力既定的情况下,通过对编队防空舰防空区域和部署原则的分析,以编队被掩护舰对来袭目标防御纵深最大为优化目标,给出了海上编队双舰防空队形部署优化模型和求解算法。在一定数据假设下,通过示例的方式对所给模型的适用性和有效性进行了验证。

线性无线传感器网络节点部署优化研究

无线传感器网络技术研究过程中,必须解决节点部署问题。首先分析了网络的能耗模型,解决了节点均匀部署带来的“能量空洞”问题,得到了最优节点间距的计算公式。同时,综合考虑节点发射功率和实际应用的约束,提出了一种双链优化节点部署算法。MATLAB实验表明,优化后的部署方案具有较低的能耗和较好的能量均衡性。在此基础上,提出了一种基于双链节点优化部署的远程监测区域节点优化部署研究方案。将监控区域划分为几个更小的区域,然后部署节点。实验表明,对于一定长度的监控区域,可以得到最优的汇聚节点数目,从而在不增加成本的情况下降低了网络能耗。因此,提出的双链节点部署方案和长距离节点部署方案可以更好地应用于线性无线传感器网络山,使其具有更好的网络性能。

区域防空部署优化系统建模

为了全面、合理地度量区域防空作战部署的优劣,解决兵力一定情况下的优化部署问题,首先提出了掩护价值的概念,它是掩护能力与保卫目标重要程度的综合量度;然后建立了一种新的评价区域防空部署的指标体系,给出了各指标或因素的具体确定方法;在此基础上建立了以掩护价值为目标函数的区域防空优化部署模型;提出了基于启发式方法的部署优化模型求解方法,给出了求解框架和算法流程。实际应用证明,模型是有效的,求解结果是可行的。

外推人工蜂群算法在WSN部署优化中的应用研究

为解决无线传感器网络(WSN)覆盖部署优化的问题,提出了一种基于外推人工蜂群算法的节点部署优化方法。首先,设定网络系统基本假设,并以使网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化基本模型,再者,利用外推人工蜂群算法代入模型进行求解,获得覆盖最优的节点部署位置。仿真实验结果表明:外推人工蜂群算法能够很好地解决无线传感网络覆盖优化问题,相比于传统的遗传算法、人工鱼群算法、粒子群算法和人工蜂群算法,表现出更快的寻优速度和更高的覆盖率。

基于蚁群算法的面向服务软件的部署优化方法

面向服务软件的部署优化问题是典型的NP难题.本文构建了基于性能改善的软件部署优化模型,设计了一种蚁群优化算法ACO-DO进行近似最优解的快速求解.该算法通过设计基于部署优化问题的启发式、改进部署方案的构建顺序、增加局部搜索过程实现蚁群算法求解效率的提升.通过不同规模的实例实验,验证了ACO-DO算法能够取得比现有的混合整数线性规划算法、蚁群算法和遗传算法更好的性能.

雷达组网系统抗压制干扰部署优化算法研究

针对雷达组网系统抗压制干扰部署优化问题,讨论了雷达及其组网系统的残剩可探测区动态定量评估模型,定义了雷达及其组网系统的探测能力下降指数、雷达装备利用率及其抗干扰效能指数,给出了一套完整的组网系统抗压制干扰综合效能动态定量评估模型、优化布站决策模型及相应的实用算法。3部雷达组网的仿真试验证明了其有效性。

对抗条件下雷达部署优化方法研究

针对强对抗环境下雷达网面临隐身、低空突防、复杂电子干扰等威胁问题,提出了基于雷达网探测威力和重点目标跟监能力相结合的大区域组网雷达优化部署方法,建立了雷达组网优化部署的评估指标体系和综合效能计算模型,给出了基于人工蜂群算法的雷达组网优化部署求解过程。仿真实验表明,该方法能显著提高组网效能,对雷达网作战有参考价值。

基于理想点法的区域防空部署优化方法

空情的不确定性给区域防空部署优化方案的生成带来很大的挑战,每一种空情下对应一个最优部署方案,为了综合各空情下的最优部署方案得到适应各种不同空情的最优方案,将各空情下的最优部署方案集作为问题的理想点,通过定义部署方案之间的贴近度,构造出评价函数,最终将问题转化为一单目标规划问题,并得到了一种基于理想点的区域防空部署优化方法,案例分析表明,该方法是可行的。

地基雷达与预警机系统协同部署优化方法

对预警机系统的探测盲区进行了深入分析和建模,讨论了地基雷达与预警机系统协同部署的效能指标,进行了部署优化的遗传算法设计,旨在对地基雷达与预警机系统的协同部署优化方法进行一些有益的探讨。仿真结果表明,文中所述方法的有效性,对地基雷达与预警机系统的协同部署优化有一定的参考价值。

基于人工势场的水下传感器网络部署优化策略

对水下传感器网络移动节点的位置进行调整以提高传感器网络的有效覆盖率具有重要现实意义.根据水下传感器网络的特点,提出基于人工势场的分布式水下传感器网络部署优化算法UPFA(Underwater deployment based on Potential Field Approach).混合传感器网络部署优化问题可以转化为漏洞修复问题,覆盖的漏洞会对移动节点产生虚拟吸引力.仿真结果表明,UPFA算法能够引导水下的移动节点修复水下传感器网络的覆盖漏洞,显著提高水下传感器网络的有效覆盖率.

基于系统动力学的反导部署优化方法

地面防空兵力的优化部署是提升武器系统反导作战能力的有效途径。提出了利用系统动力学(SD)理论进行反导部署优化问题的研究,给出了反导部署优化的SD模型框架,简要分析了各模块的功能,以此为依据建立了反导部署优化的SD模型,通过仿真数据的分析得到了一些有益的结论,案例应用表明了该方法的可行性和有效性。

一种求解面向服务软件部署优化问题的多目标蚁群算法

基于根据动态变化的外部环境调整面向服务软件的部署方案是提升其运行性能、降低运行成本的一种有效途径,提出一种基于多目标蚁群算法的MACO-DO,以便在自动为面向服务软件寻找一组在性能和成本之间作出最优权衡的部署方案。MACO-DO算法是对传统多目标蚁群算法的一种改进,引入摒弃精英解策略以避免算法早熟收敛,设计1个局部搜索过程以加快获得可行解的过程。在Case 1,Case 2和Case 3共3种不同规模的模拟案例上将提出的MACO-DO算法与P-ACO算法和NSGA-Ⅱ算法进行对比。研究结果表明:MACO-DO算法在求解问题上具有更好的性能。