多无人机协同任务分群方案研究

针对在侦察问题中多无人机任务分群的不足,为提高其效率,提出了基于模拟退火思想的改进K均值聚类算法的多无人机协同任务分群方法。文中建立了侦察任务分群模型,对任务分群性能优化指标进行了分析。给出了优化K均值聚类算法后的模拟退火思想的改进K均值聚类算法。通过进行仿真分析,在对比算法优化前后的计算结果后发现,优化算法能使多无人机巡航时间缩短,目标群分布群内更加集中,群间更分散,且各UAV任务分配更均衡。研究表明应用模拟退火思想的改进K均值聚类算法能有效提高任务分群效率,有较大的实战价值。     

基于智能算法的防空阵地标定流程优化研究

针对某防空武器系统阵地展开时车辆传统相对标定方法的不足,为提高其标定的效率,提出了一种基于智能算法的阵地车辆相对标定流程的优化方法。文中简要介绍车辆标定的基本过程,建立标定流程的数学模型,使其标定的总时间最优。给出了应用离散二元粒子群算法的标定流程时间的求解方法。通过一个具体车辆标定问题的仿真算例,在比较采用离散二元粒子群和遗传算法的优化结果后,说明在这个问题上,离散二元粒子群具有更好的应用价值。研究表明离散二元粒子群能有效提高标定效率,减少战前准备时间,具有较大的实战价值。