国家教育部博士点基金(20116102110026)
- 作品数：31 被引量：166H指数：8
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- 有限干预下的UAV低空突防航迹规划被引量：10
- 2014年
- 低空突防航迹规划是实现有人机和无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)编队协同作战的关键技术,针对目前智能算法在求解低空突防航迹规划问题中存在的不足,充分发挥人脑这个超级智能系统来引导飞行航迹求解过程,将基于角度量编码的小生境伪并行自适应遗传算法(niche adaptive pseudo parallel genetic algorithm,NAPPGA)和人有限干预情况下的智能决策结合起来,提出UAV低空突防航迹规划技术。通过大量仿真计算,结果表明,应用该技术预规划和重规划的三维航迹能够有效实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用性。
- 任鹏高晓光
- 关键词：无人机低空突防航迹规划
- 基于单调性约束的离散贝叶斯网络参数学习被引量：8
- 2014年
- 针对小样本条件下的离散贝叶斯网络参数学习问题,提出一种基于单调性约束的学习算法。首先,给出了单调性约束的数学模型,以表达定性的先验信息;然后,将单调性约束以狄利克雷先验的形式集成到贝叶斯估计中,并利用贝叶斯估计进行参数学习;最后,通过仿真实验与最大似然估计和保序回归方法进行比较。实验结果表明,在小样本条件下,所提算法在准确性上优于最大似然估计和保序回归,但时效性介于二者之间。
- 邸若海高晓光郭志高
- 关键词：小样本保序回归最大似然估计
- DDBN的无人机决策推理模型参数学习被引量：1
- 2013年
- 针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高了决策推理模型对复杂环境的快速适应。仿真结果表明,该算法可以获得准确的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂战场环境下无人机威胁评估问题,为无人机的自主任务决策提供有效的参数保障。
- 黄世强高晓光任佳
- 关键词：离散动态贝叶斯网络遗传算法无人机
- 通信约束下的多无人机协同航路规划被引量：11
- 2013年
- 针对存在通信约束的多无人机协同航路规划问题,在考虑多无人机同时到达目标点和避免相互碰撞的条件下,使用改进的A*算法规划出多无人机飞行的原始航路;通过不断计算和比较无人机间的距离来限制无人机的飞行,使无人机之间的距离始终保持在允许通信距离范围内;通过减小最大允许通信距离和增大最小安全距离来消除通信时间延迟对协同航路规划的影响,从而建立了存在通信距离限制和通信时间延迟条件下的多无人机协同航路规划算法。仿真结果验证了该算法的有效性。
- 李建符小卫高晓光
- 关键词：多无人机航路规划
- 基于云协同的网络集群反隐身火控系统设计被引量：8
- 2013年
- 针对反隐身作战需求,讨论了云计算及其军事应用,提出了"战术云"概念;基于"战术云"提出了一种云协同网络集群反隐身火控攻击引导技术,分析了其火控工作原理,设计了其系统结构和功能组成,给出了其体系架构,描述了其工作过程,并归纳总结出该新型火控系统的4项关键技术,即云协同探测、云战术决策、云无源火控、云网络制导,为新一代火控攻击引导系统研制提供了参考,具有很强的工程应用前景。
- 高晓光万开方李波刘学全
- 关键词：云计算反隐身战术决策
- 网络化体系下地空导弹作战效能分析
- 面对现今复杂的作战环境,传统的平台中心战已难以满足战场需求。网络中心化已成为地空导弹作战系统的必然选择和发展趋势。对于网络化地空导弹作战效能分析,由于效能指标体系的不完备,作战效能分析也存在局限性。本文充分考虑传统地空导...
- 薛亚勇高晓光
- 关键词：网络化体系云模型
- 文献传递
- IMA双层调度算法中的任务可调度性分析方法被引量：7
- 2015年
- 任务可调度性分析是综合模块化航电(IMA)系统双层调度算法研究中的一个关键问题。针对这个问题,首先剖析了单分区调度系统中任务精确响应时间计算方法所具有的计算复杂度高以及计算函数不连续等局限性;然后提出了一种计算任务响应时间上限的快速方法,分析该计算方法的推导过程,得到了双层调度情况下任务响应时间上限的计算方法,并由此推演出任务可调度性分析方法和分区参数设计方法;最后通过计算机仿真实验,分别使用定量的响应时间上限相对误差法以及定性的资源放大分析法考察了系统任务数量以及系统利用率对文中提出的响应时间上限计算方法精度的影响程度,并得到了该方法取得较高应用精度的可行性条件。
- 高晓光薛亚勇温增葵
- 关键词：可调度性分析
- 小样本目标识别问题下的BN参数学习被引量：1
- 2014年
- 目标识别问题中存在大量不确定信息,利用BN可以对不确定信息及其相互关系进行学习与推理。但是,目标识别问题的样本量较小,在参数学习过程中,常因观测数据不足产生误差,需要引入单调性信息等专家经验,针对这一问题,提出最小元算法。首先,利用最小元表达单调性信息,将其转化为参数学习可以直接利用的先验信息;然后,基于保序回归思想,对参数学习结果进行优化,消除误差,得到相对准确的网络参数。以空中目标识别为仿真背景,与最小子集算法比较,验证了该算法在准确度与复杂度等方面的优势。
- 田浩高晓光
- 关键词：目标识别参数优化
- 基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配被引量：10
- 2013年
- 针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。
- 王婷符小卫高晓光
- 关键词：遗传算法
- 基于PPSO-MPC的多雷达协同反隐身指示搜索任务规划被引量：1
- 2015年
- 针对ESM/雷达协同反隐身探测中的指示搜索问题,引入模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论,给出指示搜索任务规划的MPC框架,建立指示搜索的目标状态预测模型和在线滚动优化模型.针对模型求解,引入粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,设计了高维矩阵粒子编码方式,引入尺度计算因子处理边界约束,引入概率模型处理离散变量,设计实现了一种"多主节点-单从节点"的(Multi-Master-Single-Slave,MM-SS)多种群并行计算策略.仿真结果表明,所建立的模型能够在不确定、多目标环境下实现对多雷达的高效协同控制,所提出的模型求解算法能够实现对滚动优化问题的快速、高效求解,即模型和算法的有效性得到了验证.
- 高晓光万开方李波李飞
- 关键词：反隐身MPCPSO
