基于粒子群算法的多功能电子系统站点配置方法研究

来源 :电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gutian163
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
多功能电子系统是由若干具有多种功能的电子设备所组成的多站点作战系统,各站点可协同工作,系统可根据任务需求对多个目标区域进行实时监视以应对潜在威胁,在现代战场上发挥着重要作用。各站点的分布将直接影响多功能电子系统的性能,通过优化站点位置可以有效提升系统的性能。然而,目前针对性能偏好要求下的站点优化配置的研究还不够充分,是一个亟需解决的问题。本文将基于粒子群算法对站点配置问题进行深入研究。具体内容如下:1.结合实际战场任务需求,建立了联合回波信噪比、有效覆盖率和压制功率密度并将其作为站点配置问题的目标函数,构建了多功能电子系统站点配置问题模型。2.建立了性能偏好下的多功能电子系统站点配置问题模型,构建了完整偏好下多目标优化算法多指标评价体系,设计了基于偏好区域的迭代收敛规则,提出了固定步长的偏好参考点更新规则,研究了基于偏好牵引的多功能电子系统站点配置算法。3.针对固定步长的偏好参考点更新规则的不足,提出了偏好参考点自适应更新规则,研究了基于自适应偏好牵引的多功能电子系统站点配置算法。以上算法均通过仿真进行了验证,结果表明所提出的一系列算法能够有效解决性能偏好下的多功能电子系统站点配置问题。
其他文献
随着互联网应用的发展,网络容量的需求也在迅速增长,发展高速大容量的光纤通信系统迫在眉睫。但是高传输速率、大信道容量和长距离传输的研究却受到两种因素的限制:线性损伤,包括光纤损耗、色散、偏振模色散;非线性损伤,包括自相位调制、交叉相位调制、四波混频等。在长距离传输系统中,光纤非线性是限制信道容量和传输距离的重要因素之一,因此光纤非线性均衡技术在光纤传输中具有重要的现实意义。为了补偿光纤非线性效应,实
无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)编队在近几年凭借灵活性好、机动性强等多项优点在多个领域应用越来越广泛。无人机编队控制需要保证编队的队形形成、保持和避障,若采用不合适的控制方法,则会产生许多问题,如目标位置的振荡问题、目标不可达问题、避障不安全等。无人机编队任务分配需要为每个无人机分配执行任务集并决定任务执行顺序,实际情况下,各个任务之间存在资源需求的差异,各个无人机
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术旨在估计自主移动机器人在陌生环境下的位置变化,同时构建包含空间几何信息的环境地图。当前,大部分开源的SLAM方案已经实现了静态场景下自主移动机器人大范围内的实时定位与稀疏地图构建。而传统的SLAM方案仍然存在以下问题:一是在动态环境下,无法避免行人等移动物体造成的漂移误差,因此在实际应用中受到一定的
目前焊接企业主要是通过人工来完成焊接信息的采集、监控并对焊接质量进行评估,成本高、效率低的同时,无法满足现代化焊接技术的需求。随着被称为信息物理系统融合的德国“工业4.0”的提出,我国提出了“中国制造2025”发展战略,工业生产将进入信息化、数字化、智能化的阶段,将智能生产和制造的实现视为现阶段发展的重点,随着各类智能传感器、无线通信技术在工业领域的广泛应用,以及深度学习理论在图像检测方向的发展趋
得益于大数据、大模型、GPU集群的推动,人工智能技术飞速发展,但是在此基础上训练出更准确、表达能力更强的优秀人工智能模型绝非易事。这也促进了并行化、分布式的机器学习技术飞速发展。目前的分布式机器学习框架中,计算节点的参数计算和参数通信过程是串行紧耦合的,造成计算资源利用率不高。同时随着近年来专用高速计算硬件设备的快速发展,计算能力的增长遥遥领先于网络数据传输能力,且高速的计算设备使得分布式机器学习
随着视频数据的逐步增加,利用人工筛查的方式进行目标行人的锁定和跟踪已经越来越难以适应大型视频监控系统。在逐步增长的海量视频数据中,如何自动化快速的进行目标行人的跨境检索问题是公安的迫切需求。本文从两个方面分析研究了行人跨镜检索问题,首先在第三章,研究在在单个摄像头下行人跟踪问题,然后第四章研究了在跨镜头下研究了行人重识别问题。在基于卷积神经网络的行人跟踪方向,目标跟踪器不仅要关注于感兴趣的区域,更
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)利用雷达与目标之间的相对运动接收被检测区域的回波进行成像。相对于光学成像,SAR成像系统具有不受天气,时间等影响等特点,能够在恶劣条件下对目标进行探测。因此SAR图像不论在军事还是在民用上的实际应用,都具有很大的价值。可以被使用于自然灾害评估、地貌检测、舰船检测、动目标跟踪、战场监控等。所以在SAR图像自动识别方面有着广阔的研
随着射频无线通信逐渐系统集成化、尺寸小型化、功能多样化,导致射频电路的结构复杂和工作频率升高。由于传统模型是基于Maxwell方程的全波分析法进行建模,电路模型消耗的计算资源增多,计算速度也明显变慢,使得设计人员对电路的仿真分析效率变低。因此,传统的射频电路建模分析方法已经逐渐无法满足电路高效快速的仿真分析设计需求。为了适应人们对高性能的射频电路模型日益迫切需求,基于人工神经网络建模方法逐渐受到人
稀疏码多分址(SCMA)技术能够提高频谱利用率,是5G无线通信中多址接入方案的重要候选者。信道估计是SCMA通信的关键过程,其精度和复杂度对系统有很大影响,但是经典的信道估计算法存在计算量大、性能差等问题,导致这些算法在SCMA的应用有局限性,所以研究适用于SCMA系统的信道估计算法有重要意义。而深度学习具有适应性强、高速并行等优点,深度学习与无线通信结合是目前信号处理领域的热点,并取得瞩目的效果
近年来,随着深度学习的发展,人工智能与人们的生活越来越紧密,在人脸识别、自动驾驶、医疗等领域已经得到了广泛的应用。与此同时,人工智能的安全问题也越来越突出。深度学习模型极易遭到对抗样本的攻击,攻击者只需对图像进行一些人眼无法识别的改动即可成功欺骗深度学习模型,从而导致深度学习模型给出错误的结果,进而引发极其严重的后果。针对这些攻击,研究了以下三种算法,其主要功能是通过对分类器网络增加一个额外的附加