空军工程大学航空航天工程学院, 西安 710038
在防空系统日益完善的信息化战场,利用常权代价函数进行航迹规划所得的可飞航迹已经逐渐不能满足飞行器的强生存力要求。运用变权综合理论改进了传统的常权代价函数,在仿真中结合微分进化算法,给出了常权航迹规划和变权航迹规划的结果并进行了分析,得出基于变权理论的航迹规划可以改善飞行航迹的生存力,提高飞行器战场生存性能的结论,仿真结果也表明该方法的可行性。
航迹规划 航迹代价函数 变权理论 微分进化算法 path planning path cost function variable weight theory DEA
针对威胁建模中忽略威胁之间信息交换的问题，在目标指示概率模型的基础上，建立了基于探测概率的威胁联网模型,利用该模型改进了常用的航迹代价函数。介绍了微分进化算法(DEA)，结合该算法和仿真，重点分析了威胁联网对威胁源的威胁强度和航路点威胁代价的影响，最后仿真分析了威胁联网模型对航迹规划的影响，检验了威胁联网模型的可行性和必要性。
航迹规划 威胁联网模型 微分进化算法 代价函数 path planning threat netting Differential Evolution Algorithm(DEA) cost function
1 空军工程大学防空反导学院, 西安710051
2 中国人民解放军93942部队, 陕西 咸阳712000
3 宝鸡石油机械有限责任公司, 陕西 宝鸡721002
精确预测网络安全态势, 对分析网络安全态势和趋势、调整安全策略具有重要意义。针对复杂网络系统规模变化, 建立了层次化网络安全态势评估模型; 在分析小波神经网络(WNN)基本原理及优缺点的基础上, 将具有寻优能力强、收敛速度快的自适应局部增强微分进化算法(ADMPDE)与WNN算法相结合, 提出了基于ADMPDEWNN的态势预测方法。通过仿真实验分析, ADMPDEWNN算法大大减小了训练误差和预测误差, 提高了网络安全态势预测精度。基于ADMPDEWNN的网络安全态势预测是一种科学、合理的预测方法, 具有一定的理论意义和应用价值。
网络安全 态势预测 态势感知 微分进化算法 小波神经网络 network security situation prediction situation awareness differential evolution algorithm wavelet neural network
建立了区域雷达网优化布站数学模型,分析了雷达网在干扰前后威力区的变化,采用新的雷达网威力区计算方法,新算法将可布站区域划分为若干小格,以雷达探测区覆盖层数标记每一小格,通过统计不同覆盖层数的小格数,计算雷达网威力区面积。给出了微分进化算法在该优化问题中的求解过程,并将迭代过程与遗传算法进行比较,仿真结果表明微分进化算法在收敛速度上具有明显优势。最后,针对雷达网受干扰后威力区收缩,提出了重新部署网内雷达或增加网内雷达数量两种解决方案,仿真结果证明所提方案是有效可行的。
雷达网 抗干扰 优化 微分进化算法 radar network anti-jamming optimization Differential Evolution (DE)
针对光纤法布里-珀罗(F-P)传感器在实际应用中易偏离工作点,造成输出信号衰减,信噪比降低问题,提出了双波长稳定技术,建立了双波长稳定系统的数学优化模型。采用全局搜索能力强,收敛速度快,鲁棒性好,能有效解决复杂优化问题的微分进化算法(DE)进行了全局结构优化。结果表明,DE算法能在较短的运行时间内得到全局最优解,误差＜10-3,优化目标下降了89.46%,且运行时间有所减少;证明该算法正确可行,高效可靠,为光纤F-P传感器的结构优化设计提供了实验基础。
微分进化算法 光纤传感系统 Fabry-Perot干涉仪 结构优化 全局最优 Differential Evolution(DE) algorithm optical fiber sensing system Fabry-Perot interferometer structural optimization global optimization
