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公开(公告)号：CN103942369B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410131133.2
申请日：2014-04-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种面向临近空间的智能目标发生方法，该方法能够实现对临近空间目标的智能化、复杂化和真实化的仿真。该方法首先根据需要创建三维目标模型和环境模型，然后对三维目标模型进行参数设置，并加载三维目标模型以及环境模型渲染形成三维视景；然后采用PSO算法对三维目标模型进行智能目标最优三维路径规划，其中PSO算法中适应度函数考虑到雷达的探测概率、目标高度、气象信息、路径长度以及目标参数建立，控制三维目标模型根据以最优的三维路径进行目标发生的仿真。该方法用于生成临近空间智能三维目标。
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公开(公告)号：CN106056330A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610356964.9
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于网络化系统的多级保障部署方法，该方法针对具有多级保障层的网络化系统进行部署；包括如下步骤：对于网络化系统中的多级保障层进行信息获取，所述多级保障层包括从低到高的第1～第M级，每一级均包含多个节点；针对第m级保障层，m的初始值为1，进入优化部署过程：根据步骤1所获取的信息对网络化系统的第m级保障层建立目标函数，所述目标函数使第m级保障层所有节点的可保障率之和最大；选取收敛算法优化所述目标函数；从而确定第m级保障层的各节点的位置；m自增1，针对第m级保障层，重复优化部署过程，直至m＝M，由此完成针对每一级保障层的部署。该方法能够有效的将物资保障与选址问题相结合，完成多级保障部署。
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公开(公告)号：CN103945395B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410069559.X
申请日：2014-02-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群的无线网络传感器的快速优化部署方法，能够提高粒子群优化算法PSO的全局优化效果，减少粒子资源使用，大大加快了求解速度。该方法为：以无线网络传感器的每一种部署的可行解作为一个粒子，建立粒子群，初始化每个粒子的速度与位置，设定迭代次数，以粒子群优化算法PSO进行粒子的迭代搜索，其中在粒子的速度更新时，添加扰动项；迭代搜索进行至设定的迭代次数之后，获得最终的优化结果，实现粒子群优化；PSO以无线网络的有效覆盖率作为适应度；扰动项为扰动幅度与以标准正态分布选取的随机数的乘积，通过改变扰动幅度以增大或减小扰动项比重。本发明适用于PSO在粒子数很少的情况下得到比较满意的解。
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公开(公告)号：CN109756861A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910099211.8
申请日：2019-01-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向城市环境的异构传感器网络的节点部署优化模型和优化方法。本发明在考虑城市环境的三维障碍之外，将城市环境的建筑物也视为一种资源，在传感器网络中引入了接入节点的概念，以此利用建筑物的有线网络和能量资源等，创造了一种新的网络拓扑结构，简化了网络连通的条件。本发明综合考虑了三维地形，网络连通，价格约束等，并对异种传感器之间的协同感知效果进行了定义，构造了一种新的模型，体现了城市环境的影响因素和异构传感器的协同感知效果。最后提出了一种分阶段策略解决该模型，并且在部署传感器节点阶段比较了多种算法，引入了虚拟传感器节点的概念，有效降低了求解难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103942369A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410131133.2
申请日：2014-04-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种面向临近空间的智能目标发生方法，该方法能够实现对临近空间目标的智能化、复杂化和真实化的仿真。该方法首先根据需要创建三维目标模型和环境模型，然后对三维目标模型进行参数设置，并加载三维目标模型以及环境模型渲染形成三维视景；然后采用PSO算法对三维目标模型进行智能目标最优三维路径规划，其中PSO算法中适应度函数考虑到雷达的探测概率、目标高度、气象信息、路径长度以及目标参数建立，控制三维目标模型根据以最优的三维路径进行目标发生的仿真。该方法用于生成临近空间智能三维目标。
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公开(公告)号：CN106815443A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710049692.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06F17/5036 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种面向变化环境的超低空飞行器三维多批多航迹规划方法。本发明引入了环境变化这一概念，在飞行器的飞行过程中不断探知周围信息，并以此为依据对航迹进行变更、修正，提高了航迹规划仿真的自主性、真实性。而且，本发明根据前一批次飞行器所获取的对方部署情况，对本批次飞行器的航迹进行规划，使飞行器具有更强的智能性，提高了任务完成的几率。此外，本发明还通过蚁群算法搜索初始可行航迹时引入了启发性函数，减少了初始搜索的盲目性，有效提高了搜索效率。
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公开(公告)号：CN103945395A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410069559.X
申请日：2014-02-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群的无线网络传感器的快速优化部署方法，能够提高粒子群优化算法PSO的全局优化效果，减少粒子资源使用，大大加快了求解速度。该方法为：以无线网络传感器的每一种部署的可行解作为一个粒子，建立粒子群，初始化每个粒子的速度与位置，设定迭代次数，以粒子群优化算法PSO进行粒子的迭代搜索，其中在粒子的速度更新时，添加扰动项；迭代搜索进行至设定的迭代次数之后，获得最终的优化结果，实现粒子群优化；PSO以无线网络的有效覆盖率作为适应度；扰动项为扰动幅度与以标准正态分布选取的随机数的乘积，通过改变扰动幅度以增大或减小扰动项比重。本发明适用于PSO在粒子数很少的情况下得到比较满意的解。
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公开(公告)号：CN106056330B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201610356964.9
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于网络化系统的多级保障部署方法，该方法针对具有多级保障层的网络化系统进行部署；包括如下步骤：对于网络化系统中的多级保障层进行信息获取，所述多级保障层包括从低到高的第1～第M级，每一级均包含多个节点；针对第m级保障层，m的初始值为1，进入优化部署过程：根据步骤1所获取的信息对网络化系统的第m级保障层建立目标函数，所述目标函数使第m级保障层所有节点的可保障率之和最大；选取收敛算法优化所述目标函数；从而确定第m级保障层的各节点的位置；m自增1，针对第m级保障层，重复优化部署过程，直至m＝M，由此完成针对每一级保障层的部署。该方法能够有效的将物资保障与选址问题相结合，完成多级保障部署。
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公开(公告)号：CN106815443B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710049692.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向变化环境的超低空飞行器三维多批多航迹规划方法。本发明引入了环境变化这一概念，在飞行器的飞行过程中不断探知周围信息，并以此为依据对航迹进行变更、修正，提高了航迹规划仿真的自主性、真实性。而且，本发明根据前一批次飞行器所获取的对方部署情况，对本批次飞行器的航迹进行规划，使飞行器具有更强的智能性，提高了任务完成的几率。此外，本发明还通过蚁群算法搜索初始可行航迹时引入了启发性函数，减少了初始搜索的盲目性，有效提高了搜索效率。
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