-
公开(公告)号:CN116976602A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310904102.5
申请日:2023-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种面向多任务的雷达网资源分配方法,包括:获取目标数量;获取多样化任务集合,并获取任务的优先级;获取雷达的探测性能参数;将目标数量、多样化任务集合、任务优先级以及探测性能参数代入雷达网资源分配效能函数,得到雷达网资源分配问题模型;其中,雷达网资源分配效能函数是以雷达网资源分配方案为未知参数、并以雷达网效能为函数值的目标函数;雷达网能效是雷达网完成多样化任务集合中的各类任务所获得的总收益;利用遗传算法求解雷达网资源分配问题模型,得到面向多任务的雷达网资源分配方案。本发明实现了复杂探测场景下的雷达网资源的高效分配,提高了雷达网整体探测性能。
-
公开(公告)号:CN116846810A
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202310551981.8
申请日:2023-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L45/12
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的网络通信路径最优规划方法,包括:利用待进行通信路径规划的通信节点构建网络链路连通性模型;确定通信节点之间链路成本的度量标准;计算所有通信节点两两之间的预期传输时间、排队时延以及链路生存时间;对蚁群算法所用参数进行初始化,计算各节点之间的链路成本;将多只蚂蚁置于通信发送节点,每只蚂蚁按照改进后的节点选择规则进行下一跳通信节点选择,直至完成一次迭代;当完成一次迭代后对信息素浓度进行更新,并获得本次迭代的最优路径;重复直到完成预设的迭代次数,选择路径成本最低的通信路径为最优通信路径。本发明所得到的通信链路具有时延低,稳定性好的特点。
-
公开(公告)号:CN116931432A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202311068477.9
申请日:2023-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的量子粒子群求解无人机航迹规划方法,包括:初始化粒子群参数;根据粒子在量子空间某一点出现的概率密度函数,通过蒙特卡罗随机模拟计算粒子位置,得到多个第一粒子;通过粒子适应度值对粒子的当前最佳位置和全局最佳位置进行更新;结合当前最佳位置和全局最佳位置对所有第一粒子进行交叉操作,并采用保留优秀个体策略对第一粒子进行更新,得到多个第二粒子;对第二粒子进行变异操作,并采用保留优秀个体策略对第二粒子进行更新,得到多个第三粒子;循环直至达到最大循环次数,得到粒子的全局最佳位置,进而得到无人机航迹规划的最优方案。该方法全局搜索能力强,敏感参数数量少,收敛精度更高。
-
-