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基于DPSO-SA的低轨预警系统初始任务规划方法
被引量：
3
1
作者
简平
邹鹏
熊伟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1381-1386,共6页
为提高天基低轨预警系统在导弹跟踪任务中的效率,建立了天基低轨预警系统初始任务规划模型.该模型包含跟踪精度、任务完成率和资源松弛度等优化指标,考虑导弹跟踪中目标信息的不确定性,定义并构建了跟踪原子任务的不确定度和动态优先级...
为提高天基低轨预警系统在导弹跟踪任务中的效率,建立了天基低轨预警系统初始任务规划模型.该模型包含跟踪精度、任务完成率和资源松弛度等优化指标,考虑导弹跟踪中目标信息的不确定性,定义并构建了跟踪原子任务的不确定度和动态优先级.在此基础上,提出采用离散粒子群(DPSO,Discrete Particle Swarm Optimization)-模拟退火(SA,Simulated Annealing)混合优化算法求解初始任务规划模型,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力.仿真算例验证了模型的优点以及DPSO-SA混合优化算法的有效性.
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关键词
天基低轨预警系统
初始任务规划
动态优先级
离散粒子群
模拟退火
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职称材料
题名
基于DPSO-SA的低轨预警系统初始任务规划方法
被引量：
3
1
作者
简平
邹鹏
熊伟
机构
装备学院研究生管理大队
装备学院复杂电子系统仿真实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1381-1386,共6页
基金
装备预研资助项目
湖南省研究生科研创新资助项目(CX2010B025)
文摘
为提高天基低轨预警系统在导弹跟踪任务中的效率,建立了天基低轨预警系统初始任务规划模型.该模型包含跟踪精度、任务完成率和资源松弛度等优化指标,考虑导弹跟踪中目标信息的不确定性,定义并构建了跟踪原子任务的不确定度和动态优先级.在此基础上,提出采用离散粒子群(DPSO,Discrete Particle Swarm Optimization)-模拟退火(SA,Simulated Annealing)混合优化算法求解初始任务规划模型,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力.仿真算例验证了模型的优点以及DPSO-SA混合优化算法的有效性.
关键词
天基低轨预警系统
初始任务规划
动态优先级
离散粒子群
模拟退火
Keywords
early warning system of low-earth-orbit
original task planning
dynamic priority
discrete particle swarm optimization（DPSO）
simulated annealing（SA）
分类号
E816 [军事—战略学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DPSO-SA的低轨预警系统初始任务规划方法
简平
邹鹏
熊伟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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