程子光
- 作品数：5 被引量：18H指数：2
- 供职机构：空军预警学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信军事更多>>
- 自然计算在求解网络优化部署问题中的比较被引量：2
- 2019年
- 针对现有的网络部署模型大多以区域覆盖率或网络寿命为优化目标,并假设监视区域为单一类型,不适用于求解多类型分区区域的网络部署问题,首先构建了与区域可部署度、区域重要度、区域协同度等因素相关的栅格化网络部署模型;然后运用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法3种典型自然计算对该模型进行求解;最后分析了3种算法的收敛情况与解的特点,并探讨了关键参数变化对结果部署方案的影响.所得结论为自然计算的改进或融合提供了参考,为网络部署时的算法选取提供了依据.
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- 关键词：自然计算遗传算法蚁群算法粒子群算法
- 基于神经网络的雷达实际探测距离研究
- 2020年
- 雷达实际探测距离是一项十分重要的能力指标,凭经验或查阅威力图等得到的值与实际值往往存在较大偏差,不利于精细化任务行动。在量化分析影响雷达探测距离的天气、干扰、目标高度、大小等因素基础上,设计了BP神经网络框架模型,给出了样本数据获得方法,通过样本训练和实验找到了比较合理的神经网络结构参数。检验结果表明,该网络模型能准确算出各种条件下的雷达实际探测距离,具有应用简单、容错性高等特点。
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- 关键词：神经网络雷达探测距离BP网络人工智能
- 面向雷达兵指挥推演的想定生成系统设计与实现被引量：2
- 2021年
- 针对雷达兵指挥推演训练想定制作效率低下、操作复杂等问题,根据想定制作过程和全流程管理要求,对雷达兵指挥推演想定生成系统的组成结构、功能模块、主要流程进行了设计,给出了系统关键技术的实现.实际应用表明,该系统实现了基于战场环境的可视化航迹生成和基于模板的想定情况设置;利用该系统进行雷达兵指挥推演训练,可帮助组训人员快速高效地生成符合要求的想定,有效提高组训水平和训练效率.
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- 关键词：想定生成
- 采用分层蚁群算法的Ad Hoc网络优化部署
- 2017年
- 针对传统蚁群(ACO)算法在求解Ad Hoc网络"点覆盖"优化部署问题时不能同时满足精度和速度要求以及求解规模相对较小的问题,提出了一种改进蚁群算法.该改进算法是将栅格化区域分为内、外两层,只依据外层大栅格数量构建信息素矩阵,缩小矩阵阶数,从而提高算法演化速度;蚂蚁的移动过程包括粗移动和细移动.仿真结果表明,该分层蚁群算法能用于求解Ad Hoc网络"区域覆盖"优化部署问题,提高了网络优化部署的时效性.
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- 关键词：改进蚁群算法ADHOC网络
- 作战实验室实战化教学的思考被引量：14
- 2015年
- 针对作战实验室在实战化教学中存在教员队伍整体素质与实战化教学需求有差距、教学内容与实战化教学需求相脱节、教学模式与实战化教学特点不适应等问题,提出通过增强教员素质、调整教学内容、完善教学方法等措施来提升作战实验室实战化教学能力.
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- 关键词：作战实验室实战化教学方法
