基于舰艇编队的反舰导弹航路规划

根据舰艇编队对海导弹攻击中航路规划指挥决策的需要,为避免出现各舰发射的导弹出现航路交叉现象,提出单舰导弹航路规划功能区域的概念和编队导弹航路规划区域划分的思想,建立了编队导弹航路规划区域划分模型.分析了编队导弹航路规划的决策过程,并且结合想定装备参数运用遗传算法进行了编程实现和算例分析.为指挥员实施导弹航路规划决策提供辅助决策和科学依据.     

一种满足空地导弹发射角的航路规划研究

针对战机实施对地巡航导弹投放的航路规划中解决飞机的进入角约束问题,提出了一种遗传算法获得初始航路规划方法;在此基础上运用B样条曲线理论进行航路光顺获得二次航路规划,解决了飞机到达目标区发射空地导弹时导弹发射角限制问题.仿真结果表明.该算法既满足飞机过戢要求,又满足导弹发射角要求,可有效提高飞机的任务成功率.     

基于Voronoi图与蚁群算法的UCAV航路规划

提出一种基于Voronoi图和蚁群优化算法(ACO)的无人作战飞机航路规划的方法.首先根据已知威胁源建立威胁源的Voronoi图,并构建了起始点、目标点与威胁场的Voronoi图赋权有向图,从而建立了无人机搜索路径的集合,结合初始集合,然后给出无人作战飞机航路规划的具体实现过程,最后对UCAV在多种威胁环境下的航路规划进行了仿真实验,仿真结果表明这种航路规划方法是可行和有效的.     

采用改进流函数法的无人机航路规划

提出改进的流函数法为无人机在复杂地形环境下进行航路规划。针对传统流函数法在多个障碍物航路规划时存在的问题,进行了理论分析,并给出一种虚拟动态目标的方法,解决了两个障碍物重叠情况的航路规划问题。为满足无人机的机动约束,将无人机自身的约束条件转化为虚拟障碍,以保证规划出的航路可飞。仿真结果表明,该方法能够在复杂地形条件下快速地为无人机规划出一条可飞的航路,具有较好的工程应用价值。     

遗传算法在低空突防中的应用

针对在飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,论述了遗传算法基本原理,分析航路优化的性能指标。将遗传算法应用到航路规划中,航路进行染色体编码,根据随机数产生初始种群,适应度函数的大小进行选择、交叉和变异操作,达到算法终止条件后输出最优航路。仿真结果表明,应用改进的遗传算法规划的最优航线可以有效回避威胁和地形。     

无人机固定航路规划与质量评价

军用无人机航路规划类型与作战任务紧密相关,通常在执行远距离情报侦察任务时,采用固定航路规划方法推算飞行航路。为定量分析固定航路规划的质量优劣,发现制约航路质量提升的关键点,建立了以任务完成度、飞行安全度和性能发挥度为主体的航路质量评价指标和计算模型。在此基础上,以环形航路规划为例提出了一种新的固定航路规划方法,方法以战斗分界线为基准,经历航路逼近、前伸探索、回溯寻优3个阶段,得出常规、激进、保守3种航路规划结果,满足不同作战背景和任务要求下的航路规划需求。在作战仿真系统中的应用与实践表明了方法的有效性,航路规划的质量评价能够清晰反映航路优劣,为指挥员决策提供依据。     

飞行模拟器EGPWS地形显示模块研究及仿真

增强型近地警告仿真系统(EGPWS)已经成为现代商用客机训练仿真用飞行模拟器不可或缺的一部分。文中对EGPWS仿真系统核心模块——前视地形显示模块进行了研究和分析。利用GDAL库建立了地形数据库;通过空客A320的飞行动力学模型获取了飞机的实时飞行数据;设计和实现了前视地形显示的仿真算法;在MFC中利用OpenGL进行绘图,完成了地形缩放和跟踪航路显示功能。整个仿真实验达到了真实的仿真效果,对EGPWS研究和应用有一定的促进意义。     

基于遗传算法的航路规划编码研究

面对复杂的作战环境,飞机执行作战任务前合理地规划出飞行航路十分重要。遗传算法因其良好的全局搜索能力而在优化问题中得到了广泛的应用。针对地形障碍、恶劣气候、导弹及高炮阵地等威胁源的特点,建立了连续的威胁概率函数模型;描述了各威胁源不同距离处的威胁概率分布情况,并进一步构建了航路规划目标函数模型;将遗传算法运用到航路规划中,设计了一种扩展航路点和规划空间、分段变步长的编码方式。对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,运用所设计的编码方式得到的航路有效地规避了威胁。     

无人机航路规划研究

通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,介绍了无人机航路规划流程,分析了无人机航路规划的约束条件,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法,并对无人机航路规划算法的发展趋势进行了展望。     

反舰导弹航路规划的几何学特征及规律

为研究反舰导弹航路规划的决策规律,分别对单平台和编队导弹航路规划的几何学特征及规律进行了研究。对于单平台导弹航路规划,得出了功能区域的几何学渐变规律,推导出剩余功能区域面积的计算模型并进行Matlab数值仿真,仿真结果表明,剩余功能区域面积与航段长和规划角都为负相关。对于编队导弹航路规划,建立了区域划分模型并进行了求解,推导出参考线长度、重叠区域面积以及信噪比的计算模型并进行Matlab数值仿真,仿真结果表明,参考线长度、重叠区域面积都与方位线夹角负相关,而信噪比与方位线夹角正相关,随着发射距离的增加,参考线长度、重叠区域面积首先增大到最大值然后不断减小,而信噪比首先减小到最小值然后不断增大。     

基于Agent的UAV智能导航技术研究

UAV智能导航是指在复杂动态环境下,UAV能够通过对周围环境的感知自主进行智能路径优化,减小轨迹中的误差安全到达目的地,同时尽量降低代价。智能导航需要解决自身定位、环境态势感知、导航方式决策、智能管理以及航路引导决策等关键技术,确保能够具有实时可靠的位置、速度、姿态等导航信息以及安全的路径。本文将智能Agent引入到导航系统中,建立了基于Agent的智能导航决策方法,给出了智能导航系统的组成、功能等。在此基础上,提出了一种基于人工势场的航迹规划方法,使得uAV在任意航路点之间进行智能路径规划。     

A concept of communication distance and its application to six situations in mobile environments

Wireless networks combined with location technology create new problems and call for new decision aids. As a precursor to the development of these decision aids, a concept of communication distance is developed and applied to six situations. This concept allows travel time and bandwidth to be combined in a single measure so that many problems can be mapped onto a weighted graph and solved through shortest path algorithms. The paper looks at the problem of intercepting an out-of-communication team member and describes ways of using planning to reduce communication distance in anticipation of a break in connection. The concept is also applied to ad hoc radio networks. A way of performing route planning using a bandwidth map is developed and analyzed. The general implications of the work to transportation planning are discussed.     

粒子群法在三维航迹规划及优化中的应用

有效航迹规划是对敌纵深目标攻击成功的可靠保证,为了在复杂的地形和敌方火力威胁环境中生成最优的三维航迹,提出了一种利用粒子群法来优化三维航迹规划的方法,同时,利用动态窗对原航迹规划中新出现的威胁进行航迹动态规划。根据飞行器的飞行性能,通过引入最小威胁曲面概念生成三维航迹搜索空间,再利用一个有限项的多项式函数来逼近最小威胁曲面中的三维航迹在二维水平面内的投影,将原来的规划问题简化为在一个一元函数多项式系数空间中的搜索寻优。仿真结果显示,利用粒子群法优化的静态航迹规划能有效减小搜索空间,提高规划效率,同时,动态航迹规划能回避新威胁。     

基于改进蚁群算法的舰船航路规划研究

舰船在障碍物环境中航行,如果采用传统的人工绘制航线的方法,不仅费时费力,并且绘制的航线非常不准确,在障碍物位置发生变更的情况下,整条航线都要重新设计和绘制;其次,人工绘制的航线图,不便于保存,应用范围非常窄。为了弥补人工绘制航线的缺陷,采用一种基于改进蚁群算法的方法规划舰船的航线,并对改进的蚁群算法进行了仿真,获得了舰船在障碍物环境下的最优航线。     

基于机动目标威胁和粒子群算法的航路规划

执行飞行作战任务前对飞行航路进行合理规划十分重要,而环境/威胁建模是航路规划需要解决的首要问题。根据飞行过程中可能遇到的各种威胁源的特点,建立了山体障碍、恶劣气候及导弹、高炮固定阵地等各种静态威胁源的威胁概率函数模型,并进一步构建了机动导弹、高炮等动态威胁源的威胁概率函数模型;针对粒子群算法全局搜索能力强、收敛性好的特点,将粒子群算法运用到航路规划中,并进行了仿真实验,仿真结果证明了模型及算法的有效性。     

遗传算法在无人机航路规划中的应用

随着无人机在现代战争中的作用日趋重要,对无人机航路规划的研究也越来越多。分析了无人机航路规划涉及的因素和处理过程,介绍了遗传算法的相关内容。根据无人机航路规划涉及因素多、计算量大的特点,采用遗传算法进行航路规划。给出了遗传算法编码方法以及算法参数、终止条件的设置方法,提供了一个应用示例,并给出了一些改进的建议。     

基于粒子群算法的无人机航迹规划简

文中提出了一种基于粒子群算法的无人机航迹规划算法。为了减少规划的难度,通过“最小威胁曲面”概念的引入,将“最小威胁曲面”进行水平投影,从而将三维航迹规划问题转换成为二维航迹规划问题进行处理;然后利用动态粒子群算法在水平投影面里进行航迹搜索;最后给出了仿真验证,通过仿真结果可以看出,本文介绍的航迹规划方法的有效性。     

基于改进A*算法的无人机动态航迹规划

在无人机航路规划问题的研究中,针对传统 A*算法在航路规划中的不足,提出了一种增加约束条件的广义搜索 A*算法,并将该算法应用到动态航路规划中。该算法在节点搜索中解决了 A*算法大空间搜索的复杂程度,而且用重新估价代价值来满足无人机的实时性,最后用平滑处理算法使规划的航路满足无人机的机动性能约束。仿真结果表明,该算法性能优于传统 A*算法,具有很好的实时性,适用于无人机航路规划的工程应用。     

自适应遗传算法在飞行器离线航迹规划中的应用

飞行器航迹规划是一个多目标多约束的三维规划问题。根据分层规划思想,确定离线参考航迹是飞行器低空突防前要解决的首要问题。针对遗传算法中局部最优与全局最优之间的矛盾,采用自适应遗传算法进行离线的航迹规划,用极坐标编码方式在飞行方向上构造染色体。进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率,并尽可能把符合实际情况的各种约束考虑到问题中。仿真结果表明,算法避免了早期收敛,提高了全局寻优能力,是解决实际飞行器离线航迹规划问题的较好方法。