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针对巡航导弹作战区域广阔、航路规划效率低的问题,提出了基于改进量子进化算法(IQEA)的巡航导弹航路规划方法。首先分析并确定巡航导弹航路规划空间,建立航路评价的代价指标;针对实数编码量子进化算法容易早熟、陷入局部最优的缺点,引入染色体的概率表达特性,使得每条染色体均能以一定概率表达优化问题的所有可行解;借鉴遗传算法的思想,在IQEA中引入染色体繁殖机制,结合动态量子门实现染色体的进化,实现算法局部搜索和全局搜索的平衡。仿真实验结果表明,基于带繁殖机制的IQEA的航路规划算法能够快速、稳定地搜索到代价更低的航路,所规划航路能够有效进行威胁规避、地形回避和地形跟随。 相似文献
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在规划出安全走廓和参考航迹的情况下,利用非线性规划法,提出了一种新的你蓉突防最优航迹算法。该算法考虑了飞行器机动能力约束,使量优航迹不需要平滑2就一一个可实现航迹,同时也考虑了地形及威胁对最优航迹的影响。另外,打破了将威胁当作一座山的传统处理方式,使最优航迹不仅能紧密跟踪地形,而且能自动有效地回避威胁。更重要的是采用分段规划,使优化速度大大提高。计算结果表明,该算法能产生平滑的三维突防航迹,并具有 相似文献
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电视指令制导导弹目标攻击中载机航迹规划研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高电视指令制导导弹的命中精度,突防载机在导弹发射后必须满足导弹使用的约束条件选择航迹才能保证导弹命中目标。在分析防区外使用电视指令制导导弹进行对地精确打击时飞机航迹特点的基础上,结合飞机性能及导弹制导要求,建立了满足导弹制导约束条件下的飞机航迹规划模型;并且在传统A*算法的基础上,提出了一种改进的A*算法,该算法有效地将约束条件和航迹寻优算法有机结合在一起,提高了算法的收敛速度,更加符合航迹规划的要求。仿真表明建立的导弹制导过程中战斗机航迹规划模型和改进算法能够找到满足导弹使用的突防航迹。 相似文献
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《战术导弹技术》2017,(2)
运用粒子群算法(PSO)进行无人机三维航迹规划时,常通过引入最小威胁曲面来减小搜索空间,提高算法效率,但将威胁信息等效至数字地图中并不能准确反映威胁作用,且失去了利用地形遮蔽进行突防的优势。针对这一问题,从航迹规划的核心适应度函数出发,综合考虑火力威胁、地形威胁、高度威胁、机动性能四个方面约束,对适应度函数模型进行了分析改进。同时,针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出将模拟退火粒子群算法(SAPSO)运用于航迹规划,利用模拟退火算法概率突跳能力进一步改善航迹质量。仿真结果表明,改进模型获得的三维航迹不仅满足各项约束,而且能够利用地形遮蔽进行突防,SAPSO算法改善航迹效果明显。 相似文献
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针对传统蚁群算法在无人机3 维航路规划中存在搜索时间长、容易陷入局部最优解的问题,提出一种蚁
群算法的改进策略。将固定翼无人机的性能约束条件作为待扩展节点是否可行的判断条件,减小计算量和算法搜索
时间;对航路点的高度规划采用直接设定策略,将3 维航路规划问题简化为2 维航路规划问题,减小算法的复杂性;
改进全局信息素更新规则和安全启发因子,解决了局部最优解和威胁源规避问题。仿真结果表明:改进蚁群算法与
传统蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的飞行航路,具有更高的有效性和实用性。 相似文献
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三论超低空突防战术和技术 总被引:1,自引:0,他引:1
着重讨论了无人飞行器超低空飞行中所遇到的几个关键技术问题,包括高度控制系统、地形跟踪、地形回避,威胁回避、飞行任务规划等,并对亚声速、超低空飞行突防的最新战例、事例进行了跟踪和分析。 相似文献
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为完成无人机编队任务并解决无人机在飞行中因干扰而造成编队任务失败的问题,设计一种无人机编队
任务的Dubins 航路规划算法及控制器。根据无人机编队同时到达集结点的时间一致性要求,利用解析几何方法进行
航路设计,通过分析无人机飞行状态,设计了能够进行速度调整的控制器,并使用六自由度无人机模型验证了航路
算法及控制器的性能。仿真结果表明:该航路算法能够解算出各种编队任务的飞行航路,在控制器作用下能够很好
地完成编队任务。 相似文献
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为解决单架无人机因互相之间没有通信机制而无法独立进行路径规划的问题,提出一种仿生雁群路径航
路选择的无人机群飞路径规划。介绍算法原理,将无人机初始化为粒子后,在无人机群中确定主机、僚机。依据遗
传算法基础原理,将仿生学引入到无人机群协同编队飞行航点规划当中,使用遗传算法对组群飞行的主机航路进行
路径规划,产生需要的解或最优解;通过模仿雁群跟随的策略,设计僚机跟随主机的算法,从而实现组群飞行,并
进行了实验验证。实验结果表明,该研究对无人机群飞行控制有一定的参考价值。 相似文献
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基于改进A-Star算法的无人机航迹规划算法研究 总被引:13,自引:0,他引:13
针对传统A- Star算法在无人机航迹规划问题应用中的局限性,提出了一种结合飞行器简化运动学方程的改进A- Star算法,并将该算法应用于解决无人机在未知危险环境中的威胁规避问题;研究了综合考虑各路径代价影响因素情形下的航迹规划方法。最后对无人机参考航迹规划的数字仿真证明了改进算法的有效性。 相似文献