一种新型启发式搜索算法研究

提出了一种用于解决复杂优化问题的新的启发式算法--蚁群算法.采用该算法进行了无人机的航路规划,为求解无人机航路规划问题提供了一种新的算法.该算法对传统蚁群算法进行了改进,更好地解决了无人机的航路规划问题,文中进行了相应的仿真,仿真结果表明了算法的有效性.     

混沌噪声的神经网络建模应用于参数估计问题中

提出了基于神经网络预测器的参数估计算法，该算法将神经网络拟合非线性函数的能力和功率谱分析技术相结合．文中介绍了相空间重建技术和神经网络的原理，对于神经网络预测模型，给出了所提算法的原理和步骤，针对具体应用问题，用计算机仿真实验验证了该算法提取混沌噪声中信号参数的有效性,给出了实验结果和必要的分析．     

基于遗传算法的无人机航路规划

无人机在执行任务时需要装载根据战场环境预先规划好的最优路径,路径的优劣直接决定了无人机的作战效率。采用遗传算法进行无人机路径优化,算法利用极坐标描述威胁位置和航路点,将路径编码由二维缩减至一维,降低了搜索空间,提高了优化效率。对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,编码方式大大提高了优化效率,得到的航路有效地规避了威胁。     

无人机碰撞规避路径规划算法研究

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)技术是目前国内外的研究热点。无人机系统正向着智能化、自主化的方向发展,其中路径规划是无人机自主控制的重要组成部分及无人机飞行安全的重要保障。为优化无人机障碍规避路径规划算法,分别设立静态障碍物和动态障碍物环境,基于最小规避距离和航程比这2个指标,比较分析了人工势场法、模糊逻辑算法和蚁群算法对无人机碰撞规避路径规划的性能,并针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷提出了通过增加垂直引导斥力来使无人机逃离局部极小值的改进措施,实验仿真严谨可靠,为进一步融合多种算法、优化现有路径规划算法奠定了基础。     

一种任务分配问题的快速剪枝优化算法

任务分配问题是运筹学中的一类规划问题,求解这类问题的比较经典的算法是匈牙利算法,但匈牙利算法在求解大规模任务分配时运算效率不高。文章提出了一种新的求解任务分配问题的方法——剪枝优化算法。算法通过逐步剔除已确定的部分分配方案对应代价矩阵元素,逐次降低分配问题的规模,从而实现快速求解全局任务分配问题。对于n个主体执行n个任务的分配问题,进行(n-1)次操作就可以获得最优解。论文进行了相应的仿真,将文章提出的算法和匈牙利算法做了比较。仿真结果表明,该算法与传统匈牙利算法计算结果一致,但计算耗时远远小于匈牙利算法,即该算法大大提高了任务分配问题的求解速度。     

基于五叉树A*搜索算法的无人战斗机航迹规划

针对航迹规划搜索算法搜索范围大、收敛时间长的缺陷,提出了一种改进的搜索算法,缩短了搜索时间;同时,为了确保规划航迹在导航系统及数字地图存在误差的情况下具有鲁棒性,通过对搜索空间的适当划分,给出了一种安全走廊的计算方法.仿真结果验证了算法的正确性和有效性.     

任务驱动的自组织蜂群柔性阵列波束赋形算法研究

根据无人机蜂群构型自组织调整位置和权向量能够实现波束指向特定方向的任务需求，该文提出了一种新颖的任务驱动的自组织蜂群柔性阵列波束赋形算法。首先，建立以无人机蜂群距离为约束、以无人机机载天线坐标位置及权向量为优化变量的波束赋形数学模型。接着，应用Lawson准则简化目标函数，将天线坐标位置及权向量的两类变量优化问题简化为天线坐标位置的单类变量优化，解决了波束赋形模型优化变量耦合带来的求解难题。同时，引入辅助变量，进行约束和复杂目标函数的分离，并通过交替方向乘子法进行求解，降低了包含约束的高度非线性优化问题的求解难度。此外，该文将上述算法扩展至目标方向不精确的应用场景。仿真结果表明，该方法可有效降低波束赋形峰值旁边电平。      

基于DVIKOR的空战多目标威胁评估

针对多属性与个体属性之间的平衡问题以及传统空战威胁评估难以与动态态势相结合的缺陷,提出基于动态多准则妥协解排序法(DVIKOR)的空战多目标威胁评估方法。建立基于Entropy法的空战态势多属性权重解算模型,避免属性权重确定的主观随意性问题;建立基于泊松分布的时序序列权重解算模型,处理多时刻空战态势信息。在此基础上,建立基于DVIKOR的空战多目标威胁评估模型,综合考虑最大化群体效应和最小化个体遗憾。仿真结果表明该方法能综合考虑空战多属性与个体属性的特点与优势,实现空战多目标威胁评估的多属性平衡与优化,并融合多时刻的空战态势信息,使其评估结果更加真实合理。     

一种简单快速的导弹路径规划方法

提出了一种简单的导弹路径规划方法。通过构造对航路造成威胁的障碍物的外接三角形．选择外接三角形的部分边作为规避该障碍的路径段，结合导弹的性能限制进行启发式搜索．寻找到达目标的最优路径。文中对算法进行了相应的仿真，仿真结果表明，该算法简单．计算效率高．尤其对于威胁分布较稀疏的环境．其有效性和快速性更为突出。