面向区域的电子侦察卫星规划系统设计与实现

电子侦察卫星对区域目标的覆盖侦察在反恐及海上搜救等领域发挥着极其重要的作用。针对电子侦察卫星区域覆盖探测需求,综合考虑各种星地资源使用约束,提出了一种面向区域覆盖的电子侦察卫星多目标规划方法,并设计实现了相应的规划仿真系统。对问题建模进行了深入分析,设计了系统的组成结构及运行流程,并详细介绍了各功能模块中的关键技术,包括基于多目标进化机制的侦察序列求解算法和基于并行车间调度模型的数传序列求解算法。最后给出了一个应用实例及仿真规划结果,从侦察规划和数传规划两方面验证了系统的有效性与适应性。该系统的运行效果已在实际项目中得到检验。     

提高卫星服务寿命的任务规划方法研究

基于组网卫星协同工作规划可提高复杂任务处理的基础上,本文探索降低规划风险,提高卫星服务寿命的卫星任务规划方法.从提高卫星服务寿命角度,建立用于描述资源使用期望的目标规划模型;建立卫星任务规划模型,在任务方案与资源使用中考虑了规划风险要素,并将资源使用目标模型引入到任务规划模型中,以期在规划中同时优化卫星服务寿命要素;基于邻域贪心扩展改善遗传禁忌求解算法,并运用分布并行技术提高工程实用性;利用STK提供基础仿真数据,对模型与算法进行了验证.     

卫星任务规划算法综合评价技术研究

研究卫星任务规划算法综合评价技术,构建一个基于AHP层次结构的指标体系,引入基于AHP算法及Delphi算法的综合评价模型,根据不同评价目的,对几类现有任务规划算法进行综合评价,界定规划算法的适用范围,其评价结果在算法选择和后续算法扩展中具有一定应用价值。     

光学侦察卫星任务时效性评估研究

卫星任务时效性直接影响卫星的任务效益,针对光学侦察卫星任务流程,详细分析任务相关环节并建立了数学模型;从时间链上对侦察卫星姿态调节时间、过境时间、数据下传时间三个任务环节进行了仿真计算,并比较了多颗卫星对具体观测任务的相关时效差异以及相关影响因素,有效反映了侦察卫星任务效能,为光学侦察卫星任务时效性分析及效能评估提供了依据,对卫星观测任务方案时间任务效能分析预评估有重要的应用价值。     

基于蚁群算法的卫星地面站任务规划方法

卫星在运行过程中,与地面站之间存在许多可见窗口,只有在可见窗口之内,地面站才能直接对卫星进行观测和操作,因此,如何合理调度地面站资源,实现最大化利用星地可见窗口是一个重要的课题。本文定义卫星与地面站之间的可见窗口为任务集合,将蚁群算法应用于构造有效的任务调度序列,求解任务最大执行时间,即可利用的可见窗口时间最长。实验数据显示,蚁群算法有着优良的调度结果,同时其调度结果亦优于FCFS和贪婪算法。由此可以看出,该算法能有效求解卫星地面站任务调度问题。     

基于RGI的浮空器任务规划问题研究

侦察任务规划是浮空器军事应用中的重要问题,对于最大化满足侦察任务需求、提高浮空器资源利用率具有重要作用。针对浮空器侦察系统的任务规划问题,考虑任务需求约束、载荷约束等条件下,构建了浮空器连续侦察监视的混合整数规划模型,并采用贪婪随机插入(RGI)算法对模型进行了求解。该算法结合了贪婪算法和模拟退火算法的设计思想,既保留了一定贪婪特征又提高了跳出局部最优解的能力。最后通过一个多浮空器多目标的仿真实例验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的天文卫星任务规划研究

空间天文卫星任务规划是一个复杂的多目标优化问题,是为了确定空间天文卫星需要执行的观测活动,有效研究确定在轨方案.通过抽象空间天文卫星任务规划问题相关要素,建立了空间天文卫星的任务规划数学模型,并在原有多目标遗传算法的基础上,设计了基于观测窗口序列的多目标遗传算法,改进了遗传算法的编码能力,能够得到每个观测任务的观测窗口序列,提高了规划结果的灵活性和适用性.从规划仿真结果看,使用改进后的多目标遗传算法能够满足空间天文卫星任务规划的具体需求,是有效的方法.     

基于MAS技术的多星协同侦察任务规划系统设计*

基于MAS技术,提出用多agent系统来实现多星协同侦察任务规划系统,建立系统的总体结构,并对其中的关键技术进行分析,给出了基于合同网的多星协作结构,实现了侦察任务分解和任务分配;在单个agent中利用已有规划器SAPA实现单星行动规划。基于MAS建立的任务规划系统具有较好的智能性和自主性。     

面向区域普查的电子侦察卫星任务调度

针对电子侦察卫星区域普查问题(ERSACP)的特点,建立了区域网格空间,提出基于时间、空间、侦察模式匹配的候选侦察活动构造方法;给出了期望侦察效用的概念,建立了问题的多目标规划模型;提出一种嵌入对位学习机制的多目标进化算法(OLMOEA)对其进行求解,同时设计了基于时间可行性判定的初始可行解对位构造算法.仿真实例表明本文模型及算法能够有效解决电子侦察卫星区域普查问题并且性能良好.     

基于贪婪算法成像侦察卫星调度方法研究

成像侦察卫星的调度问题需要考虑大量互相联系的约束条件,实现全面调度的难度比较大,特别是在作战的情况下,很难满足快速战略决策的要求,而且各种干扰因素将会对卫星的状态产生影响,需要优越的初始调度方案作为基础.针对以上提出的实际问题,首先对成像侦查卫星约束条件进行分析,在简单假设的基础上对问题进行描述,建立卫星调度的约束模型,基于贪婪算法原理,通过软件实现调度模型求解,得到成像侦查卫星的快速调度方案,为卫星任务状态变化的二次调度和满足快速战略决策提供比较令人满意的调度基础解.     

基于遗传算法的飞行航路规划

飞行航路规划是一个大范围多目标多约束的三维规划问题。遗传算法是一种求解复杂问题的通用方法,该文在遗传算法中加入了飞行航路规划的相关知识来求解问题。首先,根据飞行航路规划中导航点属性复杂的特点,扩充导航点的模型,并在此基础上采用导航点链表形式的自由编码。第二,为加速规划的进程,同时保证充分的随机性和广泛性,初始群体构造采用端点启发初始化方法。第三,适应度函数由惩罚函数和代价函数组合计算,其中惩罚函数对应问题的约束条件,而代价函数对应问题的目标。第四,采用启发式交叉和启发式变异。最后,通过剖面优化操作实现高度维上的调整。仿真结果证明这是适于所研究问题的有效方法。     

基于遗传算法的飞行器参考航迹规划

针对飞行器航迹规划问题展开研究,为了规划出最优满意的飞行轨迹,分析了飞行器航迹规划中存在的威胁与自身约束条件,提出了一种关于遗传算法的航迹规划方案,采用改进编码机制对飞行器在已知威胁情况下飞行航迹进行整体规划。取航迹个体只包含一个染色体,每个染色体为一个航迹点序列,随机生成种群,通过选择交叉变异,并将各种威胁和约束条件的影响适当的加入到适应值函数中,得到优化路径进行仿真。仿真结果给出了不同加权比例下所得到的最优航迹,通过仿真验证了算法的有效性。     

一种多机器人任务规划算法及其系统实现

针对多机器人任务规划问题,提出了一种蚁群集中式规划方法,建立了任务分配和路由规划的蚁群算法描述模型,并利用局部搜索策略改进了蚁群算法分配效果,实现了多机器人集中任务规划系统.利用该系统平台,进行了大量的实验分析.结果表明,蚁群算法能有效解决多机器人任务规划问题,为多机器人协作机制提供了新思路.     

基于蚁群遗传算法的三维飞行器航路规划

关于飞行器航路优化设计问题,航路规划是任务规划系统的一部分,是飞行器自主控制的关键技术.为了能够快速的寻找到最优航路且得到的航路有更少的制动点,在航路问题描述的基础之上,把蚁群算法和遗传算法相结合,提出了一种蚁群遗传算法的三维航路规划方法.设计了具有方差因子的航路评价函数,给出了一种关于面的规划空间的构造方法,并在规划空间中,进行蚁群遗传算法的种群初始化,所采用的遗传算子,给出了算法的流程.仿真结果证明了算法的正确性和有效性.     

基于多智能体遗传算法的无人机突防航线规划

针对无人机突防航线规划中需要威胁规避以及低空突防的问题,结合智能体自学习自适应的特点,提出了基于多智能体遗传算法来解决航线规划问题.采用自适应交叉和变异,改进自学习算子中获取下一代智能体的方法,将智能体和遗传算法的优点结合起来,达到了全局最优的效果.通过和传统遗传算法进行仿真比较,相比之下,基于多智能体的遗传算法可以有效规避威胁源,并能实现低空突防的效果,整体所需的航程代价小,运算速度快.     

鱼群算法求解无人机任务规划问题

无人机任务规划问题是一个NP难问题,文中提出了一种带禁忌算子的鱼群算法对该问题进行求解.鱼群算法是在群体智能行为研究基础上提出的一种新型仿生优化算法,该算法根据"水域中鱼生存数目最多的地方一般就是该水域中富含营养最多的地方"这一特点来模拟鱼群的觅食行为以实现全局最优.文章在基本鱼群算法FSA的基础上,结合禁忌搜索的思想,对基本鱼群算法中的三种行为算子进行改进,在每种行为算子中增添对解领域的禁忌搜索规则,提出带禁忌算子的鱼群算法(FSAWTS).然后将该算法应用于无人机任务规划问题.仿真试验表明,与基本鱼群算法相比,改进后的鱼群算法能够更为有效得解决无人机任务规划问题.