基于Floyd算法的灵活航迹规划方法

针对支持卫星通信的巡航导弹预存多个目标打击航迹的特点,给出了一种基于Floyd算法的灵活目标打击航迹规划方法。该方法通过在代价函数中引入高程代价和风险代价,使得Floyd算法能够充分利用地形和威胁信息;通过在算法搜索中考虑导航图的对称性,减少了算法的搜索时间;通过对规划的航迹进行平滑计算,保证了航迹的可行性。给出了灵活航迹的规划步骤和算法复杂性分析,仿真计算结果表明了该方法的有效性。     

电视指令制导导弹目标攻击中载机航迹规划研究

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。     

基于Dubins曲线的高超声速飞行器路径规划

对于高超声速飞行器而言,在进行航迹规划时需要考虑很多的约束条件,主要的约束条件是有限的转弯半径和最短的飞行路径.针对这些问题,文中设计了一种基于Dubins曲线的高超声速飞行器路径规划算法,并对算法的通用性进行了仿真分析.结果表明,本算法能够为飞行器在起始位置和终止位置之间规划出一条满足约束条件的最短飞行轨迹,并且能够避开雷达探测、激光武器威胁、电子干扰威胁等威胁区域.     

任意距离下Dubins最短路径研究

为快速寻找同一平面内连接带方向两点的最短路径,针对两点距离较短时需考虑因素较多的问题,推导了短距离条件下不同情况Dubins路径的分段连续计算公式,并在此基础上证明了任意距离条件下的Dubins最短路径;完善了Dubins最短路径理论,推动Dubins路径在航迹规划等实际问题中更加广泛的应用,试验结果证明当带方向两点位置确定时根据结论可快速获得连接两点的最短路径。     

潜射反舰导弹齐射航路规划算法研究

为了实现潜射反舰导弹齐射航路规划,提出基于Dubins航路的潜射反舰导弹齐射航路规划算法。介绍了Dubins航路设计原理,建立了基于Dubins航路的潜射反舰导弹齐射航路规划算法,研究了障碍物规避、齐射入射角和导弹同时到达的计算方法,归纳了潜射反舰导弹齐射航路规划算法流程。仿真结果表明,基于Dubins航路的导弹航路规划算法能够实现潜射反舰导弹齐射航路规划,校验了该算法的正确性和有效性,为潜射反舰导弹作战应用提供有力支撑。     

无人机协同多任务分配的快速航路预估算法

采用Dubins路径和改进快速随机扩展树(RRT)相结合的方法对多障碍和威胁条件下无人机协同多任务分配的快速航路预估问题进行研究。使用分段Dubins最优路径满足多任务指派航迹的可飞行性,在初始Dubins路径与多障碍物或威胁相交时,通过改进RRT方法快速实现路径的障碍和威胁规避,并采用基于B样条曲线的航迹平滑方法生成平滑可跟踪的航迹,确保了任务分配结果的可行性。     

基于Q学习的多无人机协同航迹规划方法

针对多无人机同时到达目标的航迹规划问题,建立战场环境模型和单无人机航迹规划的马尔可夫决策模型,基于Q学习算法解算航程最短的最优航迹,应用基于Q学习算法得到的经验矩阵快速解算各无人机的最短航迹并计算协同航程,通过调整绕行无人机的动作选择策略,得到各无人机满足时间协同的航迹组。考虑多无人机的避碰问题,通过设计后退参数确定局部重规划区域,基于深度Q学习理论,采用神经网络替代Q_table对局部多无人机航迹进行重规划,避免维度爆炸问题。对于先前未探明的障碍物,参考人工势场法思想设计障碍物Q矩阵,将其叠加至原Q矩阵,实现无人机的避碰。仿真结果表明：所提基于Q学习的多无人机协同航迹规划算法能够得到时间协同与碰撞避免的协同航迹,并对环境建模时所未探明的障碍物进行躲避;与A^*算法相比,针对在线应用问题,新算法具有更高的求解效率。     

视景仿真环境下基于卡尔曼滤波的运动目标航迹预测方法

在视景仿真环境下,需要对运动目标的航迹进行预测。为满足运动目标状态的高更新频率的需求,采用卡尔曼滤波对目标航迹进行校正和预测。建立运动目标的线性状态方程和观测方程,给出最小均方误差意义下的最优预测结果,采用建立的卡尔曼滤波模型,对收到的原始目标运动数据进行航迹预测,预测拟合后的运动轨迹在东向、北向和高度3个方向上均实现了与原始数据的精准拟合。仿真结果表明:该方法能满足视景仿真环境下运动目标的航迹预测的精度需求,为水面舰艇作战指挥提供直观可靠的决策依据。     

矢量水听器与Kalman滤波在水雷引信中的应用

将基于声压振速的矢量水听器应用于水雷上,可以实现对水面运动目标的精确测向,获得方位角和俯仰角。根据水雷定深、方位角、俯仰角3个观测量,利用Kalman滤波算法实现对水面运动目标航迹估计与跟踪,提高水雷的精确打击能力。     

基于稀疏A*算法的微小型固定翼无人机航迹规划

为在微小型固定翼无人机嵌入式平台上应用航迹规划,设计一种基于稀疏A*算法的自动航迹规划方法.根据微小型固定翼无人机的应用环境、特点和运动约束,建立航迹规划的环境模型和运动模型,利用单元分解法实现飞行区域环境建模和无人机运动建模,使用稀疏A*算法进行航迹规划,给出其操作使用流程,并对2种不同的启发函数进行仿真分析.结果表明:该方法能提高航迹规划的安全阈度,优化算法.     

多无人作战飞机双精度航迹规划技术

针对多UCAV协同任务规划时,任务分配与航迹规划的耦合关系以及对航迹规划的不同特点,提出利用Voronoi构建路标、使用Dijkstra算法快速规划出一系列面向任务分配的快速预估航迹,以满足其快速性要求。在此基础上考虑航迹的可飞行性等约束,利用蚁群算法优化出面向UCAV飞行的精细最优航迹,形成一种双精度的航迹规划方法。仿真实验结果表明,该方法能够满足任务规划的需求,同时当战场态势变化时,能够动态的调整航迹,以适应新的作战态势。     

一种针对速度变化规律未知的导弹时间和角度控制方法

为解决速度不可控且变化规律未知条件下利用Dubins路径方法完成导弹时间控制与角度控制的问题,提出了一种分段解析迭代的导弹速度预测及在线航程修正方法。通过解析和迭代求解相结合的方法,实现对导弹速度变化规律的简化建模,并依据该速度模型,对剩余航程进行修正,为在线实时规划航路提供依据。仿真结果表明,该方法在满足约束的前提下,有较高的时间控制精度,且计算量可满足实时性要求。     

导弹航迹规划对编队作战的影响

在阐述编队导弹航迹规划基本概念及其主要任务的基础上, 从火力运用观念、战法运用空间、目标打击能力、 兵力配置以及编队攻防队形等方面分析了航迹规划对舰艇编队导弹攻击的影响, 并指出了舰艇编队导弹航迹规划作战运用对指挥控制能力、信息保障、 战场环境的掌控、航迹规划决策软件以及导弹导航保障等方面的要求.     

智能弹药时敏目标协同打击技术与建模

时敏目标已经成为当今和未来战争中的主要打击目标之一。针对智能弹药时敏目标协同打击任务,在阐述了时敏目标概念及其时敏特性的基础上,介绍了打击时敏目标的主要作战模式,分析了智能弹药协同打击时敏目标的协同搜索、协同攻击和航迹规划等协同技术,并指出了其发展趋势。从任务模式上将智能弹药时敏目标协同打击任务分为协同搜索任务和协同攻击任务,并针对性的进行协同搜索策略、协同任务分配以及航迹规划的任务建模。     

多无人机航迹规划算法及关键技术

对近几年较为热点的多无人机航迹规划算法按照算法原理进行分类,主要梳理了基于控制理论优化、基于启发信息、基于神经网络、基于人工势场法的四类多无人机航迹规划算法,介绍了相关算法原理,并阐述了各算法在运用当中的优势。根据未来发展,指出了多无人机航迹规划算法亟待解决的技术难点与未来的发展趋势,包括算法的实时在线、算法规模的升级、求解数学模型的完善及算法创新。     

基于多路径算法的选飞航迹规划方法研究

针对支持数据链通信的巡航导弹因协同作战而预规划多条飞行航迹的特点,提出了基于多路径标号更正算法的选飞航迹规划方法。该算法在传统算法标号更正算法的基础上引入节点禁忌扩展策略,从而实现航迹的转弯控制和航迹间隔控制,保证了求取的路径满足导弹的飞行约束;通过在赋权图中引入数字地形高程信息和威胁信息,实现了该规划方法三维规划能力和威胁规避能力。给出了选飞航迹的规划步骤,通过仿真计算证明了该算法的有效性。     

粒子群算法在翼伞空投系统航迹规划中的应用

针对当前翼伞系统研究中未考虑到地形威胁、火力威胁对航迹规划影响的问题,对地形威胁和火力威胁进行了建模,结合翼伞飞行特性,引入最小威胁曲面生成三维航迹搜索空间,并利用粒子群算法搜索优化翼伞系统的航迹。仿真结果表明,粒子群算法能有效地减小搜索空间,提高规划的效率,且使规划出的航迹能够躲避威胁,满足航程和高度的要求。     

基于蚁群算法的无人机航迹规划技术及研究现状

配置适当的算法是无人机航迹规划的关键技术之一。介绍了一种基于蚁群算法的无人机航迹规划技术的基本原理,并采用网格图建模,演示了无人机二维航迹规划问题的一般实现步骤。然后从改进算法、更换其它模型、多无人机航迹规划、动态航迹规划等四个方面探讨了基于蚁群算法的无人机航迹规划技术的研究现状,并指明了配置更完善的算法实现复杂条件下的实时航迹规划等问题是无人机航迹规划未来的主要研究方向。     

拦截弹中制导弹道在线快速规划方法

针对满足多约束条件的拦截弹中制导弹道在线快速规划问题,提出一种基于虚拟域动态逆的在线弹道规划算法。引入虚拟因子,将离散状态变量从时间域转入虚拟域中,并基于动态逆思想,利用虚拟弧长求得边界条件的高阶导数,提高计算效率;构建过程约束的惩罚函数,结合性能指标进行规划,使弹道能够满足时间域上的多约束条件。结合该算法提出目标信息更新后的在线重新规划策略。仿真结果表明,基于虚拟域动态逆的在线弹道规划算法虽然计算精度较弱,但是能够快速生成满足多约束条件的参考弹道,具有很好的实时性与鲁棒性,适用于求解弹道在线快速规划问题。     

改进A*算法在突防航迹规划中的应用

针对实际应用中传统A*算法存在搜索时间长、占用空间大和生成的航迹可飞性低等问题,对传统A*算法进行了改进。通过引入启发函数选择因子,并结合航迹约束条件改进节点扩展策略,有效减小了算法搜索时间和所占用的内存空间;采用索引矩阵和无序数组的混合数据结构实现对Open表和数据的管理,显著提高了算法效率;通过对航迹进行后期平滑处理,使生成的航迹满足飞机机动性能要求。仿真结果表明,改进后的A*算法有效提高了规划效率且生成的航迹更具可飞性,在突防航迹规划中具有一定的实际应用价值。