3种多导弹航迹规划算法的比较

多导弹航迹规划是一个约束条件众多、强耦合的复杂多目标优化与决策问题,能有效提高作战效能。充分考虑了禁飞区和威胁区的不同作用距离、威胁度以及目标战术价值等环境因素,分别采用基于扩展Voronoi图法、基于栅格法和基于可视图法研究了多导弹航迹规划问题。采用了相同的战场环境,从产生的航迹、仿真时间、导弹攻击目标的组合、总体航迹代价和导弹飞行时间等各方面进行比较,仿真结果证明了3种算法的有效性,且根据研究问题的不同有各自的侧重点。提出的算法对多导弹航迹规划的研究具有很高的应用价值,可实际应用在巡航导弹、无人机等无人飞行器的协同控制中。     

考虑战场环境约束的多导弹协同任务规划

多导弹协同任务规划是一个多约束、强耦合的复杂多目标优化与决策问题,能有效提高作战效能。研究了具有不同探测距离和威胁度的禁/避飞区、威胁区等战场环境下的多导弹协同航迹规划和目标分配问题。首先建立了具有战场环境约束的Voronoi图,并结合改进的Dijkstra算法取得了代价最小的航迹;进一步采用基于视线的航迹缩短算法和航迹平滑算法对初始航迹进行动态优化处理,产生了既节省燃料又满足导弹机动性能的可飞行轨迹;最后采用基于MMKP(Multi-dimensional,Multi-choice Knapsack Problem)的协同目标分配算法实现了多导弹协同攻击多目标,并且获得了综合代价最小的多导弹协同航迹。仿真结果证明了方法的有效性。该方法具有很高的应用价值,可实际应用在巡航导弹、无人机等无人飞行器的协同控制方面。     

不确定环境中基于概率威胁的航迹规划研究

针对不确定战场环境航迹规划问题进行了研究,提出一种基于概率表示的飞行器航迹规划方法。根据威胁源的存在概率函数、位置分布概率函数和静态威胁概率函数模型,建立不确定威胁源的威胁概率函数模型。将遗传算法运用到航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了模型及算法的有效性。     

相互作用多模型跟踪过程中的航迹外推算法

提出运用IMM对目标进行跟踪时的航迹外推算法,解决了机动目标跟踪中的航迹外推问题。利用历史信息和转移概率推导出模型预测概率,结合单一模型的预测航迹和模型预测概率得到了相互作用多模型跟踪过程中的外推航迹。通过Monte-carlo仿真表明,运用外推方法在机动目标跟踪时能将误差控制在较小的范围内,具有很好的跟踪性能。     

分布估计算法在巡航导弹航迹规划中的应用

将分布估计算法引入到巡航导弹航迹规划中,以期在较短时间内规划出性能指标最优的攻击轨迹,提高巡航导弹的作战效能。在分布估计算法的应用过程中,首先采用航路段等距分割建立航迹规划优化性能指标的离散化计算方法;其次引入坐标变化和候选节点构建基于分布估计算法的航迹规划方法;最后,以多核处理器提供的并行计算能力为依托,进行了航迹规划方法的并行计算设计。仿真实验表明,该方法能有效地缩短优化时间,提高优化结果。     

多传感器融合在探测巡航导弹中的应用

概述了巡航导弹的航迹特点，建立其运动模型与观测模型。介绍两种集中式、分布式传感器融合算法，进行了仿真实现。通过仿真分析，对比单一传感器，多传感器融合对于探测巡航导弹能够提高精度，减小测量误差。     

基于多策略SSO和改进A*算法的无人机动态航迹规划

针对无人机遇到突发威胁动态航迹规划问题,提出了一种基于多策略SSO和改进A*算法的无人机动态航迹规划方法。该方法将无人机航迹规划划分为静态航迹规划和突发威胁实时规避两个阶段:首先,对于静态航迹规划阶段,采用多策略SSO优化算法对极坐标航迹规划模型进行求解,通过引入完全弹性碰撞、自适应跳跃等机制,在有效满足飞行性能约束的同时,提高了航迹规划结果的可行性;其次,对于突发威胁实时规避阶段,采用改进A*算法对局部区域进行航迹重规划,通过拓展A*算法搜索邻域个数和引入最小"弯折"估计代价函数,在保证实时性要求的同时,能够规划出更加平滑的最优航迹。仿真结果表明,提出的方法能够有效地给出更为满意的无人机动态航迹规划路线。     

基于改进粒子群算法的巡航高度优化

参考航迹确定后巡航导弹飞行高度对其撞地概率和突防概率存在一定影响,需要对巡航导弹的飞行高度进行优化。将模拟退火和分阶段搜索引入基本粒子群算法,并基于该改进算法对巡航导弹的飞行高度进行优化。仿真结果表明,给定参考航迹后对巡航高度进行优化,能够大幅提高巡航导弹的作战能力。     

基于跟踪质量熵的分布式组网雷达航迹融合算法

针对分布式多传感器融合系统中,传统的航迹融合算法未充分考虑不同传感器探测跟踪性能不同带来的航迹质量的不确定度差异,导致融合后的航迹质量下降的问题,提出了一种基于跟踪质量熵的航迹融合算法。首先,构建融合中心所有局部航迹的跟踪质量熵模型,根据熵大小排序并划分不确定度等级;然后,选择质量熵排序队列的航迹作为参考数列,利用灰度理论对不同局部节点的来自同一目标源的航迹进行聚类;最后,将聚类后的航迹,根据不确定等级进行分群融合,并把不确定等级较低的航迹融合后的状态反馈至各局部节点进行局部融合。该方法提高了局部节点的跟踪质量,增强了航迹融合的正确性,仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊平均综合相似度的航迹关联算法

为了解决多传感器多机动目标的航迹关联问题,提出了基于模糊平均综合相似度的多传感器多目标航迹关联算法.该算法首先应用模糊理论建立了多传感器航迹关联问题的数学模型,提出用航迹间的整体平均距离进行粗关联,确定可能关联航迹,排除不关联航迹;然后利用模糊理论计算出可能关联航迹之间的模糊综合相似度,基于到当前时刻的全部模糊综合相似度,得出可能关联航迹的整体模糊平均综合相似度,建立模糊平均相似度关联矩阵;最后采用最大平均综合相似度和阈值判别原则,确定关联航迹.仿真结果表明,在目标密集、航迹交叉等情况下,该算法性能良好,关联正确率明显优于传统方法.     

基于多准则遗传算法的航线规划

飞行航线规划是中小型飞机执行长途飞行任务时的重要工作。通过建立问题的多准则最短路径问题模型,提出一种多准则最短路径遗传算法求解优化飞行航线。通过理论分析证明了算法的收敛性。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于分布式约束优化的多平台导弹协同航路规划

 考虑到战场环境存在不同威胁体,引入改进型Voronoi图,完成了不同威胁集合下导弹可飞航路集的构图;建立了威胁和燃油模型,计算得到各段航路的代价.在此基础上,针对多导弹航路的总代价最小,且到达目标的最大时差最小的优化目标,将多平台导弹航路规划问题建模为分布式约束优化问题,并利用分布式约束优化算法求解各弹的航路.针对典型实例进行了仿真,获得了优化的航路方案,且计算时间、通信量等指标均表明了模型方法的有效性.     

一种改进的多播路由算法

低代价最短路径树是一种广泛使用的多播树,它能够在保证传送时延最小的同时尽量降低带宽消耗。DDSP(Destination-Driven Shortest Path)算法是一个性能较好,计算效率较高的低代价最短路径树算法,在该算法基础上,通过改进结点的搜索过程,提出一种改进的快速低代价最短路径树算法。由算法分析和实验比较得出,改进算法的计算效率高于DDSP算法,且算法构造的最短路径树的性能也优于DDSP算法构造的树．     

超音速巡航导弹飞行高度的串级控制与仿真

建立了超音速巡航导弹飞行高度的串级控制系统模型;利用最优参数整定法设计了副回路反馈补偿PD调节器;运用Matlab/Sisotool设计了主回路控制器.仿真结果表明,串级控制能较大程度地提高超音速巡航导弹飞行高度的控制性能.     

基于最短路径的网络可靠性评估算法

介绍了通信网络可靠性算法的研究现状,分析了各种可靠性算法的优点和不足.从网络拓扑结构和可靠性定义出发,研究了网络可靠性影响因素,建立了可靠性评估模型,对算法思想进行了描述.在网络最短路径和次短路径的基础上,提出了端到端的网络可靠性评估算法,根据网络中的薄弱节点,求得了整个网络可靠性值的近似值.以实例模拟计算,说明其算法...     

共边排样件激光切割路径的规划

排样软件的应用使材料利用率得到了很大提高，然而后续切割软件若不能保证有效地切割零件、保证零件质量及提高生产率，则排样软件在材料利用率上获得的收益将丧失。基于图论学理论，建立了规则与非规则零件共边排样时激光切割路径规划的数学模型，给出了在充分考虑加工质量、加工效率、制造成本情况下的激光切割路径优化目标：打孔点最少以及切割中割嘴空行程最短。提出了满足激光切割工艺要求的三个切割路径优化算法：用于求解理想情况下共边切割路径优化问题的一个新的欧拉回路算法；基于奇度顶点完全图最小权最大匹配算法来求解一般情况下共边切割路径优化问题的算法；利用废料区域进一步减少打孔点的处理策略与求解算法。给出了各种算法的运行实例，验证了所提出的算法的有效性。     

基于移动机器人拖车系统的最优路径规划设计

针对移动型机器人拖车系统进行了关于其路径规划问题的讨论。由于该拖车所搭载的感应设备可以实现探测“有兴趣的点”——即地下金属物,因此需要设计出一条最短路径来实现最优化。本文将该课题类比为“旅行商”问题,提出了遗传算法使其可以很好地解决该问题,并且均适用于在高密度分布以及少量点分布这两种情形。     

智能车辆最短路径算法的研究与实现

最短路径算法是智能车辆路径规划问题的核心内容。从道路网络拓扑结构的自动构建以及Dijkstra算法中快速搜索技术的实现入手,综合考虑核心算法和数据存储结构两个方面,提出了直线优化Dijkstra算法。该算法能够有效降低时间复杂性,提高系统的效率。