无人机在突防行动中的航路规划研究

在分析航路规划对无人机突防行动重要性的基础上,研究了无人机突防航路规划的基本方法,给出了突防航路的代价函数和航路的构建及优化方法,最后利用文章探讨的方法对某无人机的突防航路规划进行了实例仿真,其研究的原理和方法对无人机突防能力的提高将产生积极的影响,可为无人机的作战运用提供有力支撑。     

分水岭分割算法的飞行器低空突防航路规划

针对军用飞行器路径规划中存在的规划空间维数爆炸问题,重点研究了一种简化初始路径规划空间的方法.首先将数字高程地图灰度图像化并叠加等效威胁,得到综合威胁地形灰度图像,在此基础上,引入控制标记符对其进行分水岭分割,从而得到初始路径规划空间的无向网络图.针对网络图中存在的很多不相关的分枝,采用了数学形态学的剪枝算法进行剪枝处理;针对网络节点之间可能存在的并行路径问题,以路径最短为原则裁剪较长的并行路径从而实现初始路径规划空间的优化.最后,运用A*算法进行航路寻优,并在飞行器性能约束条件下对所得航路进行拟合修正.仿真结果表明了该方法的可行性.     

基于启发式A*算法的飞行器三维航路规划

提出了一种基于启发式A*算法的三维航路规划方法并进行了仿真验证.首先对地形的高程栅格数据进行综合平滑处理,建立满足飞行器机动性能的安全飞行曲面,结合威胁数据的量化模型,采用改进的A*算法在安全飞行曲面上规划出三维飞行航路,并对搜索出的航路进行了优化和平滑处理.仿真结果显示,算法简单快速,能满足飞行器执行不同任务的需要,易于工程实现.     

战术航空侦察航路规划评价模型

介绍了进行战术航空侦察航路规划需要考虑的各个因素,从影响战术航空侦察任务的三个方面(战术生存性、飞行约束性、任务有效性)着手,建立了基于任务要求的侦察航路评价模型,解决了战术航空侦察航路规划中航路优劣的评价问题.     

应用图论的空袭航路优化

应用图论把防空系统抽象为二维网络的拓扑结构图,将最短路径问题拓展为最小拦截概率,建立了突防概率计算模型。通过介数这个特征统计量的计算来刻画防空节点的网络分布特性,综合考虑防空节点的可攻击性,提出了节点攻击价值评估公式,据此给出了最优空袭航路。并以实例进行了分析,结果表明该方法能够准确定位防空网络中的薄弱环节,为航空兵突袭航路的研究提供了一种新的思路和方法。     

启发式动态任务调度与航路规划方法

针对任务、资源、航路的调度与规划需要,建立了一种分层递阶的任务规划系统结构,上层主要解决任务优先级和冲突消解问题;下层主要解决满足各种要求的航路规划与实时重规划问题.提出了启发式动态任务调度与航路实时规划算法,可以有效提高对各种突发事件的态势自适应和冲突消解能力以及对时敏目标的打击能力,进而提高无人机在动态不确定环境下的自主性.     

航路规划中数字地图单元格代价计算模型研究

为了解决航路规划中使用的原始数字地图信息量不够全面的问题,结合反舰导弹航路规划的实际作战背景,建立了数字地图单元格代价计算的数学模型.该模型包含了地形高程代价、威胁危险代价、战略回避代价和搜索区目标存在代价等基本模型.通过该模型可以将原始数字地图转化为包含各种相关航路规划主客观信息的综合数字地图.     

浅析无人机在未知环境下的航路规划

无人机具备在未知环境下实时航路规划的能力将成为今后无人机航路规划重要的发展方向。本文针对无人机执行任务的未知环境,给出了基于威胁目标存在概率的环境信息模型,并将环境概率模型用于航路代价函数,最后通过局部优化策略和滚动时域思想对航路进行了实时规划,将全局优化方法和局部优化方法有效地结合到航路规划中,为无人机的航路规划提供了有力支撑。     

无人机航路规划研究

通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,介绍了无人机航路规划流程,分析了无人机航路规划的约束条件,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法,并对无人机航路规划算法的发展趋势进行了展望。     

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。     

遗传算法在无人机航路规划中的应用

随着无人机在现代战争中的作用日趋重要,对无人机航路规划的研究也越来越多。分析了无人机航路规划涉及的因素和处理过程,介绍了遗传算法的相关内容。根据无人机航路规划涉及因素多、计算量大的特点,采用遗传算法进行航路规划。给出了遗传算法编码方法以及算法参数、终止条件的设置方法,提供了一个应用示例,并给出了一些改进的建议。     

反舰导弹协同攻击航路规划与重规划

为解决反舰导弹预先航路规划无法应对战场态势变化的难题,提出了航路分段规划的思想,并基于该思想构建了反舰导弹协同攻击航路规划与重规划模型.将航路分为预先规划段和重规划段:前段以航程距离和航路点个数为优化指标,通过协调发射间隔达到多导弹时域协同的目的;后段以领弹、数据链、卫星定位技术为基础,考虑导弹飞行误差和目标位置迁移,以损失部分导弹航程为代价,重点关注协同时间指标.为了达到多弹协同的战术目的和满足航路规划的快速需求,提出了一种逆向动态节点规划方法,首先规划得到各弹多条较优航路,然后对航路进行空域和时域协同操作,以获取导弹编队整体最优航路.仿真结果验证了模型的有效性和算法的快速性.     

防区外导弹的航路规划研究

讨论了防区外导弹的航路规划问题,针对防区外导弹所独有的特点,阐述了一种与地形紧密结合的最优控制理论的航路规划方法来对其进行规划。经过仿真研究,这种方法是非常有效的。它具有计算速度快,算法秒容易发散,占用资源少等优点．     

无人机航路规划算法研究

针对无人机航路规划问题,研究了一种基于元胞蚂蚁算法的无人机航路规划方法.元胞蚂蚁算法对基本蚁群算法进行了系列改进,并将元胞邻居演化和改进后的蚂蚁寻优相结合,有效地克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算精度,从而为解决复杂战场环境下无人机航路规划这一多约束多目标优化问题提供了一条可行...     

无人直升机航路规划中飞行安全问题分析

根据无人直升机的特点,阐述了无人直升机航路规划的特殊性,讲述了一般的航路规划过程和注意事项。同时从速度判定、高度判定、数据链通视判定、控制律适应性判定以及燃油预估等5个方面,讲述了保证飞行安全的方法和措施。     

一种满足空地导弹发射角的航路规划研究

针对战机实施对地巡航导弹投放的航路规划中解决飞机的进入角约束问题,提出了一种遗传算法获得初始航路规划方法;在此基础上运用B样条曲线理论进行航路光顺获得二次航路规划,解决了飞机到达目标区发射空地导弹时导弹发射角限制问题.仿真结果表明.该算法既满足飞机过戢要求,又满足导弹发射角要求,可有效提高飞机的任务成功率.     

改进的蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚁群算法是一种新的源于生物界的仿生随机优化方法。简单介绍了无人机航路规划的基本步骤。针对基本蚁群算法的4个不足,提出了新的改进算法。在算法中设定具体目标和可能经过的威胁点,在信息激素中除了有距离信息还需要增加威胁度信息,并将威胁度设为权重较高的参数指标,在航路规划仿真开始阶段,同时发送多个探路人工蚁。信息激素中的信息是随时更新的,以便于适应战场动态变化。利用MATLAB仿真运算验证了改进算法的有效性。     

基于舰艇编队的反舰导弹航路规划

根据舰艇编队对海导弹攻击中航路规划指挥决策的需要,为避免出现各舰发射的导弹出现航路交叉现象,提出单舰导弹航路规划功能区域的概念和编队导弹航路规划区域划分的思想,建立了编队导弹航路规划区域划分模型.分析了编队导弹航路规划的决策过程,并且结合想定装备参数运用遗传算法进行了编程实现和算例分析.为指挥员实施导弹航路规划决策提供辅助决策和科学依据.     

飞机航路规划决策系统研究与开发

现代低空突防技术TF/TA2对飞机航路规划提出了新的要求,在研究战机任务规划、战术规划的基础上,设计了飞机航路规划决策系统,包括地形模拟、最优航路算法研究、航路决策、雷达辐射源库、火力威胁库的建立等。     

基于改进遗传算法的潜艇隐蔽航路规划

为了确保潜艇航行的安全和隐蔽，航海人员需要在出航前拟定航行计划，其中隐蔽航路规划是拟定航行计划的核心问题．本文以潜艇隐蔽航路规划的特点作为先验知识对基本遗传算法作了适当改进，并进行了仿真试验，仿真结果验证了算法的有效性．