基于混合动态贝叶斯网络的无人机路径重规划

针对无人机航迹规划的实时重规划能力,研究了局部路径构图的基本原则并提出了一种突发威胁体下无人机局部路径重规划的算法。首先根据不同威胁体的分布情况构造无人机的可飞航路集,用“改进型Voronoi图”表示出来,采用Dijkstra算法求解初始粗略最短路径。在无人机飞行过程中,通过基于混合动态贝叶斯网络的切换线性动态系统模型感知环境,应用Viterbi应用解码算法确定突发威胁体的实时位置及威胁等级,后依据局部路径重规划原则进行寻优,最后应用三次平滑及序列二次规划方法获得实际可飞路径。用Matlab仿真验证,证明了算法有效性。     

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法研究

为了提高无人机的生存能力,针对不确定飞行环境的无人机航迹规划问题展开研究,提出了一种基于RCS的无人机航迹实时规划方法,建立了相关计算模型,提出合理的代价函数,并采用多阶段分析博弈评估算法对航迹进行优化。仿真结果表明,基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法能够比较好的解决无人机的航迹规划问题。     

反舰导弹航路规划快速搜索算法

反舰导弹航路规划是众多航路规划问题中最复杂的一种.目前大多数航路规划算法得出的航路与反舰导弹航路差别很大,难以应用.为此,针对反舰导弹航路特点提出一种快速搜索算法.该算法在航路规划问题空问的基础上引入任务空间的概念,通过在任务空间中快速搜索通行障碍的方法来最大程度的缩小搜索区域,最后通过动态节点规划的方法搜索到最优航路.仿真结果表明由该算法得到的参考航路能够满足反舰导弹快速、实时航路规划的需要,便于应用.     

无人机动态环境实时航迹规划

提出了一种基于实时A*搜索的无人机实时航迹规划算法。该算法将飞行器运动与航迹搜索相结合,在飞行器飞行过程中实时规划出下一段航迹;在搜索过程中,使用了多步寻优搜索的方法,相比单步搜索生成的航迹更加优化;使用最小转弯半径对生成的折线进行连接,使路径平滑可飞;针对算法局限性,给出一种改出局部最优点的策略。最后经仿真证明了该算法能够较好地满足规划要求。     

车载多无人机协同多区域覆盖路径规划方法

针对小型无人机在区域信息采集中的优势,考虑到复杂多变的应用情景,提出一种面向大面积多区域覆盖扫描任务的车载多无人机协同模式。该模式中,车辆可作为无人机的移动基站,与多架无人机协同完成多个大面积区域的覆盖扫描任务。充分分析新问题特点后,建立了优化车辆地面行驶路径和多无人机协同空中飞行路径的0-1整数规划模型,提出了一种基于三阶段的智能优化算法,先后对多无人机区域覆盖路径以及车辆协同路径进行规划,快速构造可行解,而后基于自适应大规模邻域搜索算法对可行解进行优化。本文设计了包含8个目标区域的实际案例,验证了车载多无人机协同模式的优势和算法有效性,并进一步通过10个随机案例验证了算法性能。对比实验证明,车载多无人机协同模式在执行多个大面积区域覆盖任务上,相比车载单无人机模式能够显著缩短任务时间。     

基于混合蚁群算法的无人机航路规划

无人机(UAV)航路规划的热点和难点在于如何满足安全性和实时性的同时,兼顾全局路径规划和局部路径重规划,以提高无人机的作战效率和生存概率。针对这一问题,在现有无人机航路规划研究基础之上,提出采用蚁群算法与人工势场法相结合的方法。蚁群算法用于全局航路规划,人工势场法用于局部路径重规划。仿真结果表明,两种算法结合所得优化航路较好反映了算法的有效性,可以为航路规划辅助决策研究提供借鉴和参考。     

基于粒子群算法的地磁匹配航迹规划

针对无人机地磁匹配航迹规划问题,提出了一种基于粒子群优化算法的航迹规划方法.借鉴稀疏A-Star搜索算法的思想,将约束条件结合到搜索方法中,给出了基于地磁网格图的航迹节点扩展方法.结合无人机的机动性能约束和地磁匹配的自身特点,设计了一种适用于地磁匹配的航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数.仿真实验的结果表明:生成的航迹能够满足地磁匹配导航要求,且具有威胁规避的能力.最后,针对只在中制导段采用地磁匹配的情况提出了初步的解决方案,保证无人机顺利进入地磁匹配航迹段.     

高超声速飞行器实时航迹规划研究

提出一种实时航迹规划策略和一种改进变步长稀疏A*算法,并基于ADSP-21364处理器设计了一套高超声速飞行器实时航迹规划系统,该系统能够在离线规划的基础上根据实时探测的威胁对航迹进行重规划。进行了飞行模拟实验以及视景仿真,结果验证了规划策略和改进A*算法的有效性。规划得到的实时航迹能避开各种在线威胁,满足实时规划要求。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

基于伪谱法的欠驱动航天器实时最优控制算法设计

针对欠驱动刚性航天器提出了时间最优的闭环状态反馈控制算法。首先,利用直接Legendre 伪谱法规划出航天器开环的姿态机动轨迹,并验证了所得最优控制输入的可行性。然后,以航天器实际运行轨迹与开环轨迹间的偏差为变量构造偏差方程,并提出了基于间接Legendre 伪谱法的最优姿态稳定控制算法。最后,采用实时重规划策略实现了稳定控制器状态的反馈,从而完成了对参考轨迹的闭环跟踪。仿真结果表明所提算法运算量小,计算速度快,可以实时获取解析形式的控制输入修正量,而且对初始姿态存在扰动的情况具有一定的鲁棒性,运算精度较高。     

动态环境下CGF实时路径重新规划算法

路径规划是CGF行为模拟最主要和最常用的规划，CGF沿着基于初始信息规划的路径机动时经常会发现路径耗费发生了变化，剩余的路径需要重新规划。D＊（动态A＊）算法是一个适合于动态环境的实时路径重新规划算法，它通过增量式传播路径耗费的变化提高路径重新规划的效率。介绍了D＊算法的一种扩展方法，通过利用问题领域的启发信息引导算法的状态扩展聚焦于当前的状态，减少了状态扩展的数量，进一步提高了CGF在动态环境下的路经重新规划效率。     

基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测方法

针对目前多步行程时间预测方法研究较少,存在未来一段时间内的观测值不能及时得到的问题,提出基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测模型和算法.综合运用上游路段、当前路段的实时和历史行程时间数据,从历史数据中寻找与当前日期交通状况最接近的历史日期,解决卡尔曼滤波未来一段时间内没有观测值而无法进行多步预测的问题.实验表明,算法能够合理地预测未来几个时段的路段行程时间,有效地避免了时滞性.同时,多步行程时间预测算法的精度高(尤其是4步以内,均等系数达到0.9以上), 是一种可行的预测方法.     

基于Kalman滤波算法的Volterra级数核估计及其应用

为了进一步提高Volterra级数模型在混沌时间序列预测中的精度以及核估计的收敛速度,提出利用自适应Kalman滤波算法对Volterra级数核进行估计的一种新方法。同时,在混沌动力系统相空间重构的基础上,采用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对船舶运动时间序列进行混沌特性判定,并对船舶横摇运动时间序列进行多步预测。仿真表明,与归一化最小均方(normalization least mean square, NLMS)算法和最小二乘(recursive least-square, RLS)算法的Volterra级数模型相比,基于自适应Kalman滤波算法的Volterra模型在收敛速度与预报精度方面均优于NLMS算法和RLS算法,为实时在线预报提供了理论依据。     

基于粒子滤波优化的滚动式时间序列多步预测

针对复杂的应用环境下,时间序列建模不易准确,多步预测精度不高的问题,提出基于粒子滤波（particle filter, PF）优化的滚动式时间序列（roll time series, RTS）多步预测算法(PF_RTS)。采用Box-Jenkins方法对时间序列滚动自适应建模,所建模型作为粒子的状态转移方程,利用粒子滤波算法实时动态修正预测数据,逼近状态的最优估计。本文算法具有自学习能力,适合实时应用。仿真结果表明,本文算法需要的先验知识少,提高了预测的精度。     

数据加密技术分析

目前 ,各种信息加密、信息隐藏技术已经广泛的应用于社会经济领域 ,特别是电子商务的迅猛扩展 ,使得数据加密技术得到了更为广泛的应用和发展。简要介绍了数据加密的一般方法及基于公钥加密算法的原理与方法 ,最后详细介绍了多步加密算法的方法与步骤 ,并在此基础上 ,结合作者的实践 ,给出了一个实用的完成该加密算法的应用程序。     

一种于基于有限元的形变模型算法

针对实时虚拟手术仿真中的弹性形变特性，本文提出了一种新的算法，该算法考虑到虚拟手术中存在的特殊情况，在形变模型的实时交互性与精确性之间取得了良好的平衡，模型的实时交互性是通过进行预处理实现的，此时响应操作的实时形变计算得到加速，模型的精确性则来自于基础算法有限元法的精确性。     

基于多Agent粒子群优化的多步SVR模型预测控制

提出一种基于多Agent粒子群优化支持向量回归机（support vector regression, SVR）参数的优化算法,并利用该算法建立多步预测控制模型,对非线性系统进行预测控制。通过预测控制的机理推导出满足滚动优化目标函数的多步预测输出的控制律。将该模型与基于遗传算法优化的RBF神经网络预测控制器、基于粒子群优化的多步SVR模型预测控制器和基于遗传算法优化的多步SVR模型预测控制器进行比较分析,仿真结果表明该预测控制模型优于其他控制器,具有良好的预测性能,可有效的对非线性系统进行预测控制。