考虑飞行初段弹道交叉的多导弹协同发射时序规划方法

在多导弹协同作战条件下,协调不同导弹发射平台之间的导弹发射顺序,避免导弹飞行初段弹道的相互干扰,快速计算所有导弹的发射时间变得十分迫切和异常困难。为解决多导弹协同发射时序规划问题,以最小化完成导弹发射任务的最终时间为优化目标,建立了多导弹发射时序协同规划的混合整数规划模型。设计了快速启发式算法,给出了发射时间求解算法及基于空间压缩思想的可行解进化策略,可辅助指挥员快速生成导弹发射时序方案。以30枚导弹协同发射为案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明,该模型和方法能有效解决多导弹协同发射时序规划问题。     

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。     

网络化多传感器-多武器协同防空任务规划

针对网络化防空体系的多传感器-多武器协同任务规划问题, 考虑任务要求、装备性能、运用限制等约束, 构建多武器拦截与多传感器跟踪任务规划模型。前者以拦截时机、次数等为优化目标, 输出武器-目标配对以及对目标的拦截时段、跟踪时间要求; 后者以满足跟踪时间要求为目标, 输出传感器-目标配对和对目标的跟踪时段。设计了基于时段优选拼接和分支定界法的多传感器-多武器协同任务规划算法, 生成多传感器-多武器协同交战计划, 支持多传感器接力跟踪、跨平台打击引导、多武器协同抗击。在假定的舰艇编队与预警机协同防空场景下验证了所设计模型的有效性。     

多反舰导弹攻击多目标协同航路规划

为解决多反舰导弹的协同航路规划问题,建立了基于空间和时间协同的航路规划模型,并设计了航路可行节点动态开辟算法和协进化多子群蚁群算法。节点开辟算法在任务空间建立搜索树的同时滤除不可行节点,缩小了航路优化搜索范围;多子群蚁群算法结合协进化的基本思想,通过引入蚂蚁子群间的协同进化策略,并对蚁群算法状态转移规则、信息素更新机制进行设计,进而并行搜索多导弹最优协同航路集合。仿真结果表明,本文方法能够为多反舰导弹构建优化的协同飞行航路,不但适用于导弹发射前的预先规划,而且适用于航路分段的局部实时重规划。     

面向成像卫星组网的群任务规划方法研究

本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星协同的群规划方法.研究中不仅考虑了一些部门存在特有的任务规划需求，还考虑到一些重要部门有卫星资源或者经申请有允许规划的卫星资源. 分析了群规划的模式需求及提出群规划框架；针对分层规划与可共享的资源服务，建立群规划多目标优化模型；针对任务规划这一高维离散组合优化问题，借鉴蚁群算法的快速收敛和遗传算法的强知识表示能力，阐述组合高低阶知识表示的改进遗传求解算法. 仿真实验验证了本文规划模型与求解算法的有效性.     

基于多目标优化算法的多无人机协同航迹规划

多无人机协同航迹规划是无人机协同作战的关键技术之一。本文提出的一种针对多无人机协同航迹规划的多目标优化算法,即协同非支配排序进化算法(cooperated non dominated sorting genetic algorithms II,CO-NSGA II),针对多架无人机的航迹距离、安全性、时间以及空间的协同性进行规划。运用多目标优化算法,克服了传统航迹规划中需要为各目标函数取权值的不足,并且可以生成多组可供选择的解。同时引入协同进化策略,将各无人机的航迹规划视作子种群,各子种群间进行合作,子种群内采用非支配排序进化算法(non-dominated sorting genetic algorithms II,NSGA II)进行独立优化。考虑到各机间的协同约束,用时间空间协同系数替代传统算法中的“拥挤距离”参数。仿真结果表明通过本文算法能够有效实现多无人机协同航迹规划。     

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。     

成像卫星协同任务规划模型与算法

作为一类重要的对地观测卫星,成像卫星多星组网协同工作可提高处理复杂任务的能力,其中的任务规划属于多时间窗口、多优化目标和多约束条件的组合优化问题。针对任务协同规划技术,主要完成两项工作：第一,建立协同规划模型,引入了元任务间的3类协同作用关系,并进一步考虑了风险控制的要素;第二,在阐述引入启发式信息的遗传禁忌选择的求解算法基础上,提出算法协同进化模型求解技术。最后,利用卫星工具箱（satellite tool kit, STK）提供仿真数据,评价几种典型的求解算法,并验证了本文算法在收敛速度和鲁棒性上的有效性。     

电子侦察卫星任务调度方法

基于电子侦察卫星任务规划问题的特殊性,提出了规划预处理的基本方法,并基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种改进的遗传退火算法对模型进行求解,为防止最优解的丢失,引入了基于精英保留的选择机制,同时该算法有效避免了遗传算法局部优化能力差及模拟退火算法易陷入局部最优等缺陷。最后,通过实例将该算法与遗传算法(genetic algorithm, GA)及模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)相比较,结果表明该算法能有效解决电子侦察卫星的任务规划问题。     

基于混合多目标进化算法的多无人机侦察路径规划

由于侦察任务的复杂性和不确定性,无人机对其目标的侦察时间往往是不确定的。将多无人机对观测时间不确定目标的侦察路径规划问题建模为使任务时间、编队总耗时和编队规模同时最小化的多目标优化路径规划问题。对此,在基于ε 占优的稳态多目标进化算法基础上引入多目标局部搜索,给出了混合ε 占优多目标进化算法,提出了一种使用插入最近点方法的启发式遗传操作。实验结果表明,算法能够有效解决所研究的问题,并且其优势随着问题规模的增大而显著。     

基于METRIC理论的超大规模卫星星座多级备份策略

针对超大规模卫星星座可能出现的运行维护成本高、任务可用度低的问题, 结合卫星批量化生产以及采用一枚火箭将多颗卫星送入轨道(一箭多星)的现状, 基于可维修备件多级保障库存技术(multi-echelon technique for recoverable item control, METRIC)提出一种超大规模卫星星座多级备份策略。首先, 阐述了基于METRIC理论的卫星星座多级备份策略模型的原理, 备份策略同时考虑地面备份、停泊轨道备份以及星座轨道备份3种备份模式, 建立了考虑卫星年平均需求量、期望需求量与期望短缺数的星座可用度模型, 包含制造费用和发射费用的星座备份费用模型,以及以星座可用度为约束, 星座备份费用为优化目标的数学优化模型。然后, 以某型超大规模低轨卫星星座为案例研究对象, 使用遗传算法和边际分析法进行求解。最后, 讨论了遗传算法与边际分析法在求解该优化问题时的优缺点。结果表明, 在同一星座可用度指标下, 采用星座多级备份策略可比采用传统两级备份策略有效降低每年备份费用; 在保证星座可用度的前提下大幅降低了超大规模卫星星座的备份费用, 可为精确配置各级备份卫星数量提供参考。     

反导拦截飞行方案及时间窗口快速搜索算法

反导拦截导弹的飞行方案及发射时间窗口随发射点及预测命中点的位置变化而变化。在不同发射场景中,快速设计反导拦截导弹的飞行方案及发射时间窗口可以有效提高反导拦截系统的反应能力。针对该问题,综合考虑了地球〖WTHX〗J〖WTBZ〗2项摄动、地球自转、科里奥利力等因素的影响,建立了拦截导弹在地球三维空间中的动力学模型,并提出了一种基于迭代最小二乘的飞行方案及发射时间窗口的快速搜索设计算法。最后,通过相关仿真计算验证了所提方法的合理性。     

航天器发射多任务并行调度模型及算法

航天器发射高频度常态化和航天产品可靠度的增加,客观上要求航天器发射采用并行调度模式以提高发射资源利用率。针对工序迭代可能引发的航天器发射系统死锁,构建了死锁预测和损失评价机制,建立了最小化任务时间和最小化加权滞后时间综合的目标函数,设计了多任务并行调度模型,开发了多类agent协同工作的优化算法,并使用调度实例验证了模型和算法的可行性和有效性。模型和算法在“天宫一号”和“神舟八号”发射任务中得到初步应用,效果较好。     

GPS接收机的多星盲干扰抑制方法

考虑到GPS接收机需要解算至少4颗卫星的发射信号从而实现定位,而GPS接收机工作在复杂的电磁环境下,受大量人为干扰的影响,无法有效接收多颗卫星的发射信号从而实施解算定位。提出了一种新的用于GPS接收机的多星盲干扰抑制方法。由于接收机对每颗卫星的测距码（如C/A码）已知,采用基于最小二乘法的多目标自适应阵列剔除多颗期望卫星方向外的干扰信号。该方法无需期望卫星的位置信息和估计干扰信号的导向矢量,且期望卫星数目不受阵元数目的限制。仿真结果表明,该算法不仅能有效地抑制多种干扰,而且可以精确估计出多颗期望卫星的方位角。     

同步卫星多用户接入控制及切换的优化算法

主要研究在同步轨道卫星中的多用户接入控制方案,分析了现有时分多址接入（time division multiple access, TDMA）的优缺点,在基于TDMA的情况下给出了改进的自由接入/优先级按需分配接入方式（free access/priority demand multiple access, FA/PDMA）,保证多用户接入时的公平性,以及在业务量不断增大的过程中,如何在大传播距离下通过优化现有的多址接入算法来确保用户的接入时延和端到端时延;并提出了用户在高速移动过程中卫星之间的切换策略算法。最后用OPNET仿真软件搭建网络平台,和TDMA进行对比仿真分析,得出结论,实现在大时延情况下,用户的实时接入和不同卫星之间的有效切换。     

可重复使用运载器多约束鲁棒预测校正制导

针对可重复使用运载器(reusable launch vehicle, RLV)再入段常规约束、航路点约束、倾侧角速率约束和参数不确定问题, 提出一种多约束鲁棒预测校正制导方法。首先, 利用改进准平衡滑翔条件将常规约束转化为倾侧角幅值约束。其次, 提出基于二分法快速迭代确定倾侧角翻转位置的航路点制导律, 并将翻转速率约束转化为关于能量的约束, 引入预测校正的计算中。然后, 对于参数不确定鲁棒制导问题, 提出基于标称升阻比和能量剖面对迎角及横程误差走廊在线调整的策略。仿真实验表明, 在参数不确定情况下, RLV能够满足多约束条件和终端制导精度要求, 验证了方法的有效性和鲁棒性。     

运载火箭的抗干扰分数阶控制器设计

针对火箭的姿态控制问题,基于自抗扰理论和分数阶控制,提出了一种控制器设计方法。通过设计扩张状态观测器,充分利用惯组平台和速率陀螺的复合量测信息对系统的内部和外部干扰进行估计。设计分数阶控制器对估计的干扰进行实时补偿,实现火箭的姿态控制,通过引入可调参数使得控制器参数调整范围变大,保证控制器具有更好的控制精度。考虑到控制器参数多且难以被确定,采用一种基于遗传算法和粒子群优化的混合算法对参数进行调整;通过仿真验证了所提算法可以获得良好的动态性能、抗扰性和鲁棒性。     

多星联合任务规划的迭代修复求解技术

对地观测卫星任务规划问题需要考虑侧视、星上能量、数据容量和数据传输等多种约束,是一类复杂的组合优化问题.现有研究大多对问题进行了不同程度的简化.面向多种类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,建立数学规划模型,引入迭代修复方法对问题进行求解,并提出了基于成像任务分布的插入选择和撤销选择启发式准则.实验结果表明,迭代修复技术在多星联合任务规划领域是可行有效的.