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。     

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.     

求解航路规划优化问题的改进蚁群算法

航路规划是军事运筹研究的热点和难点问题。在对航路规划优化问题分析的基础上,综合考虑全航路暴露概率、被毁伤概率和航路航程,提出了基于改进蚁群算法的航路规划优化方法,通过引入挥发系数动态调整、信息素限幅控制、航路平滑算法和交叉算法,有效提高了算法的全局收敛性能和搜索速度。仿真结果表明,改进蚁群算法能够快速收敛并搜索到较满意合理的航路,可以为航路规划辅助决策研究提供借鉴和参考。     

基于功能区域的反舰导弹逆向航路规划

为了定量描述航路规划的规划空间,基于几何学原理提出了反舰导弹航路规划功能区域的概念,发掘出了航路规划的几何学本质。深入分析了航路规划功能区域的战术意义,并基于此概念进一步提出了一种逆向航路规划方法。逆向航路规划过程揭示出了航路规划功能区域的几何学渐变规律,为航路点的扩展提高效率。通过极线扩展进行障碍规避,得到较优航路树。最后使用多属性模糊优化方法搜索到所需航路。仿真结果表明,该方法信息处理量小,运算速度快,所得航路符合反舰导弹的航路特征,十分贴近工程应用实际。     

基于ACO算法和Bezier曲线优化的巡航导弹航路规划

在巡航导弹低空突防前提下,针对蚁群算法规划的导弹航路存在转向点个数较多和转向角度较大的问题,提出一种基于蚁群算法和Bezier曲线优化的三维航路规划方法。将蚁群算法生成的路径节点作为生成Bezier曲线航路的控制点,将曲线航路分段形成折线化航路。采用广度优先搜索算法对航路生成中出现的不可航行路段进行微调处理,得到可行的规划航路。仿真结果表明：生成的航路兼顾了随机搜索全局优化的同时,避免了大角度转向,缩减了飞行航程和转向点个数,保证了巡航导弹飞行过程中的连续稳定。     

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Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划

无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题.在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法.根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验.实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性.     

概率地图UAV航线规划的改进型蚁群算法

采用蚁群算法对基于概率地图(PRM)的UAV航线规划问题进行研究.在概率地图对战场环境进行描述的基础上,对航线规划蚁群算法进行设计.针对基本型蚁群算法易于出现停滞现象以及搜索效率不高的特点,将再励学习(RL)机制引入到基本型蚁群算法中,提高了算法的搜索效率和求解精度.仿真结果表明该方法是一种有效的航线规划方法.     

虚拟战场环境中武装直升机航路规划算法研究

将直升机三维航路规划分解为水平航路规划和垂直航路规划进行计算。水平航路规划采用改进的蚁群算法,垂直航路采用综合坡度曲率限制平滑算法,有效地提高了解的性能和收敛速度并且能够计算出满足直升机机动性能要求的三维理想轨迹。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的效果。     

反舰导弹同时临空控制策略研究

针对反舰导弹同时到达实施饱和攻击的战术要求,首先基于控制导弹发射顺序和发射间隔时间的思路,在考虑海洋环境因素对导弹速度影响的条件下,提出了反舰导弹同时临空打击单舰和编队目标的临空时间协同方法;然后,基于通过航路规划控制导弹的飞行航程的思路,建立了航路对称计算模型和动态椭圆计算模型,提出了通过规划航程相等的航路实现导弹同时临空的控制方法,仿真结果表明:该方法可实现齐射的导弹以不同的飞行航路同时到达目标,解决了反舰攻击时发射平台须较长时间保持阵位的问题,提高了导弹攻击和兵力行动的效率。     

基于区域划分的反舰导弹航路规划算法

针对反舰导弹(anti-ship missile, ASM)传统航路规划中难以兼顾巡航安全和快速抵近目标的问题,提出了基于区域划分的航路规划算法。首先,依据目标点和战术区中心点相对位置关系分别建立“远离威胁战术区”和“抵近目标战术区”模型。然后,在威胁战术区采用Dijkstra算法计算Voronoi图的最短航程并进行自适应折线化处理;在目标战术区采用二叉树算法快速规划最短航程\最少转向点航路。仿真结果表明,所提方法相比Voronoi图的路径参数更加优化,相比二叉树算法更加安全,同时生成的航路规划网能够为多枚导弹协同攻击提供全局性航路参考。     

一种新的机动目标跟踪算法

针对反舰导弹末端超音速、跃升俯冲的攻击模式,提出了一种基于描述导弹受力状态和运动参数之间关系的模型的机动目标跟踪新算法,可以通过在线辨识模型中的力学参数,自动适应导弹运动模态的变化,最后研究了新算法与基于CV、CA模型的目标跟踪算法的性能比较。仿真结果表明,在反舰导弹末端超音速、跃升俯冲攻击模式下,基于CV、CA模型的目标跟踪算法性能较差,而新算法可显著提高对高速强机动目标的跟踪性能。     

航渡过程中船艇编队反导仿真研究

现代高技术战争条件下补给及战斗保障船艇编队的最大威胁是反舰导弹。首先分析了船艇部队建模仿真的必要性,然后建立了船艇编队、角反射器、红外干扰弹和红外、雷达复合制导的反舰导弹以及它们之间状态、位置关系的数学模型,在此模型的基础上设计了新的反导方案并利用计算机仿真技术进行了实例仿真与分析,最后对干扰过程和效果进行了评估,对船艇部队在航渡过程中编队反导的建模及仿真研究具有一定的指导意义。     

一种舰空导弹拦截方式的效能评价模型

如何高效地使用舰空导弹拦截饱和攻击的反舰导弹,是在现有武器系统基础上充分提高水面舰艇防空能力的重要手段.首先根据水面舰艇这一特殊作战平台的特点,提出了以成功拦截反舰导弹数、舰空导弹使用效率和舰空导弹消耗量为舰空导弹火控系统作战效能的评价指标.然后利用舰空导弹杀伤区和发射区的概念,建立了基于时间的舰空导弹发射区模型.在此基础上,建立了一种基于Monte Carlo法的舰空导弹火控系统拦截饱和攻击反舰导弹的排队服务模型.仿真显示,单发拦截反舰导弹方式的作战效能最高.     

基于仿真信息的反舰导弹小子样靶场试验综合评定方法

为了对小子样条件下反舰导弹靶场试验结果作出合理的评定,以仿真信息作为先验信息,分析了小子样条件下反舰导弹靶场试验的Bayes统计推断方法,基于多层验前多元信息融合的理论,建立了反舰导弹靶场试验综合评定中的Bayes统计决策模型.最后在已做的理论与方法研究工作的基础上,开发了试验结果分析评定软件,并结合实际型号的试验数据加以应用,验证了所研究的方法和开发的软件的有效性.     

基于多准则交互膜进化算法的UAV三维航迹规划

针对智能优化算法在无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)三维航迹优化中搜索复杂度较高、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于嵌套式细胞膜结构的多准则交互式多目标进化算法。以建立的多目标航迹评价模型来克服航迹评价加权求和的不足;同时在应用降维离散缩减寻优空间的基础上,采用萤火虫算法和人工蜂群算法作为不同膜内优化准则,利用膜系统计算的并行性和膜内信息交互优势提高算法性能;并对膜内进化规则进行非支配排序、搜索加权等改进,实现了UAV三维多目标航迹寻优。仿真实验表明,所提方法在有无威胁两种环境下均能快速搜索到不同侧重目标的相对最优航迹,证明了该方法的有效性。