Rotary unmanned aerial vehicles path planning in rough terrain based on multi-objective particle swarm optimization

This paper presents a path planning approach for rotary unmanned aerial vehicles(R-UAVs)in a known static rough terrain environment.This approach aims to find collision-free and feasible paths with minimum altitude,length and angle variable rate.First,a three-dimensional(3D)modeling method is proposed to reduce the computation burden of the dynamic models of R-UAVs.Considering the length,height and tuning angle of a path,the path planning of R-UAVs is described as a tri-objective optimization problem.Then,an improved multi-objective particle swarm optimization algorithm is developed.To render the algorithm more effective in dealing with this problem,a vibration function is introduced into the collided solutions to improve the algorithm efficiency.Meanwhile,the selection of the global best position is taken into account by the reference point method.Finally,the experimental environment is built with the help of the Google map and the 3D terrain generator World Machine.Experimental results under two different rough terrains from Guilin and Lanzhou of China demonstrate the capabilities of the proposed algorithm in finding Pareto optimal paths.     

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。     

多接口无线Mesh网络多径及负载均衡路由协议

无线Mesh网络作为一种自组织、自配置的新型宽带网络,正受到越来越多的关注。为了提高网络端到端的性能,AODV-DM多径路由协议提出寻找干扰不相交多径,但仍存在可寻率低,源节点和目的节点竞争信道的问题。利用多接口无线Mesh网络干扰小的优点,提出一种寻找干扰不相交多径硌由协议（MR-AODV-DM）,该协议能够解决AODV-DM协议存在的上述问题。此外,还提出一种结舍员载均衡的期望传输次数的改进路由判据（mETX）,该判据在反映无线Mesh网络链路状态的同时起到负载均衡的作用。     

基于局部弹性路由层的关键航路段改航规划

空中交通流量管理中,改航规划是一项重要工作,可为失效的航班提供新的飞行路径,减小延误损失,提高空域利用率。目前的改航策略往往只考虑静态网络中的最短路问题,忽略了流量负载均衡,不利于解决多航段故障问题。本文提出了一种基于局部弹性路由层(local resilient routing layer, LRRL)的改航规划策略:利用连边删除评估法识别航路网络中的关键航路段集合,对其建立LRRL,通过二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法进行优化,形成最优改航规划预案。仿真结果显示,该方法在多机场多航段故障时可提供兼顾流量负载均衡、重要航路保护度及其改航成本的改航预案,辅助管制指挥人员决策。     

小型无人机快速三维航迹规划方法

针对小型无人机航迹规划中难以满足自身性能约束和实时性要求的问题,将飞行环境中的威胁分为可穿越威胁和不可穿越威胁;基于序列规划思想,采用粒子群优化算法规划基准航迹,采用改进的稀疏A*算法进行在线航迹规划。为提高在线航迹规划效率,将三维航迹规划转化为二维水平面规划和高度规划,仿真实验验证了该算法能够生成三维可行航迹,且规划时间显著减少。     

一种基于梯度域的三维军标绘制方法

为提高三维战场环境仿真中军标的标绘速度,提出一种基于梯度域的三维动态军标快速绘制方法。本方法首先提取军标覆盖区域的地形数据,通过梯度域计算获取对地形形状影响最大的若干特征点;通过特征合并对特征点进行进一步精简;通过对特征点进行样条插值,实现三维军标控制曲线的平滑过渡。实验证明,通过本绘制方法可以实现军标的快速绘制,并能使军标在动态运动过程中保持地形匹配,可显著提高军标绘制效率。     

水下地形辅助导航中匹配航路的选取

水下地形辅助导航精度很大程度上依赖于匹配区域的地形特征。针对同一地形区域不同匹配航路产生的导航效果不同且单一地形特征参数无法对航路可导航性进行全面准确评价的问题,讨论了地形特征对导航性能的影响,综合选取反映地形信息的多地形特征参数,基于灰色模糊理论提出了一种用以衡量某一地形区域不同匹配航路的可导航性能的综合导航系数,并运用质点滤波算法对具有不同导航系数的航路进行了导航性能仿真。仿真结果表明,所提出的评价方法在航路选取方面具有较好的可行性及较强的地形适应性,无论是在地形信息丰富区还是匮乏区,导航系数均能较好地对匹配航路可导航性作出评价,克服了单一特征参数评价不全面以及在航路选取方面研究不足的问题,对水下航路规划和提高辅助导航性能具有实际工程应用价值。     

低空突防航路规划算法仿真研究

本文简要地介绍了低空突防航路规划的发展状况和发展方向对动态规划法、启发式搜索法和电势理论法进行了分析和计算机仿真。重点对遗传算法进行了详细的分析，并对其进行了改进，提出了新的遗传操作方法及在规划中考虑了飞机到达目标区的进入角约束。仿真结果表明改进的遗传算法是航路规划一种比较理想的方法。     

基于粒子群优化的三维突防航迹规划仿真研究

提出了一种基于粒子群优化的三维突防航迹规划方法并进行了仿真验证。通过引入最小威胁曲面的概念生成三维航迹搜索空间,利用一个有限项的多项式函数来逼近最小威胁曲面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而原来的规划问题简化为在一个一元函数多项式系数空间中的搜索寻优。利用粒子群优化,将约束条件和搜索算法相结合,能有效减小搜索空间,提高效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、地形回避和威胁回避的功能。     

基于3DSAS的多约束多航迹协同规划与搜索方法

为解决多航迹规划中的避撞与协同问题,提出一种三维环境下的基于稀疏A*的多航迹协同规划方法。该方法设计了一种规划框架,分别在航迹搜索前与搜索过程中考虑多航迹的协同问题。在航迹搜索过程中,不但结合单条航迹原有的约束条件,同时还进行了航迹间的碰撞检测,并且通过航迹的协同违背量等因素来进行启发式搜索。该方法可以有效处理各类约束条件,简化启发因子,从而获得更好的规划性能。     

基于TLD模型的UAV三维实时平滑航迹规划

针对无人机三维实时航迹规划问题,提出了一种基于三层决策模型的平滑航迹规划方法,以提高其规划效率和可操作性。首先根据无人机三维飞行的特点,并结合自身性能、威胁和障碍以及地形等约束,设计三层决策目标函数和决策变量;其次为了避免不必要的迂回和路径,提高航迹的平滑性,提出了元胞化地图的变长探测方法和启发式优化策略;最后,利用所提出的认知行为优化算法对这一问题进行求解,以提高规划路径的搜索效率。不同场景地形的仿真及与现有经典方法的比较结果表明:该方法能有效实时规避威胁和地形障碍,且具有较高的可执行性,能够快速生成安全、平滑的飞行路径。     

遗传算法在时间最优路径规划中的应用

提出一种应用遗传算法在三维区域寻找自主机车的最优路径的方法。路径由Bezier曲线得到 ,代表路径的Bezier曲线的控制点 ,作为遗传算法的未知参数来进行二进制编码。由于机车在行驶过程中受动力学和物理上的某种限制 ,遗传算法的适应值函数采取了适当的路径补偿。仿真结果表明了该方法的有效性。     

覆盖网对域间路由可靠性的影响研究

覆盖网可以利用终端间的多路径路由提升Internet路由的性能和可靠性。如何选取高质量的覆盖网路径,并且准确地对其进行性能评估是有待解决的核心问题。对此,首先提出一种对覆盖网路由的评估方法,该方法从路由可靠性角度进行分析,运用可靠度(RD)这一指标,从多条覆盖网路径的分离度、长度、质量等方面进行综合评估。在此基础上,提出基于广度优先遍历队列(BFSQ)的分布式的启发式算法优化覆盖网多路径的选择。仿真结果表明该算法可以通过少量底层拓扑信息的获取,达到有效提升多路径覆盖网路由可靠性及性能的目的。     

A New Network Planning Method Based on the Connection Number a bi of SPA

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｔｉｍｅｌｉｍｉｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆａｗｏｒｋｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅｉｎａｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅｐｒｏｊｅｃｔｉｓｕｓｕａｌｌｙｕｎｃｅｒｔａｉｎ ,ｂｅｃａｕｓｅｏｆｓｏｍｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｆａｃｔｏｒｓｅｘｉｔｉｎｇ .Ｐａｐｅｒｓ [1 ,2 ]ｏｎｌｙｒｅｇａｒｄｔｈｉｓｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｓｆａｚｚｙｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ,ｔｈｅｙｕｓｅｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒｓｔｏｅｘｐｒｅｓｓｔｈｅｔｉｍｅｌｉｍｉｔｏｆｅａｃｈｗｏｒｋｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅａｎ…     

有限干预下的UAV低空突防航迹规划

低空突防航迹规划是实现有人机和无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）编队协同作战的关键技术,针对目前智能算法在求解低空突防航迹规划问题中存在的不足,充分发挥人脑这个超级智能系统来引导飞行航迹求解过程,将基于角度量编码的小生境伪并行自适应遗传算法（niche adaptive pseudo parallel genetic algorithm, NAPPGA）和人有限干预情况下的智能决策结合起来,提出UAV低空突防航迹规划技术。通过大量仿真计算,结果表明,应用该技术预规划和重规划的三维航迹能够有效实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用性。     

面向虚拟矿山的复杂异构地形网格渐变仿真

针对虚拟矿山动态仿真中地形网格具有规模大、结构复杂和变化前后拓扑异构等特点,实现了一种边界一致的快速异构网格渐变仿真方法。首先将大地形网格划分为静态区和动态区,对变化前后的动态区网格进行双向插值,实现顶点对应和拓扑重构;然后利用k-d树等结构建立动态区顶点和三角形网格的空间索引关系,实现对地形网格变化区域的快速查找和更新;最后根据地形网格特征自动计算符合实际生产工艺的渐变推进方向。通过实验表明,该方法在效率和逼真度方面均能满足虚拟矿山动态可视化仿真需求,可以较好地完成复杂地形网格渐变模拟过程。     

干线运输优化的两阶段局部搜索启发式算法

干线运输的车货匹配及车辆运输路径优化对于降低大规模、多分布网点的物流企业的运输成本有重要意义.建立了干线运输的发车费用模型及总费用模型,提出应用一种基于直达网络搜索和车辆行驶路径搜索的两阶段局部搜索启发式算法进行求解.通过对企业实际数据的计算,表明该算法优化了干线运输的运输路径,减少了运输车辆数,降低了运输总费用,具有较好的应用前景.     

基于XOR选择重传ARQ的网络编码多播路由算法

针对XOR选择重传ARQ协议,提出了一种基于网络编码的多播路由算法,有效地恢复链路传输错误。该算法分为两种情况：一是信源发送正常的数据包,在信源节点与各接收节点之间建立多播路径族,并考虑不同路径族之间链路的共享;二是信源发送XOR数据包,搜索信源节点到各接收节点的最短路径,并考虑最短路径之间的链路共享。仿真结果表明,该算法有效地提高了网络吞吐量,在资源消耗方面较传统的多播路由算法有更好的表现,非常接近基于网络编码的最小费用多播算法。数学分析表明,该算法的复杂度远小于最小费用多播算法。     

基于实时交通信息的城市动态网络车辆路径优化问题

将动态城市交通路网与车辆路径问题相结合, 考虑一类实时交通信息下的城市动态网络车辆路径优化问题. 在问题中考虑常发性交通拥堵和偶发性交通拥堵两种情形. 提出一类将初始路径安排与实时路线调整相结合的求解策略. 初始路径安排通过采用遗传算法求解常发性交通拥堵情形对应的时变网络车辆调度问题得到. 在车辆行驶过程中, 针对偶发性交通拥堵环境下的突发事故情形, 引入一种在关键点更新路线的新机制. 数值算例验证了新实时路线更新机制比目前文献中已有的更新机制更有效, 且随着网络动态性增加其优越性更加明显.     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题，本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法，通过统计分析判定任务间因果关系，采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率，进而基于时间序列方法预测战场态势变化，实现辅助指挥员智能决策。最后，本文在某联合登岛案例中开展了方法验证，结果表明，所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性，可实现对战场态势变化的预测和快速响应，在战场上为军队提供强有力的支持。