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PC机的飞机低空突防航路规划仿真系统

应用VisualC 、OpenGL和Matlab三者的联合编程在Windows2000操作系统上开发了基于PC机的综合低空突防航路规划仿真系统,讨论了系统实现的软件编程技术,并且给出了一个具体的系统仿真实例,验证了该系统的性能。     

基于改进凸优化算法的多机编队突防航迹规划

为更好地发挥多机编队在低空突防作战中的优势，对已有的凸优化算法进行改进，提出一种多机编队低空突防航迹规划方法。首先，根据低空突防任务特点进行问题建模，包含多机编队航迹规划模型、障碍物模型以及任务分配评估模型。其次，提出基于匈牙利算法的集群任务分组概念，设计更符合战场需求和运动学规律的预规划航迹。之后，考虑新类型的外部障碍物和不同任务小组间的组间避障，通过对约束进行合理的近似与凸优化，实现多机安全飞行。最后，通过对比仿真，验证所提改进方法的可行性和有效性。结果表明，改进后的航迹规划算法能实现对低空突防任务的合理分配，求解效率和成功率均有所提高，对新加入的障碍有良好的避障效果。     

人机协同智能航迹规划算法

人机协同低空突防航迹规划是实现有人机和UAV协同作战的关键技术,结合协同作战的特点和UAV低空突防航迹规划的要求,将人工辅助决策和改进的智能算法结合起来,并利用角度量的变长度基因编码表示飞行航迹,提出人机协同的智能航迹规划算法。该算法能够充分发挥人脑这个超级智能系统,利用人的智慧和经验弥补智能算法的不足,在"高危环境下"下针对突发威胁的覆盖范围来引导航迹求解过程,通过大量仿真计算,结果表明:应用该算法规划的三维航迹能够有效躲避突发威胁,实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用价值。     

基于NURBS和GOBL-ACDE的航迹规划算法

针对复杂地形条件下无人机低空突防动态航迹规划实时性及精确性的问题,提出了基于广义反向学习的自适应约束差分进化(generalized opposition-based learning adaptive constrained differential evolution, GOBL-ACDE)算法,结合非均匀有理B样条(non-uniform rational B-spline, NURBS)平滑策略,提高了多威胁复杂地形下动态航迹规划的精确性、高效性及适航性。首先,构建航迹规划任务模型,建立目标代价及约束限制函数,提出一种高度转换方法,有效提高低空突防能力;其次,将NURBS平滑策略与B样条插值以及贝塞尔曲线对比分析;再次,应用广义反向学习、自适应排序变异及自适应权衡模型,改善约束条件下算法动态性、收敛性及寻优性能;最后,通过静态与动态环境对比仿真试验,验证了所提方法在多威胁复杂地形下寻优精度高、鲁棒性强、动态性好以及可靠性优的特点,能够规划出精确、高效、适航的低空突防航迹。     

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。     

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。     

一种多无人机协同侦察航路规划算法仿真

无人机协同侦察航路规划的算法复杂,数据量大,不易收敛。针对这些特点,采用了基于分散规划、集中调整思想的层次分解策略来确定参考航路。首先改进了粒子群优化算法,并运用该算法确定无人机的协同任务初始航路;然后给出了一种新的航路光顺优化指标,对初始航路平滑修正。仿真实验结果表明,该方法能够解决无人机的协同侦察航路规划问题,是一种效率较高的规划算法。     

Effective path planning method for low detectable aircraft

To utilizing the characteristic of radar cross section (RCS) of the low detectable aircraft, a special path planning algorithm to eluding radars by the variable RCS is presented. The algorithm first gives the RCS changing model of low detectable aircraft, then establishes a threat model of a ground-based air defense system according to the relations between RCS and the radar range coverage. By the new cost functions of the flight path, which consider both factors of the survival probability and the distance of total route, this path planning method is simulated based on the Dijkstra algorithm, and the planned route meets the flight capacity constraints. Simulation results show that using the effective path planning algorithm, the low detectable aircraft can give full play to its own advantage of stealth to achieve the purpose of silent penetration.     

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。     

多UAV协同路径规划研究

将多UAV(Unmanned Aerial Vehicle无人飞行器)协同路径规划分为单机路径规划与多机协同。多机协同在单机路径规划基础上考虑各机的飞行时间、战术攻击策略等。先为每一UAV规划可飞航路,然后以攻击时间为协同变量,对规划路径进行调整,在部分UAV的路径中加入附加机动并(或)调整飞行速度和高度,实现多UAV的协同。仿真试验验证算法有效。     

过载指令编码低空突防方法研究与仿真

针对飞行器低空突防的地形跟随问题,作者给出了一种基于改进的遗传算法的地形跟随轨迹的优化生成方法,通过对初始编码（染色体）及适应函数的优化,以及改进对染色体复制,杂交,变异生成最优轨迹,采用了控制指令直接编码,最优个体保护,分布式搜索,启发式变异。该方法模型简单,智能化全局寻优,运算速度快,精度高,实时性强等优点,结合某导弹模型,经仿真模拟得到了满意的结果。     

低空突防模型建模的研究

在现代低空突防技术中,飞机根据数字地图提供的地形数据和获得的战场态势,结合任务计划以及自身的机动性能约束条件利用航迹算法提供最优航迹,其中航迹规划包括预规划和实时重规划。预规划阶段在预知威胁转化的基础上,利用规划算法计算出航迹;在航迹预规划的基础上估算了飞机的起飞时间;在实时重规划阶段,将突发威胁等级评估与规划系统进行了集成。     

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。