低空突防航路规划算法综述

低空突防在现代战争中发挥着越来越重要的作用,其中航路规划是新一代低空突防技术的关键技术之一。分析了低空突防航路规划算法应满足的条件及其特点,阐述了目前国内外正在应用和研究的几种航路规划算法：动态规划法、电势理论法、启发式A＊搜索法、遗传算法、蚁群算法、元胞自动机等。对低空突防航路规划算法的发展方向进行了简要的总结。     

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。     

威胁联网下舰载无人机对海突击航路规划

以复杂海战场环境下舰载无人机对海突击作战为背景,针对舰载无人机航路规划中容易忽略的威胁之间相互联系的问题,分析了威胁联网下航路规划领域的研究现状,针对其不足,建立了新的威胁分类方法,将威胁划分为机动威胁和固定威胁;构建了新的威胁联网模型,特别对距离舰载无人机航路较远,但联网后可以对舰载无人机产生威胁的威胁进行了着重研究,创新解决了机动威胁在威胁联网情况下的反应问题;最后基于遗传算法进行了仿真,分析对比了威胁联网与否对航路规划的影响,规划出了在威胁联网情况下的可行航路。     

防空仿真系统中多层次飞行靶标作战规划研究

提出了防空虚拟战场中多层次多智能飞行靶标协同作战的仿真方法,给出了机群的战术和航路规划算法.研究了分层作战计划并制定了战术编队和队形保持方法,根据虚拟战场威胁情况建立飞行路径图,并对路径图进行了多样化处理和约束处理,利用遗传算法针对长机进行航路规划.针对飞行器实施作战任务过程中可能面临的新威胁,设计了实时重规划方法.仿真实例验证了多层靶标规划的可行性和机动性,可作为其他作战仿真系统中空袭方的执行参考.     

无人机全局航路规划技术仿真

针对不同强度威胁源构成的飞行环境,提出了一种基于人工势场法和遗传算法相结合的无人机全局航路规划方法。该方法对威胁进行Delaunay三角网划分,按照穿越三角形边的方向及顺序设计了一种二进制编码方法;把威胁当作斥力源,初始路径当作质量-弹簧链路,求解链路的受力方程,得到该穿越方式下的局部最佳航路;最后利用遗传算法获得威胁网络下的全局最优解。经过三种不同参数情况下的计算机仿真,结果证明该方法能够得到给定的威胁指标下的全局最优航路。     

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。     

基于网格PRM的无人机多约束航路规划

目前,无人机航路规划技术存在约束条件少,不能满足实际飞行需求,规划效率低等不足,文章主要针对上述问题提出改进措施。首先,将航路约束条件进行分类,提出了基本约束、平台安全约束和链路载荷约束,并对约束条件建模,完善无人机航路约束模型。为了提高无人机航路规划效率,提出了网格概率地图法(grid-probabilistic-roadmap, GPRM),利用约束模型构建代价函数,实现无人机航路的多约束快速航路规划。GPRM的实验仿真表明,GPRM规划效率相比较传统PRM有显著提升,同时规划结果更加符合实际任务需求,证明基于GPRM的无人机航路规划具有一定的工程应用价值。     

基于Laguerre图的自优化A-Star无人机航路规划算法

为了降低无人机航路规划的运算量,减少规划时间,确保算法对于任意形状威胁区域和地形的适应性以及所规划航路的准确性,提出了一种新颖的LA-Star算法用于无人机航路规划。首先把威胁区域和禁飞区域简化为圆形,利用Laguerre图算法进行航路预规划,在此基础上简化二次规划空间的范围,之后恢复威胁区域和禁飞区域的真实形状,在简化后的规划空间内使用改进A Star算法实施二次航路规划,最后对生成的航路进行自优化处理。仿真结果证明了LA-Star算法满足航路规划的实时性和准确性要求。     

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。     

无人机初始路径规划空间建模方法研究

提出了一种无人机初始路径规划空间建模方法，重点在于将地形威胁和火力威胁分开建模，通过引入不可接受毁伤系数来评价威胁对航路的影响，并应用数学形态学骨架化算法生成初始路径规划空间。仿真结果表明，该方法生成初始路径规划空间小，各种建模约束条件符合战场实际环境，为航路奴．划算法的工程化应用奠定了基础。     

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。     

低空突防三维优化轨迹的生成与仿真

针对对地攻击中低空突防问题,作者给出了一种基于遗传算法的3维低空突防轨迹的直接生成方法,通过对初始编码(染色体)及适应函数的优化,以及对染色体复制,杂交,变异生成最优轨迹,采用了坐标直接编码,复制时加最优个体保护法,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,占用资源少,精度高,实时性强等优点,经仿真模拟得到了满意的结果。     

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。     

雷达杂波反演低空大气折射率剖面的改进算法

提出一种基于多目标函数优化的低空大气折射率剖面反演的改进算法。以表面波导的两段两参数线性模型对大气折射率剖面建模,对反演中的不同电磁波频率时的目标函数特性进行分析。结果显示目标函数存在多个局部极值,且不同的频率其目标函数特性明显不同。以C波段(6 GHz)和X波段(10 GHz)接收到的雷达海杂波为例,用NSGAⅡ算法进行多目标函数优化反演,并与基于单目标函数优化反演的遗传算法(genetic algoritm, GA)进行统计分析。结果显示,多目标优化反演算法能获得具有更高的精度和稳定性的低空大气折射率。     

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。     

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.     

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。     

战役性联合压制作战远程支援干扰部署优化

远程支援干扰编队是空中压制集群中用于支援火力压制编队突防的“首波”电子干扰力量,对其进行优化部署将有助于提高空中压制集群在其突击航路“前段”的突防效能。然而当前研究成果普遍存在缺乏战术背景及对空中压制集群作战筹划规程不明的问题。缺乏战术背景,致使研究结论出现偏颇或错误;对空中压制集群作战筹划规程不明使得在建模过程中对相关约束把握不全、不准,致使研究结论实用性不强。本文从空中压制集群作战实际出发,依据防空预警雷达网的空情融合规则建立了雷达探测威胁模型;以突防航路被敌雷达网探测的威胁总量为目标函数,建立了远程支援干扰编队部署决策模型;为解决几何解析难以进行模型解算及对广域多参函数进行二进制编码将出现计算效率低等问题,设计了基于二值图像封闭区域检测的实数遗传算法;最后通过实例仿真验证了所构模型的有效性及正确性。