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针对复杂环境下的无人机航迹规划问题,建立栅格化环境模型,提出了结合蚁群算法与人工势场的航迹规划方法. 在航迹搜索过程中,蚂蚁不仅受到信息素和启发信息作用,还受到势场力的影响. 根据节点位置的势场力分布,提出了确定性选择和概率性选择相结合的状态转移规则,并设计环境感知因子,动态调整确定性选择的比例. 将节点的势场方向、节点与目标间的距离构造蚂蚁的综合启发信息,以充分利用对已知环境的认知,指引蚂蚁搜索. 仿真结果表明所提方法能有效得到无人机的最优航迹,优化效果优于单一的蚁群算法和人工势场法,具有更好的收敛速度和优化精度. 相似文献
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【目的】航迹规划程序UFP(UAV飞行规划)是无人机任务规划系统的核心,也是目前科研人员研究的重点。为了确保无人机能顺利完成各种作战计划任务,任务规划系统必须对各种战场因素进行综合分析。【方法】通过人工设计和操作,可直接将任务指令传输给无人机,基于.NET的无人机航线规划系统,使用数字高程模型图,并采用Dijkstra算法来寻找最优的飞行航迹。【结果】选择适合战场因素和自身性能指标的最优航迹,从而确保无人机能安全、按时抵达任务区域,并按任务规划来完成既定任务。【结论】无人机航迹规划系统作为当今战争的重要支撑,运用该系统能大大提高作战效能,进而巩固国防。 相似文献
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城市中危险化学品的运输直接影响人民人身安全,为了合理规划运输路线,提出了一种基于蚁群优化(ACO)算法的多目标路线规划方案.首先,将运输路线图和相关属性建模成一个有向图.然后,根据路线距离、车辆负载和人口分布等属性,构建运输风险和运输时间的计算方法 .最后,综合考虑运输风险和运输时间构建一个目标函数,通过ACO算法来寻找最优路线.仿真结果表明,该方法能够得到最优路线,有效降低运输风险. 相似文献
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提出了一种将潜艇的航路规划问题转化为多阶段最短路径问题的模型,和最短路径问题的威胁度加权算法,并使用蚁群算法来计算最短路径,达到求解潜艇航路规划问题的目的.还针对现有的蚁群算法收敛速度慢的缺陷提出了一种蚂蚁学习策略,同时对现有算法的信息素更新策略进行了改进.最后的实验比较得出,改进后的蚁群算法收敛速度与成功率相比传统蚁群算法有了明显提高. 相似文献
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提出一种蚁群算法和粒子群算法相结合的方法(ACA-PSO),将该算法引入数字电路测试生成当中。为了有效提高故障覆盖率和缩小测试生成时间,首先将蚁群算法的信息素更新机制进行改进,使其免于陷入局部最优,提高了故障的覆盖率,其次又对粒子群算法的参数进行了改进,使其具有较好的收敛性,得到较短的测试时间,该算法采用数字电路固定型故障模型来验证。将两种算法结合取长补短,实验结果表明,测试时间和故障覆盖率都得到了提高。 相似文献
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针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)空对地毫米波通信经历的复杂传播环境,综合考虑室内、室外和雨衰等多种影响因素,建立了一种UAV空对地复合传播路径损耗的预测模型。该模型采用楼房密度和高度参数描述城市、郊区和乡村等不同场景,结合UAV高度计算视距(line-of-sight,LoS)路径的出现概率,并获得UAV空对地传播损耗的统计平均值。针对大学校园中不同距离和高度的场景,利用射线跟踪理论分析方法对本文预测模型进行仿真验证。结果表明,该方法获得的统计预测结果与特定场景下射线跟踪确定的计算结果在3种高度下的最大误差分别为5.2 dB、4.8 dB和7.2 dB,说明所提方法可用于城市、郊区和乡村等场景UAV空对地毫米波传播损耗的预测及通信系统性能评估。 相似文献
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研究压缩感知理论在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) 成像中的应用. 雷达发射方位稀疏的探测脉冲,对满足Nyquist 采样定理的雷达去斜回波数据进行稀疏采样,再利用压缩感知重构算法分别重构距离向和方位向的完整的目标特性回波信号. 为了得到高分辨的雷达ISAR 像,对重构的数据在距离向
和方位向分别进行超分辨率处理. 实际雷达数据和仿真数据表明ISAR 像的分辨率有较大提高,所给出的综合方法可以降低数据量,节省雷达的时间资源,具有良好的应用价值. 相似文献
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