应用改进的电势理论规划三维飞行路径

改进了电势理论使其能回避地形威胁,规划实用的三维航迹.将模拟地形的高程数据矩阵按一定的权重叠加到威胁电场上,使威胁场不但能反映雷达、火力威胁而且能反映地形威胁;通过限定位于起始点和目标点之间的搜索范围,减少了计算的复杂度,保证飞行路径最终能到达目标点,同时,在上述航迹规划的基础上,由坡度限制平滑算法,曲率限制平滑算法对...     

基于突防网格模型的动态航迹规划

首先以地形环境数据为基础,建立了综合地形因素、山峰障碍、攻击威胁等为一体的突防网格模型,然后研究建立了基于动态规划算法的航迹规划系统,使低空飞行器不仅能够回避现有的复杂地形、地貌、障碍和攻击威胁等众多因素,而且能实时接收指控系统的命令,对突然来袭的威胁等作出反应,进而重新规划航迹.经仿真试验验证了该系统能够完成预定的飞行任务,具有很好的实用性.     

基于量子粒子群优化的无人飞行器路径规划

根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,引入最小威胁面的概念,利用B-Sp line插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题。采用量子粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题,简化了问题复杂度、提高了计算效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、障碍回避和威胁回避等功能。     

多飞行器协同轨迹优化设计

针对多飞行器协同轨迹约束多、耦合强的复杂多目标优化与决策问题,对多飞行器协同轨迹优化进行了较为系统的研究。首先,对多飞行器协同轨迹优化进行了数学描述和对多飞行器在未知环境下的航迹规划进行了数学建模;其次,提出了多飞行器协同任务规划系统优化设计的数值算法,其主要包括多飞行器协同任务分配算法与飞行器最优航迹规划;最后,基于以上的研究,对3种典型不同情况下的多飞行器协同轨迹优化进行了飞行数值仿真与分析。该算法具有以下特性:全局一体优化、采用最优的多维策略、实时在线性、高精度、能够考虑各种随机干扰的作用等。     

一种飞行器在线实时航迹规划算法

针对飞行器在线航迹规划问题展开研究,提出了一种实时航迹搜索算法。该方法将飞行器的运动与航迹搜索结合在一起,可以有效地调节搜索的时间,满足在线实时应用的要求。通过在限定的时间内扩大寻优范围,该算法可以有效地避免不可行区域,并使生成的航迹更加优化。实验结果表明,算法能有效地处理各种航迹约束,实时地生成满意的三维航迹。     

一种可实现TF/TA2的无人飞行器三维航迹规划方法

从规划空间的有效表达着手对无人飞行器三维航迹规划展开研究,基于地形和威胁提出的飞行器航迹规划方法将航迹规划分为学习阶段和查询阶段,环境信息和飞行器的大部分约束条件结合在路线图的构造过程中,航迹搜索在此路线图中进行并最终实现全部约束条件.试验结果显示,该方法可以实时获得实现TF/TA2的三维航迹.     

无人机三维航迹规划与可视化仿真

结合无人机的机动能力限制条件,研究了基于稀疏A*算法的无人机三维航迹规划.该算法有效修剪了搜索空间中的无用节点,缩短了航迹搜索时间.在搜索过程中,充分利用了三维地形信息,使算法生成的航迹能够自动回避地形和雷达威胁.最后通过三维航迹的可视化仿真,对生成的航迹进行了验证.     

基于A*算法的无人机地面目标跟踪

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法。为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁。在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用目标的实时信息和改进后的A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的。仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪。     

基于威胁建模的多航迹规划算法

针对飞行器多航迹规划问题,首先为飞行器进行威胁建模,以此构建航迹规划的基本代价函数,使用引入排挤策略的K-均值聚类方法,将航迹依照其空间分布划分成多个相异种群,有效地保持了解的多样性,使航迹在空间离散度高,与粒子群算法相结合提高了求解效率,实现了算法的自适应。仿真结果表明,该算法能够为飞行器快速规划出多条航迹,克服了人工规划的主观性,满足实际作战中预航迹规划的需求。     

基于数字地图的威胁空间建模与仿真

利用雷达地形遮蔽盲区进行低空突防对敌人地面目标进行攻击是航迹规划关键技术之一.在综合考虑作战区域地形、敌方防空力量等因素条件下,应用人工势场理论对威胁空间的威胁级别进行量化处理,建立了战区势场模型.通过仿真证明,该模型更加符合真实的战场环境,为战斗机任务规划特别是航迹规划提供了参考依据.     

多机空战目标威胁评估算法

首先介绍了几种现有的多机空战目标威胁评估方法 ,并对它们的应用进行了分析 ;在此基础上 ,提出了一种综合目标空战能力和空战态势的威胁评估算法 :威胁指数法 ;最后给出了具体算例 ,计算结果表明 ,威胁指数法可以全面、有效地完成多机空战中威胁评估和威胁排序的计算。     

威胁联网下低空突防航路规划研究

分析了威胁联网下信息交流和资源共享对飞行航路规划的影响;针对威胁联网,制定相关的威胁体相互支援表,采用遗传算法进行低空突防航路规划.通过仿真计算证明,此方法规划出的飞行航路能有效提高威胁联网下的战斗机低空突防安全性,为航路规划提供了一种新思路.     

Aircraft routing under the risk of detection

The deterministic problem for finding an aircraft's optimal risk trajectory in a threat environment has been formulated. The threat is associated with the risk of aircraft detection by radars or similar sensors. The model considers an aircraft's trajectory in three‐dimensional (3‐D) space and represents the aircraft by a symmetrical ellipsoid with the axis of symmetry directing the trajectory. Analytical and discrete optimization approaches for routing an aircraft with variable radar cross‐section (RCS) subject to a constraint on the trajectory length have been developed. Through techniques of Calculus of Variations, the analytical approach reduces the original risk optimization problem to a vectorial nonlinear differential equation. In the case of a single detecting installation, a solution to this equation is expressed by a quadrature. A network optimization approach reduces the original problem to the Constrained Shortest Path Problem (CSPP) for a 3‐D network. The CSPP has been solved for various ellipsoid shapes and different length constraints in cases with several radars. The impact of ellipsoid shape on the geometry of an optimal trajectory as well as the impact of variable RCS on the performance of a network optimization algorithm have been analyzed and illustrated by several numerical examples. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

基于目标威胁度的相控阵雷达自适应调度方法

对时间资源的合理安排是相控阵雷达发挥自身优势的关键。将目标威胁度引入调度算法中,与工作方式和任务截止期共同进行综合优先级规划。通过构建目标威胁度的量化模型,使雷达在调度跟踪任务时依目标威胁度大小分配时间。提出了修正价值率和执行威胁率的概念,完善了性能评估指标。通过仿真,全面评价了新算法性能,验证了引入目标威胁度的合理性。结果表明,新算法可以有效提升相控阵雷达对高威胁度目标的处理能力。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

A cooperative interference resource allocation method based on improved firefly algorithm

To deal with the radio frequency threat posed by modern complex radar networks to aircraft, we researched the unmanned aerial vehicle (UAV) formations radar countermeasures, aiming at the solution of radar jamming resource allocation under system countermeasures. A jamming resource allocation method based on an improved firefly algorithm (FA) is proposed. Firstly, the comprehensive factors affecting the level of threat and interference efficiency of radiation source are quantified by a fuzzy comprehensive evaluation. Besides, the interference efficiency matrix and the objective function of the allocation model are determined to establish the interference resource allocation model. Finally, A mutation operator and an adaptive heuristic are integtated into the FA algorithm, which searches an interference resource allocation scheme. The simulation results show that the improved FA algorithm can compensate for the deficiencies of the FA algorithm. The improved FA algorithm provides a more sci-entific and reasonable decision-making plan for aircraft mission allocation and can effectively deal with the battlefield threats of the enemy radar network. Moreover, in terms of convergence accuracy and speed as well as algorithm stability, the improved FA algorithm is superior to the simulated annealing algorithm (SA), the niche genetic algorithm (NGA), the improved discrete cuckoo algorithm (IDCS), the mutant firefly algorithm (MFA), the cuckoo search and fireflies algorithm (CSFA), and the best neighbor firefly algorithm (BNFA).     

基于测速定轨的一类自适应样条滤波方法

提出了一种测速定轨的实时算法。该方法基于样条表示飞行轨道速度参数 ,在只有多个测速元信息的情况下 ,建立了自适应Kalman滤波递推算法 ,实时给出了较高精度的飞行器轨道参数     

改进Dijkstra算法在雷达突防中的应用

飞行器雷达突防是现代战争中自我保护的重要手段.综合考虑了雷达威胁和航程的影响,建立了关于雷达威胁模型和航程的代价函数.针对传统的Dijkstra算法搜索空间大,搜索效率低的问题,进行了改进,并考虑飞行器的偏航角约束,提出了基于栅格的Dijkstra算法.对简单雷达突防和复杂雷达突防进行了仿真验证.仿真结果表明:该算法不仅能较好地回避雷达威胁,而且较好地提高了搜索速度.     

The SSA-BP-based potential threat prediction for aerial target considering commander emotion

The target's threat prediction is an essential procedure for the situation analysis in an aerial defense system. However, the traditional threat prediction methods mostly ignore the effect of commander's emotion. They only predict a target's present threat from the target's features itself, which leads to their poor ability in a complex situation. To aerial targets, this paper proposes a method for its potential threat prediction considering commander emotion (PTP-CE) that uses the Bi-directional LSTM (BiLSTM) network and the backpropagation neural network (BP) optimized by the sparrow search algorithm (SSA). Furthermore, we use the BiLSTM to predict the target's future state from real-time series data, and then adopt the SSA-BP to combine the target's state with the commander's emotion to establish a threat prediction model. Therefore, the target's potential threat level can be obtained by this threat prediction model from the predicted future state and the recognized emotion. The experimental results show that the PTP-CE is efficient for aerial target's state prediction and threat prediction, regardless of commander's emotional effect.