基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。     

新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要.     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

基于雷达威胁的路径距离最小航路规划算法

未来作战逐渐趋向无人化、智能化,战斗机尤其是无人作战飞机感知战场态势变化,并自主重规划航行路线显得尤为重要.提出了一种雷达威胁的作战空间离散威胁概率表征方法,基于航路安全代价和航路距离代价的无人机A*航路规划算法.运用该算法仿真完成了不同安全代价和航程代价的航路规划,并给出了相应的规划路径结果.     

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.     

改进蚁群算法的无人机突防航路规划

军用无人机在执行伴随突防任务前应充分考虑威胁和性能约束条件规划飞行航路。提出了基于改进蚁群算法的航路规划方法,在继承经典蚁群算法的基础上,首先引入目标威胁因素以修正转移可见性系数,积极影响蚁群转移概率,提升规划航路的整体安全性;再通过合理增加目标点及其周围固有信息素,有效缩小蚁群末段搜索空间,提高规划的时效性。仿真结果表明了方法的可行性,通过转移可见性系数计算中的权重调整,可分别得出最优搜索结果,满足指挥员不同作战任务和要求下的航路需求。     

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Dijkstra算法的水平航迹规划

战术飞行任务的航迹规划是依靠地形信息和敌情信息,在某些约束条件下,找出作战飞机从起飞点到目标突防生存概率最大、航程最短的飞行轨迹的过程。采用简易方法建立了威胁模型,用Dijkstra算法实现了作战飞机整体最优水平航迹解算,并给出了具体算例,验证了算法的有效性和实用性。     

基于代价变换的无人飞机路径规划

针对无人驾驶飞机航路规划问题,基于对距离变换路径规划方法的扩展,提出了基于代价传播的距离变换(CDT)方法.该方法将敌方威胁的影响作为传播代价集成到距离变换过程中,规划时可以在距离代价和风险代价之间进行折衷,根据计划确定的作战要求,规划出合理的最优航路,仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

飞行器突防航路规划与目标选择研究

复杂环境下的中低空飞行器航路规划和目标选择问题近年来受到了越来越多的关注.根据地面威胁分布情况,将飞行空域进行网格化处理,划设常规空域与威胁空域,并基于空间搜索算法规划中低空飞行器的飞行航路.为分析地面威胁目标在飞行器突防过程中的重要程度,通过节点移除法求解不同目标破击后带来的飞行代价变化.将飞行器突防过程中的航路规划与目标选择有机结合,为任务驱动的关键目标选择排序研究提供了有价值的参考.