面向机动威胁单目标定性微分对策的航路重规划

航迹规划是飞行器规划系统的一个重要子任务.针对具有主动性而非纯粹动态的敌方威胁类型,以单目标定性微分对策解决航路的动态重规划问题.在假设对静态威胁的参考航迹和安全走廊已预规划确定基础上,构建了基于单目标定性微分对策面向主动威胁安全走廊内飞行器航路对策的数学模型,并对航路的单目标定性微分对策系统进行了求解.     

基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

多目标模糊微分对策

多目标问题是微分对策研究的一个重要而困难的方面.多目标微分对策是动态向量对策,结合了多目标规划与动态对策,扩大了微分对策在分析冲突问题时解决问题的范围,多具有非线性和不确定性特点.为避免非线性带来求解上的困难和处理不确定信息等,基于T-S模糊微分对策思想,构造出多目标微分对策的模糊线性化模型,然后在模糊线性多目标微分对策系统下对控制器的设计方法作出探讨.对一个1∶2对策问题做了仿真,其效果说明了解决问题方法的可行.     

基于遗传算法的航路规划模型研究

航路规划模型问题是飞行器航路规划研究的一个重点问题。目标函数模型设计的合理与否,对航路规划的效率及准确度将产生十分重要的影响。在建立连续的威胁概率函数模型、构建航路规划目标函数模型时,将遗传算法应用到航路规划中,通过仿真计算验证模型有效性。     

基于目标点的反舰导弹航路规划方法

针对反舰导弹航路规划的作战需求,提出了一种简单的反舰导弹航路规划方法:构造对航路造成威胁的障碍物的外接三角形,结合导弹的性能限制,选择外接三角形的部分边作为规避该障碍的路径段,规避对航路有威胁的威胁区,进行直接以目标点为目的的搜索.仿真结果表明该算法较大地提高了航路规划效率.     

武警捕歼战斗兵力分配模型研究

捕歼战斗是武警部队依法缉捕、歼灭犯罪分子的一种战斗行动。考虑作战过程中兵力分配的实际因素,在问题建模过程中引入了捕歼对象的威胁度,建立了一个多目标模型,使捕歼战斗更加符合实际作战;提出了基于分解的多目标进化算法的求解方法,并给出了方法的具体设计思路和流程。捕歼实例仿真计算结果表明,本文提出的基于分解的多目标进化算法比非支配排序遗传算法的改进算法具有更好的适用性和优越性。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

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.     

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.     

层次分析法在对潜多目标威胁度评估中的应用

针对潜艇行动隐蔽的主要特点,引入层次分析法来解决潜艇威胁度评估问题。以水面舰艇对潜作战为背景,对影响潜艇威胁度评估的六种属性进行分析,提出基于层次分析法的多目标潜艇威胁度评估模型。通过建立层次结构模型,构造判断矩阵,获取了六种属性的权重值,并进行实例计算演示了评估的过程。该方法可一定程度地解决对潜作战多目标威胁度评估和排序问题,提高水面舰艇对潜火力分配效率。