动态目标的Field D~*算法及路径的提取计算

FieldD*算法计算的路径消耗较优并较为平滑,但该方法的计算量很大,尤其是在对动态目标的规划时,计算时间无法满足实际要求。针对该缺陷,在对FieldD*计算原理分析的基础上,提出了在目标是动态的情况下,只进行前目标与新目标的路径规划,并对FieldD*计算所得路径消耗只进行局部修改的动态规划算法,该动态算法可以有效减少计算量。将得到的路径消耗值应用到路径的提取算法中,路径提取算法针对路径消耗的不同情况下,提出不同的路径提取方法,并最终得出总体路径消耗最优的路径。在以栅格法建立的数字海图中进行仿真验证,该动态计算和路径提取算法与D*算法相比,计算所得的路径更为平滑,路径的总体消耗也更少,缺点是所需计算时间略长。     

基于局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配，提出了基于局部评估的分布式图模式匹配算法disGPM-PE。首先各计算节点并行地执行本地匹配，然后协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点，接着计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况，最后协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明：与已有的分布式图模式匹配算法相比，disGPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响，减少了图模式匹配的时间。     

装备调运优化研究

应用整数规划、目标规划研究了在已知单车运费的假设下，如何分配不同载重量的车辆调运装备而使总费用最小的问题，建立了装备调运优化模型。算例表明了模型的有效性。     

无人机电子干扰条件下的路径规划

针对机载预警雷达结合地面雷达对低空突防无人机构成的严重威胁,提出一种基于A*算法的路径规划算法.该算法分析了电子干扰和无人机RCS对雷达探测空间的影响,建立了新的雷达探测空间模型和威胁模型进行路径规划,将A*算法应用于无人机的路径规划过程.在此基础上给出了应用该方法的具体步骤,并进行了MATLAB仿真.仿真结果表明:考虑电子干扰对雷达威胁区域影响的情况下规划的飞行路径飞行器能有效回避威胁,有效提高无人机的低空突防能力.     

基于SDN的分布式无线网络架构及控制器配置策略

基于单一控制器的SDN架构容易导致无线网络性能受到影响,尤其针对高动态无线网络,将大幅降低其健壮性和鲁棒性。鉴于此,提出了一种分布式软件定义网络架构(Distributed Software Defined Wireless Network,DSDWN),该架构是基于完全分布式和分层式SDN思想提出的,包括主从控制器和事件传播系统,在该架构下提出了控制器系统的配置策略和主控制器的选择策略。仿真验证表明,提出的控制器配置策略在时延方面优于贪婪算法和聚类算法,更适合高动态无线网络环境;基于多目标优化的主控制器选择策略,优化了网络链路连接时长、总时延及节点资源,降低了路由开销。     

非战争军事救援行动中运输投送问题研究

运输投送作为非战争军事救援行动的重要环节,对救援行动的顺利实施起着决定性的作用。结合非战争军事救援行动中运输投送问题的特点,分析了运输投送的需求,构建了运输投送的运力分配、路径规划等模型,制定了运输投送的决策流程,并通过实例计算进行了验证,为解决非战争军事救援行动中的运输投送问题提供了思路。     

利用局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出利用局部评估的分布式图模式匹配算法。各计算节点并行地执行本地匹配;协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点;计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况;协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明:与已有的分布式图模式匹配算法相比,dis GPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,从而减少图模式匹配的时间。     

基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法

针对无人机飞行过程中避障问题,提出了一种基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法。通过对无人机平台模型进行分析,构造了无人机状态空间预测模型。为保证路径规划过程输出的平稳性,采用一阶指数变化形式作为无人机飞行路径的参考轨迹。设计了预测模型调整策略,并给出了参数调整流程,以能力-时间组合最优为目标,建立了无人机避障路径优化模型,采用有限时域优化的滚动优化算法对无人机避障优化模型进行了求解。算例仿真结果表明,该算法可有效解决无人机飞行路径的避障问题。     

基于MPSO的地面防空群维修任务规划研究

针对地面防空群的维修任务规划问题,建立维修任务规划流程,以维修任务的优先级、维修时间和维修保障资源消耗为目标,建立了地面防空群维修任务规划模型,根据战场环境特点,基于置信度法确定多目标参量的权重,将多目标优化问题转化为单目标问题,并采取改进的自适应粒子群优化算法对模型进行求解。通过实例验证,该方法在收敛速度及求解结果质量上均优于传统粒子群算法,可以有效解决地面防空群的维修任务规划问题,对部队维修保障决策具有一定的参考价值。     

作战任务高层本体描述及规划

针对未来信息化战争的特点,适应多军兵种联合作战要求,保障面向作战任务的作战系统动态集成(Operational Task Oriented Dynamic Meta-Synthesis of Operational System:以下简写为OTDMS)顺利实施,需要对作战任务进行统一的描述,达成各作战系统对作战任务的共同理解,首先对作战任务的概念进行了形式化描述,形成作战任务的高层本体,并在此基础上,最后对作战任务规划的过程进行了分析和描述.