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基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为提高基于信息系统的联合作战能力,从舰载火控系统的角度出发,提出了以海战场为主要作战区域的联合火控系统的发展构想,对海战场联合火控系统的基本概念、特点和组成进行了探讨研究,分析了其主要关键技术,最后给出了海战场联合火控系统的发展建议。 相似文献
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大型岸基固定翼反潜飞机虽然具有航程、航时、速度等多方面的优势,但由于其大部分的时间都花费在了巡逻飞行和盘旋等待上面,实际作战能力的发挥有限,且效费比也较低。若发展一型速度和岸基涡扇动力固定翼飞机相当,作战半径大、抗浪性能好、且具备水面持久驻留和低速巡航功能的大型水陆两栖反潜飞机,则可以较好的解决上述问题。文章分析了大型水陆两栖反潜飞机的特点和发展现状,并对其在应召反潜、检查反潜、巡逻反潜和持久威胁组网式反潜中的运用和优势进行了分析和探讨。研究发现,通过利用可在水面起降和长时间驻留停泊的特点,以大型水陆两栖为平台的反潜飞机不仅可以大大提高航空反潜作战的有效性,还能极大的降低运行成本,对增强海军中远海作战能力和体系化作战能力具有重要的意义。 相似文献