基于进化算法的多无人机协同航路规划

以突防航路时域协同指数、空域协同指数、突防时长指数和受威胁指数为规划目标,以最小直线航路段长度、可飞空域、续航能力和进入任务航路方向为约束,构建了多无人机协同突防航路规划模型。结合模型特点,利用合作型协同进化遗传算法对该模型进行求解。     

基于多元价值目标的体系作战信息流转模式探析

高效合理的信息流转模式是有效实施基于信息系统体系作战的前提和重要保障。引入了价值目标理论,解析了信息流转概念内涵,分析了信息流转价值目标与作用机理,分别提出了基于最大信息流量、最佳信息质量、最小传输时间和综合价值目标的体系作战信息流转模式,并给出了信息流转策略。     

敏捷成像卫星自主规划模型与算法

针对敏捷成像卫星自主规划问题,将规划、决策、执行和信息反馈相结合,提出星上自主规划框架,并介绍框架结构和模块功能。在分析主要约束条件的基础上,建立基于时间线约束网络的问题模型。通过将各种卫星动作前后衔接,组合成能够完成不同任务的动作序列,提出一种面向卫星动作序列的启发式算法。该算法分为规划和决策两个部分,并在卫星执行每一个动作序列的同时基于多种启发式规则进行规划,在动作序列执行结束时进行决策。实验结果表明了自主规划框架和模型的合理性以及算法的有效性。     

基于型号性能指标的武器装备体系作战能力评估方法

武器装备体系需求方案通常只能给出装备型号的性能指标,性能指标到能力指标的转化和型号能力到体系能力的聚合成为体系评估的关键。为此,提出了从装备型号性能指标出发的武器装备体系作战能力评估方法。首先通过使命任务到能力需求的分析,建立了能力需求指标体系。然后通过建立装备性能与底层能力指标的关联关系,以及各层级能力指标之间聚合关系,得到从武器装备型号的性能指标到武器装备体系作战能力的函数关系,从而完成装备单元能力评估和装备体系子能力评估,最终得到武器装备体系作战能力评估结果。最后,通过一个实例说明该评估方法的具体步骤和可行性。     

STK飞行任务仿真及其在空地链路分析中的应用

飞行仿真是飞行航路设计,飞行任务规划以及飞行训练等项目中非常重要的一项任务。介绍了在STK(Satellite Tool Kit)的三维显示环境下,利用STK提供的专业化模块STK/AMM(Aircraft Mission Modeler)进行航空器飞行任务仿真的方法,详细阐述了利用该模块进行飞行任务规划和飞行路径设计的过程。同时结合STK的数据分析功能完成航空器在飞行过程中与地面台站的通信链路的可用性分析。给出的仿真方法较以往的仿真方法简单,设计过程更加灵活,可以快速地实现飞行任务仿真设计和空地通信链路的可用性分析。     

超空泡航行体深度跟踪串级控制策略

针对空泡与航行体之间非线性滑行力导致的超空泡航行体稳定性问题,提出了基于圆判据理论和Nelder-Mead算法的超空泡航行体深度跟踪串级控制方法。介绍了超空泡航行体数学模型以及圆判据定理基础知识。结合模型特性推导了超空泡航行体串级误差状态方程,利用圆判据定理研究了内环绝对稳定性。通过Nelder-Mead算法对内环反馈参数进一步优化。仿真分析结果表明：所提控制方法便于反馈参数整定,可以充分利用超空泡航行体的控制量实现深度跟踪。     

单兵信息系统协同作战技术研究

协同作战是提高体系作战能力,发挥整体作战效能的关键,针对单兵班组在未来信息化条件下单兵作战单元协同作战的协同模式、协同流程、协同策略,协同指挥、协同作战效能评估等方面进行阐释,对未来单兵信息系统班组协同作战技术研究具有一定的指导意义。     

基于多群体改进萤火虫算法的装配序列规划

为了解决机械产品装配序列优化问题,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的装配序列规划方法。建立了装配序列规划的数学模型,针对萤火虫算法收敛效率低的不足,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想对萤火虫算法进行了改进,引用局部搜索与全局信息交换机制提升了算法性能;根据装配序列规划问题离散型的特点,定义了新的离散编码方式和粒子更新策略。通过实例仿真结果表明,改进后的萤火虫优化算法简单有效、稳定性好、求解精度高,能够稳定快速地给出装配序列最优方案。     

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。     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。