飞行器航路规划算法分析

针对现代军用飞行器任务规划系统航路规划的特点,分析了飞行器航路规划的基本要求,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法:A*搜索算法、遗传算法、粒子群算法、数学规划算法、电势理论法等,并对飞行器航路规划算法的发展趋势进行了展望.     

VORONOI图的无人机航路快速初始规划

在分析VORONOI图的性质与威胁代价函数的基础上,针对航路的初始规划提出了一种先局部优化后进行全局优化的算法,从而避免在航路全局优化时陷入局部极小点的危险.通过对一个简单算例的分析,阐述了这种规划方法的合理性和快速性,给出了其对应的伪代码.它可对其他各种航路规划算法的边界条件进行初始预处理,快速确定初始可选航路集的解,缩短航路规划的时间;针对某阵地航路规划的仿真结果表明了该算法的有效性,初始的航路集有效地避开了威胁配置较密集的地方,同时尽量以较短的航路接近目标.     

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。     

基于模拟退火和共同进化算法的协同航路规划

针对多飞行器协同作战的协同航路设计问题,提出了一种基于模拟退火和共同进化算法的协同航路规划,建立了基于共同进化计算的航路规划问题模型和相应的适应度函数.算法利用极坐标表示每个飞行器的航路点,缩短了染色体编码长度,提高了优化效率,并将模拟退火的Boltzmann接受机制引入共同进化算法,对共同进化操作后的新解进行判断接受与否.仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

面向对象的反舰导弹航路规划

针对反舰导弹航路规划的任务特点,提出了一种面向对象的反舰导弹航路规划方法.在全面分析了反舰导弹航路规划中可能用到的类的基础上,建立了对各种类的描述,使得不同算法和不同任务要求的航路规划可以通过对类的继承和对成员函数的重载实现.最后,在VC 平台下,对这种面向对象的反舰导弹航路规划方法进行了编程实验.     

蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

基于战术意图欺骗的无人舰艇航路规划算法

随着海战场的智能化,无人舰艇的航路意图欺骗性对作战至关重要。针对传统航路规划算法对航路意图欺骗性的考虑缺失,提出一种作战空间欺骗性能的离散表征方法,以及一种基于PID代价的DTI-A*欺骗航路规划算法。经仿真实验结果表明,该算法可以显著提高所规划航路的欺骗性,极大程度地阻碍敌方对我方战术意图的识别,大幅提升作战任务的成功率。     

基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。     

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。     

基于遗传算法的自航水雷航路规划

自航水雷在执行任务时需要装载根据战场环境预先规划好的最优路径,路径的优劣直接决定了自航水雷的作战效率.采用遗传算法进行自航水雷航路优化,算法利用极坐标描述威胁位置和航路点,将航路编码由二维缩减至一维,降低了搜索空间,提高了优化效率.对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,编码方式提高了优化效率,得到的航路有效地规避了威胁.