多基地多目标无人机协同任务规划算法研究

在多基地多目标多无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的协同任务规划这类约束条件众多、复杂且耦合的多目标优化与决策问题中,利用传统的粒子群优化算法在寻优时容易陷入局部最优,为此,提出了一种基于模拟退火的混合粒子群算法.基于攻打任务背景,综合考虑无人机的物理性能约束,搭建航迹长度最小适应度函...     

基于改进NSGA-Ⅲ的抗饱和攻击防空编队部署方法

现代空袭有饱和攻击、对抗体系多样等特点,在对目标进行有效掩护的同时,确保自身生存是防空火力编队研究的重点问题。考虑到火力重叠面积、火力覆盖面积、耗弹量、有效掩护宽度、有效防御扇区等因素,提出一种改进的NSGA-Ⅲ算法,通过控制选择交叉种群将不同策略的解集进行组合,实现区域、目标掩护混合部署、导弹和高炮等不同武器的综合使用,使得编队防御性能得到优化。以轰炸机、巡航弹、无人机的饱和攻击为应用场景进行仿真验证,结果表明此方法能够在兼顾区域、目标安全的同时,提升整体防空编队的生存能力。     

基于动态调节时间的导弹编队逆最优控制算法

针对导弹编队系统在动态调节时间指标约束下,生成理想编队队形的问题,提出一种新的导弹编队控制算法。该算法根据领弹与从弹的相对运动关系,建立系统状态方程,并将其转化为误差形式。基于逆最优控制理论,综合动态调节时间等约束条件,逆向得到最优控制量,从而保证编队队形的生成时间满足指标要求,各成员在形成理想位置关系的同时,速度趋于一致。仿真结果验证了算法的有效性,适用于领从结构导弹编队系统的总体设计。     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。     

改进博弈论的舰载无人机编队协同对海突击目标分配

目标分配问题是UAV自主控制的重要问题。针对舰载无人机编队协同对海突击目标分配问题,首先建立了基于离散动态贝叶斯网络的目标价值评估模型,在此基础上构建了舰载无人机编队的益损值矩阵,设计了舰载无人机编队协同对海突击目标分配的决策函数,提出了一种基于改进博弈论的目标分配方法,为4种不同约束条件下的目标分配问题分别设计了算法。最后对所建立的目标价值评估模型和改进博弈论的目标分配算法进行了实例仿真,仿真结果表明了模型和算法的可行性和有效性。     

面向空域和机动性的拦截弹能量管理优化研究

研究了拦截弹能量管理优化问题,通过分配拦截弹的第3级双脉冲固体发动机推进剂装药量,使拦截弹的作战空域和机动性综合最优。首先建立了拦截弹质量和动力模型,然后提出了拦截弹空域、全弹和第3级Ⅱ脉冲机动性分别最大的单目标优化模型,以及其综合性能最优的多目标优化模型。最后采用粒子群优化算法,面向拦截弹空域和机动性,对第3级双脉冲装药量分配进行了优化及分析。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

一种多约束条件下的分布式多传感器协同规划算法

在编队作战中,如何对分布在不同作战平台、拥有众多约束条件的传感器进行协同规划,具有重要的研究意义。基于协方差控制的基本思想,运用分布式多传感器航迹融合算法计算协方差矩阵,分析可能存在的多种作战约束条件,提出一种多传感器多目标分配步骤和方法。算法可针对动态变化的目标期望协方差和约束条件,及时地调整分配策略,在保证协方差控制作用的同时,着眼于提高分配结果的稳定性,并对此进行仿真。仿真结果证明了算法的合理性和有效性。     

基于编队结构特征的海面舰船目标关联方法

为综合利用星载光学成像、星载电子侦察数据对海面舰船编队进行监测,提出了一种基于舰船编队结构特征的二次匹配目标关联算法,通过构造加权二分图进行最优匹配求解。仿真结果表明,该方法在目标定位精度差别较大、目标存在漏检测等情况下相比传统关联算法的匹配正确率有较大提高,证明了算法的有效性。     

基于气动-弹道一体化模型的飞行器外形优化设计

为提升飞行器气动外形优化设计效果,研究了新型飞行器在大空域、宽速域范围的气动适应性问题,提出一种基于气动-弹道一体化模型的外形优化设计方法.通过考虑气动和弹道的耦合作用,综合利用类型函数/形状函数转换技术、气动工程估算方法和Radau伪谱法,建立飞行器气动-弹道一体化模型.基于该模型,通过明确优化目标和约束条件,给出基...     

多无人机编队协同控制软件平台设计与仿真

在战场环境瞬息万变、作战任务日益复杂的现代战争中,多架无人机编队协同完成复杂的作战任务已成为一种趋势。多无人机编队控制及重构是多无人机系统的核心内容和关键技术。基于微粒群算法、蚁群算法研究了多无人机编队控制及重构、航线规划及重规划问题,特别是在解决编队重构问题时,提出一种多样性微粒群算法。设计了多无人机编队飞行协同控制平台,仿真结果表明,标准微粒群算法、蚁群算法等智能算法可以较好解决编队控制、编队重构和航线规划问题,多样性微粒群算法具有更强的全局寻优能力。     

一类模糊多目标双矩阵对策的粒子群优化算法

针对一类具有模糊目标的多目标双矩阵对策给出了基于粒子群优化的求解算法.讨论了当模糊目标的隶属函数是线性函数时纳什均衡解的判定定理;构造的粒子群优化算法,通过随机初始点以及迭代粒子的归一化,保证粒子群始终保持在时策的可行策略空间内,避免了在随机搜索中产生无效的粒子,提高了用粒子群优化算法求解纳什均衡解的计算性能.给出的一个数值算例验证了该算法的有效性.     

空中多飞行器飞行轨迹优化数值仿真

针对空中多飞行器在复杂环境中飞行轨迹的多目标最优问题,分析了多飞行器飞行过程中各种可视和不可视约束条件。基于在回避威胁区前提下燃料消耗最少、飞行时间最短的综合性能指标,采用“多方法组合”思路,提出了改进动态规划法和多点边值法组合算法,并进行了仿真验证,大量C＋＋数值飞行仿真结果表明该算法能够在考虑外界复杂环境和飞行器各种约束条件下快速规划出空中多飞行器的最优飞行轨迹,该组合算法具有一定的实用性和创新性。     

任务分配问题的对称群方法

探讨了无人飞行器(UAV)编队的任务分配问题。任务分配是UAV协同控制的基础,其解是任务区域内各任务的一个排列。求解UAV任务分配问题的有效方法是能在合理的计算时间内找到近似最优解的启发式算法。用对称群描述UAV任务分配的搜索空间,基于右乘运算构造搜索邻域。仿真结果验证了群论禁忌搜索算法的有效性。     

基于协同学的编队协同空战任务决策

基于协同学理论给出了编队协同空战系统的协同学框架;提出了编队协同作战方案的五元组定义,明确了影响系统进程的序参量;基于系统有序度与协同度的概念,构建了协同效能优化模型;以任务冲突检测与消解为依据给出了任务决策的约束条件;最后以二进制粒子群优化算法对此约束优化问题进行了求解.仿真结果表明,以协同学理论描述编队协同任务决策问题是可行的,构建的协同效能模型与任务决策方法在处理编队时序任务决策问题时是有效的.     

基于种群多样性测度的PSO算法及其应用研究

针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。     

改进ICP的编队预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.基于ICP(Iterated Closest Point)的预定目标选择方法利用了编队形状信息,获得了比传统方法更好的预定目标选择概率.但ICP算法易受干扰点的影响,且因受初始点选取的影响容易收敛到局部最优值.为了提高预定目标选择概率,提出了基于改进ICP算法的预定目标选择方法.改进ICP算法相对标准ICP算法增加了以下两点改进策略:利用加权距离函数削弱干扰点影响;利用随机扰动控制收敛过程跳出局部收敛域.仿真计算表明改进措施的有效性,特别是在干扰情况下预定目标选择概率显著提高.     

基于动力特征模板的无源探测主动段弹道估计

针对单飞行器采用无源探测手段对拦截弹主动段进行弹道估计的问题,提出一种基于动力特征模板的多模型自适应无迹卡尔曼滤波(MMAE-UKF)算法。在观测信息不完备的条件下,通过引入拦截弹动力特征模板,将飞行程序角模型设计参数与发射方位角增广为目标状态分量,基于程序角模型和动力特征模板构建非线性MMAE模型集,采用MMAE-UKF算法对拦截弹的程序角模型和设计参数进行辨识,同时对拦截弹主动段运动状态进行估计。仿真结果表明,算法能够快速准确辨识出拦截弹主动段采用的程序角模型及设计参数;与传统的增广状态滤波算法相比,运动状态估计误差显著减小,滤波稳定速度大幅度提高。     

编队防空多通道-多目标匹配策略研究北大核心

针对舰艇编队防空武器组织中的多通道与多目标的匹配问题,提出一种基于策略的方法。根据双边匹配决策理论,给出防空多通道-多目标匹配问题的相关描述,进一步提出基于稳定性和效益最大的2种匹配策略,并阐述了策略意图和相应的实现算法,以此得到通过定制双边匹配策略来获得编队防空多通道与多目标匹配方案的方法。最后通过一个实例来说明使用该方法解决此类问题的可行性和有效性。     

基于先验知识的最优化传感器部署方法

对目标的检测能力是传感器优化部署的重要组成部分。以航母编队防空作战为背景,以预警机对突防目标的检测概率作为优化函数,讨论了预警机的最优化部署问题。通过对目标先验知识建模,结合预警机探测性能,推导得到预警机对目标的综合检测概率,引入粒子群优化算法求解高复杂度的优化函数,最后通过仿真实验验证了方法的有效性。