基于NSGA-II算法的三维多目标航迹规划

针对现有民航航迹规划模型忽视飞行高度影响,规划目标单一等问题,提出了考虑高度维的三维多目标规划模型。采用栅格法构建包含地表特征、山峰、"三区"和危险天气的规划环境,综合考虑经济效益和安全效益,提出以航程最短、航迹离散系数最小、角度改变量最小和转弯点个数最少为规划目标,引入飞机机动特性约束和民航飞行规则约束,并利用NSGA-Ⅱ算法完成模型求解。最后进行实例分析并与三维A~*算法比较,结果表明该模型效果良好、应用性强,能得到多组具有不同属性的可行航迹。     

深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

基于偏随机秘钥遗传算法的舰船驻泊方案决策

军港码头需要在舰船抵达泊位时提供保障服务,受码头自身的驻泊条件和保障设施限制,舰船往往需通过多次泊位移动来满足多种保障服务需求,移泊不仅延长了舰船的在港时间,同时也将造成保障资源的额外消耗。为提高舰船运转率,减少移泊事件发生,构建了舰船驻泊的混合整数规划模型,并通过典型算例,釆用偏随机秘钥遗传算法进行优化计算,最终得到最优的舰船驻泊方案。所得到的结果与现有的舰船调度方法进行分析对比,并对计算结果进行了敏感性分析,为军港的舰船驻泊以及保障服务提供了决策依据。     

欠驱动USV自主航行控制算法研究

为保证复杂海洋环境下欠驱动无人艇的安全航行控制,设计了一种具有航迹实时规划和动态跟踪能力的无人艇自主航行控制算法。首先,基于激光雷达的高精度环境探测能力,借鉴向量场直方图算法设计的基本原理提出了一种新的航迹实时规划算法;然后,基于无人艇三自由度运动学和动力学模型,利用视线法导引和输出反馈控制方法设计了航迹跟踪控制算法,并给出了系统的稳定性分析。理论分析和仿真实验结果证明:所设计的自主航行控制算法能够成功实现未知海洋环境下的安全航迹实时规划和航迹动态稳定跟踪功能。     

基于改进遗传算法的多无人机航路规划方法

在分析多无人侦察机任务需求、限制以及特性等要素基础上,建立了多无人机航路规划优化模型。以航程作为性能指标,将多无人机侦察多目标航路规划转化为多旅行商问题。通过对多旅行商问题特点分析,采用遗传算法基本思想,对编码和适应度函数以及操作算子进行合理设计,并改进了交叉和变异操作算子以取得更好优化结果。仿真结果表明所提算法的合理性和有效性。     

飞行器突发威胁下的智能自主航路规划技术

为了解决突发威胁情况下无人作战飞行器的智能自主航路规划问题,应用变结构自适应参数离散动态贝叶斯网络进行突发威胁时飞行器的突防方向进行选择,给出了模型的建立方法和参数的自适应产生方法,并将类爬山快速搜索算法应用于飞行器改变飞行路径的情况下的实时航路规划,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法能够满足飞行器突发威胁下的实时规避威胁和实时航路重规划的要求。