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。     

要闻

2014年中国气候公报发布为1961年以来第6暖年近日中国气象局发布了《2014年中国气候公报》,《公报》显示,2014年我国气候属于正常年景。全国平均气温10.1℃,较常年偏高0.5℃,与1999年并列为1961年以来第六暖年。我国将建设人工消霾实验室将开展消霾研究1月12日,国家发展和改革委和中国气象局联合印发了关于《全国人工影响天气发展规划(2014-2020年)》的通知。根据该规划,全国分为东北、西北和华北等6个人工影响天气区域,每个区域都选择了牵头省份。到2020年,中国将建立较为完善的     

基于MPC方法无人机避障路径规划研究

无人机大多依靠规划好的航路飞行,面对复杂的、不可预知的飞行环境,有效的自主障碍规避能力对提高飞行安全十分必要。针对无人机飞行过程中机动障碍物的避障问题,提出了一种MPC避障路径规划方法。构造障碍物预测模型、一阶指数参考轨迹生成方法、并提出了能力-时间组合最优为目标的滚动优化模型,有效解决了在运动障碍物作用下,无人机运动轨迹安全、平滑的动态规划问题。二维和三维空间仿真结果表明,所提方法是有效的。     

基于分组优化改进粒子群算法的无人机三维路径规划

针对粒子群算法在解决三维路径规划问题中遇到的过早成熟、陷入局部最优等问题,借鉴鸡群算法中的分组优化策略,对粒子群算法中的粒子进行分组处理,并在小组粒子更新时采取模拟退火操作,提高了粒子群算法的局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优和早熟的现象。利用MATLAB进行实验仿真,验证了使用鸡群分组优化策略和模拟退火操作改进后的粒子群算法在解决无人机三维路径规划问题上的可行性和有效性,实验结果表明,改进后的算法具有更强的局部搜索能力且规划的航迹稳定性更好。     

应召搜潜中多机吊放声纳螺线路径规划问题研究

从缩短应召搜潜的延误时间出发,对多机吊放声纳螺线路径规划问题进行了分析,提出了基准兵力、飞行路径的选择方法,建立了反潜直升机起始吊放位置角模型、反潜直升机到起始吊放位置的飞行路径模型、螺线路径搜潜吊放位置模型,给出了理论推导和计算公式,并仿真验证了模型的可行性。研究结果可为多机吊放声纳螺线路径搜潜提供理论参考。     

基于双层规划的机载预警雷达电源配置优化

针对机载预警雷达电源系统的整体配置问题,考虑电源架构与电源组件之间的相互影响,以最小化系统功率损耗和组件总质量为目标,建立机载预警雷达电源的双层配置规划模型。具体地在模型外层实现供电架构的合理优化,在模型内层完成电源组件的精细化选型。最后结合工程实际,通过定向蝙蝠算法与整数线性规划相结合的方法来求解该双层规划配置模型,结果验证了所提方法的有效性。     

基于时空棱镜的时空风险表达与规避方法

时空风险的规避是任务规划必要的一环。为了能综合考虑态势、环境等与时空相关因素带来的风险,需要一种能够兼容各种因素的风险表达方法。借鉴时空棱镜理论定义了危险逃逸时空棱镜,阐述其计算原理;描述可靠性风险、规避性风险、代价性风险在时空棱镜中的表达方法;阐述利用时空棱镜和危险逃逸时空棱镜在机动路线规划中进行风险规避的计算步骤;最后,以一个态势设定为实验对象,验证方法的合理性。实验表明,该方法能直观描述不同任务类型的可行时空区域,可提供从整体上对风险进行表达和规避计算的时空视角。     

搜索路径给定时的搜索对策问题及其应用

搜索路径给定时的最优搜索方案问题,也可以理解为是关于搜索者和目标的二人对策问题,主要讨论了当搜索路径给定时的单个搜索者和单个目标的搜索对策问题。首先根据问题的特点,利用动态规划和迭代的方法,确定关于目标逃逸路径混合策略的最优分区,证明该分区是多面体凸集;针对目标不同逃逸路径的分区,求出搜索者的最大期望收益,再将问题转化为二人有限零和对策,计算出搜索者的支付矩阵,确定最优搜索策略。最后结合海军护航行动,对我舰载直升机搜索小型海盗船进行分析和计算,说明搜索路径给定时的最优搜索对策对于双方的资源分配和提高搜索效率具有一定的应用价值。     

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。