基于遗传算法的航路规划模型研究

航路规划模型问题是飞行器航路规划研究的一个重点问题。目标函数模型设计的合理与否,对航路规划的效率及准确度将产生十分重要的影响。在建立连续的威胁概率函数模型、构建航路规划目标函数模型时,将遗传算法应用到航路规划中,通过仿真计算验证模型有效性。     

一种克服火控系统假定误差的方法

阐述了假定误差是当前高炮火控系统的最大误差 ,也是最难克服的误差 ,借鉴航空火控的热线原理 ,利用人对机动目标的模糊预测能力 ,提出了一种人机结合的火控系统工作原理。这是高炮火控系统克服假定误差的一种途径     

地雷的“克星”

地球上,每15分钟就有一人被地雷炸死或炸成残废,联合国估计,现在全球60个国家的土地上埋设了1亿多个地雷,许多地雷经常被激活爆炸,对平民形成了较大的威胁。不幸的是,探测和排除这些地雷依然十分困难,并且充满危险,要完全消除地雷对人类造成的巨大危害,掌握安全可靠的地雷侦测和扫雷工具是唯一的解决途径。     

基于免疫遗传算法的无人机航路规划

基于免疫遗传算法的原理,建立了一种在三维复杂地形下,协同考虑地面等待和任务执行两阶段的无人机航路规划模型.首先,使用了生成三维等效地形图的方法;其次,根据所得的地形图,提出了一种改进的分组寻优免疫遗传算法用于搜索最优航路,提高了搜索效率.该算法先用预处理解空间和免疫记忆特性的方法来产生初始解群体,再用免疫遗传算法的特性搜索满足无人机机动特性约束的航路点集,最后使用准均匀B样条曲线,将航路点连接起来的有向线段进行修改、光顺,使航路安全可飞.仿真的结果证明采用的模型是合理有效的.     

改进蚁群算法的无人机航路规划

蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,其正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,在解决组合优化问题上有着良好的适应性.基于两种改进蚁群算法,分别将遗传算法的交叉操作和Dijkstra算法结合到蚁群系统的无人作战飞机航路寻优过程中,使无人作战飞机以最小的发现概率与可接受的航程到达目标点,并提高了无人作战飞机的航路寻优能力.     

威胁联网下低空突防航路规划研究

分析了威胁联网下信息交流和资源共享对飞行航路规划的影响;针对威胁联网,制定相关的威胁体相互支援表,采用遗传算法进行低空突防航路规划.通过仿真计算证明,此方法规划出的飞行航路能有效提高威胁联网下的战斗机低空突防安全性,为航路规划提供了一种新思路.     

基于航路规划的导弹"概略前置点"射击方式研究

针对中远程反舰导弹现有射击方式存在的主要问题,提出了"概略前置点"射击方式的基本设想.通过对不同目标数据精度条件下,导弹采用"概略前置点"射击方式仿真计算,得出导弹从不同方位进入时,对海上目标的捕捉概率.     

基于改进遗传算法的反舰导弹航路规划模型研究

针对传统遗传算法在进行复杂的大范围优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提出采用基于混沌的遗传算法进行反舰导弹航路优化问题的求解。在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法的上述局限性。     

基于水下声场信息的三维航路规划研究

针对目前大规模水下复杂战场环境中的航路规划困难的问题。设计了一种以距离值传递法为基础的航路规划方法,该方法以水下声场为主要威胁源,运用三维抛物方程(PE)模型计算水下声场数据,并以此建立三维水下战场环境。利用限制线性八叉树的方法对数据场进行数据分割,从而达到对搜索空间的压缩,最后通过距离值传递法搜索得到最佳航路。仿真结果表明该方法较快的实现了三维声场环境下的不同起始点、多目标寻径,满足一定条件下航路规划要求。