无人机避障航路规划方法研究综述

随着无人机作业空域从中高空不断向低空甚至超低空拓展,复杂的低空障碍环境对无人机造成了严重的威胁。研究无人机避障航路规划理论与方法,对于保障无人机的飞行安全和提升其任务效率具有重要作用。对无人机避障航路规划方法的研究现状进行了梳理,首先,根据航路规划问题所建立的优化模型,将规划方法划分为基于数学规划的方法、基于路标图的方法、基于空间分解的方法、基于势场的方法、基于随机规划的方法和基于机器学习的方法六个大类。然后,分别介绍了各类型方法的基本原理、代表性研究以及优缺点。最后,对避障航路规划方法未来可能的研究方向进行了展望。综述表明,复杂环境下无人机三维航路规划方法的研究仍有提升空间;未来应考虑将传统规划方法与新一代人工智能技术相结合;航路规划方法研究应充分考虑机载传感器的实际性能和工作特性;规划航路的可跟踪性问题也亟待解决。     

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。