基于雷达威胁的路径距离最小航路规划算法

未来作战逐渐趋向无人化、智能化,战斗机尤其是无人作战飞机感知战场态势变化,并自主重规划航行路线显得尤为重要.提出了一种雷达威胁的作战空间离散威胁概率表征方法,基于航路安全代价和航路距离代价的无人机A*航路规划算法.运用该算法仿真完成了不同安全代价和航程代价的航路规划,并给出了相应的规划路径结果.     

射击效率评定中火炮幅员及毁伤幅员计算

在已有计算火炮幅员及毁伤幅员成果的基础上,根据炮兵作战行动的特点,分阶段讨论了火炮幅员及毁伤幅员的计算方法,是对现有火炮幅员及毁伤幅员参考数据的完善,为提高射击效率评定的精度提供了较为丰富的数据基础.同时根据所建模型,分析了不同航路角情况下火炮幅员及毁伤幅员的变化趋势与极值情况,为优化炮兵作战行动提供了一定理论支持.     

舰炮随动系统试验控制信号仿真研究

舰炮随动系统调试、试验的控制信号一般采用正弦机发送的典型信号（正弦、等速、阶跃）,这些信号虽然一定程度上模拟了系统工作时的控制信号,但仍与实际存在较大差异。舰炮随动系统实际使用的控制信号是火控系统的输出信号（射击诸元）,用火控系统输出信号控制舰炮随动系统,得出其响应数据最为科学、可信。然而舰炮随动系统单机调试、试验时不可能用火控系统作为其控制信号发送设备。本文对火控系统输出信号进行了分析,论证了采用计算机根据目标运动数学模型生成目标运动航路代替火控系统输出信号,并以实例得出了舰炮随动系统试验的控制信号,与实测数据对比,得出了相应的结论。     

基于二层遗传算法的导弹航路选优问题研究

在多批次多数量的反舰导弹从多个方向对敌舰艇进行饱和攻击的决策过程中,如何选择出最优的航路组合是提高反舰导弹作战效能的关键问题。在综合分析反舰导弹航路选优问题的基础上,建立了导弹航路选择的优化模型,并针对导弹航路选优问题,对基本遗传算法进行了改进,提出了二层遗传算法。仿真分析了多火力单元多目标导弹攻击的航路组合优化问题,得出了有效的导弹攻击航路。通过验证,说明了二层遗传算法在导弹航路规划中的有效性。     

基于精英保留遗传算法的飞行器航路规划

将精英保留遗传算法的基本原理与飞行器航路规划问题相结合,通过采用变长实值基因编码以及特定的遗传算子,使得规划算法可以有效地处理各种航路约束条件,从而求解最优飞行航路。     

机载反辐射导弹和常规反舰导弹协同规划算法

机载反辐射导弹在攻击移动目标时容易受雷达关机影响而丢失目标,和常规主动雷达制导的反舰导弹协同攻击可以有效对抗目标雷达关机。为了达到协同作战目的,载机起飞前已知目标信息情况下,通过计划协同算法确定协同作战方案,方案包括载机和导弹各个航路点位置和到达该位置的时间点,然后按照在机场起飞前就制定好的方案实施具体作战行动。对计划协同算法进行了实例仿真,结果表明算法切实有效。     

远距离支援压制干扰实施及结果评定方法

远距离支援干扰在现代战争中发挥着重要的作用。为分析远距离支援干扰实施及对被试雷达性能影响,首先根据中心极限定理,推导了靶场试验中检飞航次数的数学模型,然后研究了基于干信比的干扰机飞行航路设计原则,最后通过仿真分析,给出了试验样本数与发现概率和置信区间的关系,讨论了不同航路点上到达被试雷达的干信比和对被试雷达性能的影响,解决了靶场抗干扰试验中试验样本数及试验航路设计等方面问题。     

基于遗传算法反舰导弹航路规划研究

航路规划作为提高反舰导弹作战能力的重要措施,目前正逐渐被反舰导弹所应用。结合反舰导弹自控飞行特点,系统分析航路规划过程中各个航路点的约束条件,并运用遗传算法进行数学建模和计算机编程,顺利实施了导弹航路的最优求解和航路的自动标绘,为指挥员实施导弹攻击提供辅助决策。     

动态环境中无人作战飞机的滚动航路规划

提出了一种应对威胁环境信息动态变化的滚动航路规划方法。借鉴预测控制滚动优化理论,研究了航路的规划过程和滚动窗口内局部子目标与局部子规划,描述了算法步骤,讨论了算法收敛性。该算法不仅适用于二维空间或三维空间的实时滚动规划,而且还可以扩展成为一种针对动态环境和移动目标通用的模型框架。仿真结果表明,算法能够找到一条满足约束、整体较优的可行航路。     

基于改进PH曲线的无人机路径规划方法

快速而有效的航路规划是无人机执行作战任务的基础。针对现有Pythagorean Hodograph(PH)曲线路径规划方法中仅对一条路径曲线进行优化问题存在的不足,提出一种基于改进PH曲线的多段路径的组合规划方法。该方法通过建立选择策略,改进多段PH路径合成方法,有效利用了PH曲线的曲率连续性和精确性,结合贪心算法的快速寻优特性,可以快速得到满足安全性、曲线连续和曲率连续的最优PH路径。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。