兵力展开问题研究

如何将基地的兵力以最短时间展开到多个阵地中,是运输问题中的一种。为解决此问题对著名的兵力展开问题进行了研究。建立了兵力展开问题的数学模型,此模型是一个混合整数规划模型。提出了一种求解方法,该方法可解决类似的混合整数规划问题。最后给出了一个实例。     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.     

无人机路径规划算法与仿真

根据敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,构造基于战场威胁中心的Voronoi图,得到可以规避各种威胁的航迹线段,结合战场威胁信息,计算航迹段的代价,形成有向图,计算出无人机初始最优航路,利用无人机初始状态和性能约束进行航路的进一步修正,满足了无人机的飞行特点.并运用MATLAB编制图形化界面,实现仿真结果的图形显示.     

多UCAV协同任务规划的层次分解方法

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,从任务、空域和时域三个角度阐述了多UCAV协同任务规划问题的层次特性,提出了多UCAV协同任务规划的分层迭代逻辑流程.基于该分层迭代逻辑流程,完成了多UCAV协同任务规划原型系统的开发工作,并进行了初步的综合仿真验证.仿真结果表明,所提出的分层迭代逻辑流程,可以降低任务规划问题的复杂度,是实现多UCAV协同任务规划的一种有效方法.     

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.     

基于粗糙集理论的地空导弹对空威胁级别量化方法

地空导弹对空威胁级别的量化是任务规划系统首要解决的问题.针对地空导弹性能参数不完备、不易获取导致的威胁级别不易判断和量化问题,提出了基于粗糙集理论的威胁级别量化方法,用于在各种不完备导弹性能参数中挖掘、分析与威胁级别量化相关的主要信息和映射关系,解决了不完备性能参数条件下的地空导弹威胁级别量化问题,并以现代典型地空导弹系统为例,给出了威胁级别量化的具体过程.     

遗传算法的泛函极值求解与应用

路径规划可以描述为泛函极值模型.针对传统的变分法、最大值原理等求解泛函目标函数类型有限的局限性,考虑遗传算法在解空间中进行随机优化搜索的特点,引入遗传算法对泛函极值问题进行求解,给出了求解过程.该方法具有广泛适应性,数值仿真结果表明了该算法的有效性和合理性.最后得到了飞行器飞行的最优控制规律和最优路径.     

一种基于导航点的航天器相对运动轨迹生成策略

针对圆(近圆)轨道航天器相对运动的固定时间状态转移问题,提出了一种基于导航点的多脉冲优化轨迹生成策略.从相对运动动力学出发,应用最优控制理论给出了基于连续推力的最优转移轨线,将引入的导航点限定在最优转移轨线上得到其位置参数;然后利用导航点位置参数建立了脉冲约束下的基于脉冲的优化轨迹生成模型,采用二次规划算法求解,通过改变导航点位置和脉冲间隔优化轨迹.仿真算例验证了策略的有效性.