蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

基于扩展卡尔曼滤波的浮标定位方法

由于浮标的随机漂移,在航空搜潜过程中,需要定期对浮标的位置进行更新。根据航空搜潜声纳浮标与飞机的相对方位信息,采用扩展卡尔曼滤波技术,分析了计算浮标位置的原理、方法,建立了相应的系统模型和仿真算法,从估计的相对位置误差和均方根误差两个方面,仿真分析了系统的误差性能。结果表明,该定位模型能够成功地跟踪浮标的位置,并具有较高的定位精度。     

空间站零燃料大角度姿态机动路径存在性分析

零燃料大角度姿态机动技术是新近应用在国际空间站的新概念姿态控制技术。构造了以控制力矩陀螺为执行机构的空间站姿态控制动力学模型,在此基础上,建立了空间站本体与控制力矩陀螺之间的角动量守恒关系。针对各类大角度姿态机动任务,通过分析空间站惯量参数与控制力矩陀螺性能参数之间的解析关系,得到了零燃料大角度姿态机动路径的存在性条件。通过规划算例验证了存在性分析的正确性。所提出的零燃料大角度姿态机动存在性条件,为姿态机动路径的存在性判断提供了便捷可行的方法,为零燃料大角度姿态机动技术未来在我国空间站实施的可行性论证提供重要的理论依据。     

一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

基于进化算法的多无人机协同航路规划

以突防航路时域协同指数、空域协同指数、突防时长指数和受威胁指数为规划目标,以最小直线航路段长度、可飞空域、续航能力和进入任务航路方向为约束,构建了多无人机协同突防航路规划模型。结合模型特点,利用合作型协同进化遗传算法对该模型进行求解。     

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。     

基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

On matched active redundancy allocation for coherent systems with statistically dependent component lifetimes

This study addresses the allocation of matched active redundancy components to coherent systems with base components having statistically dependent lifetimes. We consider base component lifetimes and redundancy component lifetimes which are both stochastic arrangement monotone with respect to a pair of components given the lifetimes of the other components. In this context, allocating a more reliable redundancy component to the weaker base component is shown to incur a stochastically larger system lifetime. Numerical examples are presented as an illustration of the theoretical results.     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。     

基于漏搜信息的剩余水雷评估模型

在声纳搜索水雷任务中,为提高剩余雷数估计的准确性,加强作战辅助决策能力,针对现有评估模型未考虑漏搜区和重叠区,评估结果误差和离散性较大的问题,提出一种修正发现雷数的方法：对任务区建立网格,根据记录航迹获得的覆盖次数分布情况,从中提取出漏搜信息,并用其修正发现雷数向量。该方法有效解决了评估向量误差大、维数偏低的缺陷,显著提高了合理性。对典型情况的大量仿真试验证明,该方法能大幅度提高评估结果的准确性,降低离散性,并具有更强的适应性。