高空长航时无人机编队协同侦察任务规划

针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。     

Generalized orienteering problem with resource dependent rewards

We introduce a generalized orienteering problem (OP) where, as usual, a vehicle is routed from a prescribed start node, through a directed network, to a prescribed destination node, collecting rewards at each node visited, to maximize the total reward along the path. In our generalization, transit on arcs in the network and reward collection at nodes both consume a variable amount of the same limited resource. We exploit this resource trade‐off through a specialized branch‐and‐bound algorithm that relies on partial path relaxation problems that often yield tight bounds and lead to substantial pruning in the enumeration tree. We present the smuggler search problem (SSP) as an important real‐world application of our generalized OP. Numerical results show that our algorithm applied to the SSP outperforms standard mixed‐integer nonlinear programming solvers for moderate to large problem instances. We demonstrate model enhancements that allow practitioners to represent realistic search planning scenarios by accounting for multiple heterogeneous searchers and complex smuggler motion. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

军事任务推演的时空模型与驱动机制

针对军事信息系统的作战任务推演需求,提出了一种基于时空事件序列的、较为完备的高效任务推演方法。论述了基于层次化分解的任务表达机制与实体化策略;针对保障数据定制问题提出了面向任务的时空数据应用模型,以任务最小需求为准则对一体化时空数据集进行多维筛选,有效降低数据的冗余度;详细讨论了时空事件序列模型的定义及其在军事任务推演中的数据驱动模式;结合具体仿真实例进行了应用探讨。原型系统的实现证明了该思路的有效性和可行性。     

舰艇防空火力规划与调度方法研究

根据舰艇防空武器拦截过程的时间连续性和拦截效果的不确定性特点,提出了智能规划和优化调度相结合的舰艇防空计划生成方法。在规划阶段,先用智能规划描述语言PDDL对舰艇防空问题进行建模;针对新的来袭目标或观察的拦截结果,利用智能规划的高效行动推理能力,快速生成可能的备选行动方案;在优化调度阶段,对已生成的备选方案的行动系列进行时间、资源冲突处理,并计算选择出当前最佳拦截方案。与现有的采用离散化处理的武器-目标分配方法相比,该规划与调度过程充分体现了拦截过程的连续性,拦截效果的不确定性,拦截过程中的武器协同,以及最佳拦截时机的选择等,更好地描述了舰艇防空的实际过程。最后,通过蒙特卡罗仿真试验,验证了算法的有效性,为舰艇的自动化防空提供了一种新的解决办法。     

面向武器装备体系组合规划的集成决策优化框架

针对当前武器装备体系组合规划存在选择空间规模大、决策目标数量多等问题,提出一种集成决策优化框架,用于组合选择和规划武器装备的发展型号、时间和数量。首先对武器装备体系组合规划问题的NP-Hard和高维多目标性质进行定量化分析和公式化描述;然后采用目标规划方法将该问题构建为双目标优化模型;再基于NSGA-II多目标演化计算方法,开发面向本问题的优化算法,求得该模型的Pareto解集合;最后通过TOPSIS方法,从Pareto解集合中求取符合决策者偏好的满意解。通过某侦察预警监视体系发展规划示例,验证了当给定经验数据和决策者偏好信息后,该框架可获得符合要求的武器装备体系组合规划方案,能够支撑武器装备体系发展论证和规划。     

航天测控系统任务可靠性分析的EOOPN模型

提出了一种可用于航天测控系统任务可靠性分析的扩展面向对象Petri网（extend object-oriented Petri nets, EOOPN）模型,旨在对给定的航天测控方案进行可靠性评估分析。针对问题特点明确了OOPN扩展思路,给出了EOOPN模型的形式化定义、运行规则和建模步骤,模型通过引入公共库所、激发弧、消息变迁和消息处理函数等概念,体现了面向对象的思想,具有很好的层次性和模块性。所建立的EOOPN模型能够完整的描述航天测控系统的组成和任务特点。通过对算例模型仿真运行,表明实验结果具有良好收敛性,与Markov解析值对比误差在1%以内,从而验证了模型的有效性。     

基于进化算法的雷达对抗侦察无人机航路规划

雷达对抗侦察无人机在执行任务前要根据战场环境预先规划好最优路径。全面考虑战场环境威胁约束、机动性能约束和侦察任务约束,综合轮盘法、最优保存策略和6种进化算子形成进化算法,并对航路规划问题进行求解。仿真结果表明,利用约束量化方法和进化算法对雷达对抗侦察无人机进行航路规划是可行的。     

单框架控制力矩陀螺部分失效时的空间站姿态机动方法

对金字塔构型单框架控制力矩陀螺(SGCMG)的失效特性进行分析。结合SGCMG部分失效的特点,构建运用Legendre伪谱法的重规划姿态机动路径求解方法。考虑SGCMG失效情况的不可预测性,设计自适应操纵律,该操纵律可以根据指令力矩与输出力矩的偏差对SGCMG的失效情况进行诊断,从而调节操纵律的内部参数,实现失效情况操纵律的自适应调节。仿真结果表明,采用姿态机动路径重规划算法与自适应操纵律,在控制力矩陀螺部分失效的情况下,仍可以实现空间站的大角度姿态机动。姿态机动方法可以有效应对空间站大角度姿态机动过程中可能出现的SGCMG部分失效情况,从而提高空间站姿态机动任务的安全性与可靠性。     

改进型Voronoi图和动态权值A*算法的无人机航迹规划

针对实际作战环境中的不同威胁等级和不同威胁实体的威胁源,提出了改进型的Voronoi图,并建立了基于改进型Voronoi图的航迹规划空间;基于A*算法的估价函数在不同阶段对指标的敏感度不同,在传统的启发式A*搜索算法基础上提出了动态权值A*搜索算法,提高了航迹搜索的效率,实现了航迹搜索过程快速性和准确性的结合。最后通过Matlab仿真计算出由动态权值A*算法得到的最优航迹,并进行了航迹的平滑处理,仿真表明了该方法的可行性。     

基于稀疏A*算法的微小卫星飞行姿态静环境规划

提高微小卫星的低可观测特性能够有效提升微小卫星的使用效率和生存能力,因此,设计了一种以稀疏A*算法(SAS)为基础的微小卫星低可观测飞行姿态静环境规划算法。通过对微小卫星的俯仰角,方位角和横滚角等姿态角进行调整,从而可以有效降低微小卫星在威胁雷达方向上的RCS值,提高微小卫星的低可观测特性。通过对工作频率在S波段和VHF波段的威胁雷达对微小卫星的威胁性进行仿真,结果显示规划后微小卫星的低可观测性能明显改善,满足飞行姿态规划的需求。