基于路径规划的无人机飞行冲突解脱技术

在无人机与有人机共用空域时,随时可能发生飞行冲突,应当有一种可靠的冲突解脱技术,保证无人机的空域运行安全。为此,构建了基于正三角形栅格法的空域运行环境,改进了以往十字栅格环境规划动态路径的缺陷;提出了基于空间分割的改进蚁群算法,提高了算法的寻优性能与路径规划能力。最后结合ADS-B系统的工作原理,在利用卡尔曼滤波对ADS-B信息进行修正的基础上,设计了无人机冲突感知的技术方案,并用实时的路径重规划技术实现飞行冲突的解脱。最终的仿真实验验证了飞行冲突解脱技术方案的有效性,可为未来无人机的空域运行技术提供一定的理论参考。     

基于信息-决策影响因素的兰彻斯特作战模型?

为有效评估信息因素和决策因素对现代作战进程的影响,改进了传统的兰彻斯特方程作战模型,通过引入信息获取能力指数和筹划决策能力指数,建立了基于信息-决策影响因素的兰彻斯特作战模型,并分3种假设情况进行了仿真。仿真结果表明,该作战模型一定程度上反映了信息因素和决策因素对作战的影响,体现了现代作战的基本致胜机理。     

人才结构系统分析的目标规划方法

本文把马尔可夫过程和目标规划结合起来,提出人才结构系统分析的单项控制和多项控制,并在单项控制模型的基础上发展成了多项控制模型,加强了模型的可信度和通用性。     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

舰载对陆巡航导弹规划航路点间距离的计算分析

针对舰载对陆巡航导弹在实际飞行中,其航迹需要参考近似大地线的航线,在充分考虑导弹由海对陆的航路规划过程基础上,提出了易于编程、精度有所改进的空间两点间大地距离的计算方法.该方法在考虑高程的地球椭球模型参数的求取基础上,利用Bowring反解公式重新推导了顾及高程的空间航路点间的计算公式.相关算例表明,该方法提高了导弹规...     

基于模糊多属性决策的反装甲目标战场价值评估

信息化战场反装甲目标层出不穷,指挥员决策难度增大。针对反装甲目标信息的复杂性,应用模糊多属性决策理论,提出坦克分队进攻战斗中敌反装甲目标战场价值评估的方法。并通过确定各决策因素指标值和计算加权值,构建价值评估多属性决策模型,快速有效地确定分队本级范畴内的敌反装甲目标的战场价值,有利于分队指挥员迅速果断地实现其作战指挥决策。     

基于CPN建模的行动方案开发与分析系统设计

协助和支持军事计划人员制订和分析作战计划的建模与仿真能力是军方的现行需求,而行动方案的开发与分析则是作战计划建模与仿真的重点。针对作战计划过程期间开发的军事任务的排序与调度问题,设计了一个行动方案开发与分析系统,系统采用客户机-服务器体系结构,运用基于有色Petri网建模的军事计划领域的概念表示法,并使用状态空间分析技术完成军事任务的自动化排序与调度。军事计划人员通过图形用户界面使用系统,在面对紧急突发事件时,可以快速及时地开发出适当可行的COA,并对COA进行逻辑可行性分析。     

防空导弹兵力规划模型

借助兵力交换的思想,从宏观层次上研究不同类型的防空导弹火力单元对空中目标的优化分配问题;分析在最优目标分配策略下区域防空中各类型防空导弹火力单元的火力分配问题,并建立了递阶优化的求解模型.该模型可为区域防空部署的决策与分析提供科学依据.     

国外任务规划系统的发展

在分析任务规划系统对现代空对地信息化作战重要性和必要性的基础上,详细阐述了国外具有代表性的先进任务规划系统的发展现状和程度,重点论述和剖析了以美国空军任务规划系统为代表的典型任务规划系统的体系结构、功能以及关键技术,旨在为我国空军、海军航空兵和陆军航空兵发展任务规划系统提供借鉴和参考.     

Dynamic order acceptance and capacity planning on a single bottleneck resource

We present a tactical decision model for order acceptance and capacity planning that maximizes the expected profits from accepted orders, allowing for aggregate regular as well as nonregular capacity. The stream of incoming order arrivals is the main source of uncertainty in dynamic order acceptance and the company only has forecasts of the main properties of the future incoming projects. Project proposals arrive sequentially with deterministic interarrival times and a decision on order acceptance and capacity planning needs to be made each time a proposal arrives and its project characteristics are revealed. We apply stochastic dynamic programming to determine a profit threshold for the accept/reject decision as well as to deterministically allocate a single bottleneck resource to the accepted projects, both with an eye on maximizing the expected revenues within the problem horizon. We derive a number of managerial insights based on an analysis of the influence of project and environmental characteristics on optimal project selection and aggregate capacity usage. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007