战场环境下无人车辆战术机动路径规划方法

针对不同类型威胁体存在的战场环境中无人车辆战术机动路径规划问题,提出了一种基于威胁代价地图的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）方法。借助极坐标系中关键点的极角进行路径描述,并使用分段3次Hermite插值方法形成光滑路径,将路径规划问题转化为关键点极角的参数优化问题。针对基本PSO（BPSO）算法存在的早熟收敛和后期迭代效率低的缺陷,借鉴以群集方式生活的物种按照不同任务对种群进行分工的机制,提出了一种基于多任务子群协同的改进粒子群优化（Particle Swarm Optimization based on the Multi—tasking Subpopu—lation Cooperation,PSO-MSC）算法。借助该算法的快速收敛和全局寻优特性实现了最优路径规划。实验结果表明：该算法可以快速有效地实现战场环境下无人车辆的战术机动路径规划,且规划路径安全、平滑。     

Optimal path finding in direction,location, and time dependent environments

This article examines optimal path finding problems where cost function and constraints are direction, location, and time dependent. Recent advancements in sensor and data‐processing technology facilitate the collection of detailed real‐time information about the environment surrounding a ground vehicle, an airplane, or a naval vessel. We present a navigation model that makes use of such information. We relax a number of assumptions from existing literature on path‐finding problems and create an accurate, yet tractable, model suitable for implementation for a large class of problems. We present a dynamic programming model which integrates our earlier results for direction‐dependent, time and space homogeneous environment, and consequently, improves its accuracy, efficiency, and run‐time. The proposed path finding model also addresses limited information about the surrounding environment, control‐feasibility of the considered paths, such as sharpest feasible turns a vehicle can make, and computational demands of a time‐dependent environment. To demonstrate the applicability and performance of our path‐finding algorithm, computational experiments for a short‐range ship routing in dynamic wave‐field problem are presented. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

载人登月软着陆制动段最优制导方法(英文)

提出一种解决软着陆制动段燃料最优制导以及闭环控制的方案.首先使用庞氏极大值原理将制动段燃料最优问题转化为一个初值问题,并使用遗传算法搜索求解;其次为了解决最优制导的闭环控制问题,将最优弹道作为标称弹道,使用RCS系统对轨道面内两个方向误差量进行解耦,分别使用极限环控制.仿真表明,所规划出的燃料最优弹道比阿波罗方案能节约159.7 kg的燃料,而闭环控制系统可以将初始1 000 m的位置误差和5 m/s的速度误差收敛到接近段入口误差要求以内,在闭环控制过程中,燃料消耗不大于87.75 kg,总体燃料消耗节约至少71.95 kg.     

无人机航迹规划常用算法

无人机航迹规划是实现无人机自主飞行的关键技术保障,航迹规划算法则是航迹规划的核心。首先介绍无人机航迹规划的相关理论,其次分析归纳了当前常用的航迹规划算法,最后阐述了航迹规划所面临的挑战及其发展方向。     

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。     

高超声速飞行器滑翔制导方法综述

阐明高超声速飞行器滑翔制导的基本问题,分析滑翔制导过程面临的复杂多约束、机动任务要求、参数扰动等研究难点;分别就国内外标准轨迹制导方法和预测-校正制导方法相关研究现状展开综述,指出了这两类方法中存在的问题。在此基础上,提出高超声速飞行器滑翔制导研究中亟待解决的关键问题,并指出未来滑翔制导方法的研究热点。     

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     

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。     

一种简化的弹道方程模型研究

弹丸在飞行过程中受到空气动力的作用,空气动力的系数也难以确定,这造成弹丸运动方程非常复杂.从空气动力对弹丸的作用效果出发来分析空气动力的变化,然后根据弹丸在飞行过程中受到的空气动力提出了一种简化的弹道方程模型,并通过对某射表的分析计算验证其有效性.