巡航导弹航迹规划代价函数的优化技术研究

巡航导弹航迹的代价直接关系到巡航导弹的作战效能.本文提出了利用遗传算法对航迹规划代价函数进行优化的方法.先采用0-1变换对代价函数中的各个指标进行规一化处理,再利用遗传算法对代价函数进行优化,得到优化之后的代价函数权重值.以优化之后的权重值进行航迹规划,可以得到代价更低的航迹.     

巡航导弹航迹规划代价函数的优化技术研究

巡航导弹航迹的代价直接关系到巡航导弹的作战效能。本文提出了利用遗传算法对航迹规划代价函数进行优化的方法。先采用0-1变换对代价函数中的各个指标进行规一化处理。再利用遗传算法对代价函数进行优化，得到优化之后的代价函数权重值。以优化之后的权重值进行航迹规划，可以得到代价更低的航迹。     

基于Floyd算法的灵活航迹规划方法

针对支持卫星通信的巡航导弹预存多个目标打击航迹的特点,给出了一种基于Floyd算法的灵活目标打击航迹规划方法。该方法通过在代价函数中引入高程代价和风险代价,使得Floyd算法能够充分利用地形和威胁信息;通过在算法搜索中考虑导航图的对称性,减少了算法的搜索时间;通过对规划的航迹进行平滑计算,保证了航迹的可行性。给出了灵活航迹的规划步骤和算法复杂性分析,仿真计算结果表明了该方法的有效性。     

巡航导弹航迹规划代价函数的改进研究

针对目前使用的航迹规划代价函数的不足之处进行改进。更改了代价函数中对长度惩罚变量的物理意义，提出了一种对敌方威胁指数惩罚的方法，直接对航迹长度、高度和离敌方威胁点的距离进行惩罚。新的代价函数更能体现航迹规划的约束条件。     

巡航导弹航迹规划代价函数的改进研究

针对目前使用的航迹规划代价函数的不足之处进行改进.更改了代价函数中对长度惩罚变量的物理意义,提出了一种对敌方威胁指数惩罚的方法,直接对航迹长度、高度和离敌方威胁点的距离进行惩罚.新的代价函数更能体现航迹规划的约束条件.     

基于博弈策略的多无人机航迹规划研究

在综合考虑无人机航迹规划和任务分配的性能指标基础上,提出了目标移动环境下基于博弈策略的多无人机航迹规划方法。采用Voronoi图方法创建了威胁场,建立了航迹威胁总代价函数,并建立了航迹代价和任务分配的综合目标函数,从而构建了基于博弈策略的多无人机航迹规划目标函数。将目标移动加入到航迹规划中,利用快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法得到比较合理的局部航迹规划。仿真算例表明,该方法不仅能保证各飞行器选择基于博弈策略的敌我双方最优航迹,而且可以提高多无人机攻击移动目标的整体作战效能,有效的提高作战能力。     

基于遗传算法的反舰巡航导弹协同航迹规划

针对反舰巡航导弹的协同作战问题,结合遗传算法思想,提出了一种协同航迹规划方法.简述了反舰巡航导弹航迹规划的特点,在此基础上构建了航迹规划模型,规划模型巧妙地把时间协同和方向协同问题转化为航迹代价指标,便于遗传算法求解.仿真结果表明,该方法快速有效,很好地解决了反舰巡航导弹的离线协同航迹规划问题.     

无人飞行器海上航迹规划差分进化算法研究

为研究海洋环境下的无人飞行器（UAV）航迹规划问题,提出了一种基于差分进化算法（DE）的航迹规划方法。该方法通过对规划环境进行预处理将岛屿处理成地形威胁区,使问题简化为二维平面规划。采用实数编码方式对航迹进行编码,建立了航迹代价函数的数学模型,从航迹质量、算法稳定性和收敛速度3个方面比较了DE与遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO)的性能。仿真实验结果表明,所提方法能在复杂的海洋环境下为飞行器规划出一条安全的可飞航迹。     

基于A*算法的飞行器三维航迹规划研究

在A*算法的基础上,提出一种基于真实地形的针对光纤制导导弹巡航段飞行任务的三维航迹规划方法.其基本思想是首先将真实的地形信息与飞行器的物理特性相结合,选取合适的代价函数以减小搜索空间、缩短规划时间;其次根据实际中对光纤安全性的要求设定禁飞区域;最后将雷达、火炮的等威胁模型结合到代价函数中,通过对不同权系数的取值规划出满足不同任务要求的航迹.实验结果表明该方法能够很好地完成对光纤制导导弹巡航段的航迹规划任务.     

基于改进A-Star算法的无人机航迹规划算法研究

针对传统A- Star算法在无人机航迹规划问题应用中的局限性，提出了一种结合飞行器简化运动学方程的改进A- Star算法，并将该算法应用于解决无人机在未知危险环境中的威胁规避问题；研究了综合考虑各路径代价影响因素情形下的航迹规划方法。最后对无人机参考航迹规划的数字仿真证明了改进算法的有效性。     

多约束条件下UUV空间航迹规划

针对多约束条件下无人水下航行器（UUV）空间航迹规划问题,提出了结合安全曲面和威胁地图的规划方法,建立了水下安全航行曲面,将3D空间规划降为2D航向平面规划,以解决3D规划空间过大的问题。并对敌对威胁和地形威胁统一化处理,构建威胁地图,引入威胁代价和威胁程度启发因子,最后运用A＊算法进行航迹搜索,以获得最优航迹。仿真结果显示,所提出的航迹规划算法简便、快速,生成的航迹能满足地形跟随、地形回避和威胁回避的需要。     

多平台反舰导弹协同航迹规划

为了提高反舰导弹突防概率，基于遗传算法提出了一种多平台反舰导弹协同航迹规划算法．首先，重点讨论了协同航迹的评价问题．为了达到同步攻击目的，同时使飞行代价最小，研究提出了随种群进化而变化的时间协同度评价策略．其次，探讨了多平台反舰导弹协同航迹规划算法的分解．最后，通过仿真算例校验了该算法寻优得到的诸航迹不仅可使导弹实现协同攻击，而且可以很好地规避威胁．     

基于成像传感器特性的侦察无人机航迹规划研究

针对携带成像传感器的侦察无人机的航迹规划问题,提出整体与局部航迹规划结合的方法;将侦察无人机航迹规划问题分解为两步:第一步,利用遗传算法全局搜索的优势对蚁群算法初始信息素过低进行改进,对无人机进行整体航迹规划;第二步,利用几何限制原则结合侦察无人机携带的成像传感器的特点进行局部航迹再规划;通过按照该方法规划出侦察无人机的航迹并取得较好效果的一个实例证明,该方法计算简化、贴合实际、针对性强,可为实际战场侦察无人机航迹规划提供了参考.     

主动空间栅格定位算法研究

雷达为建立目标航迹进行初始定位时,只采用当前帧的测量数据,定位方差较大,航迹收敛速度慢。针对这一问题,提出了一种通过积累观测量,构建代价函数,把空间区域划分为空间栅格对后验代价函数择优的方法,以完成对目标的定位。与常规定位方法相比,该方法解决了定位方差较大,航迹收敛速度慢的问题。通过仿真分析及试验验证,采用该方法对目标进行定位时,有效降低了初始定位方差,改善了航迹收敛速度。     

多无人作战飞机双精度航迹规划技术

针对多UCAV协同任务规划时,任务分配与航迹规划的耦合关系以及对航迹规划的不同特点,提出利用Voronoi构建路标、使用Dijkstra算法快速规划出一系列面向任务分配的快速预估航迹,以满足其快速性要求。在此基础上考虑航迹的可飞行性等约束,利用蚁群算法优化出面向UCAV飞行的精细最优航迹,形成一种双精度的航迹规划方法。仿真实验结果表明,该方法能够满足任务规划的需求,同时当战场态势变化时,能够动态的调整航迹,以适应新的作战态势。     

一种用于航迹规划的网络图构造方法研究

在现代战争中,多航迹协同规划需求越来越突出。对于存在辅助制导约束的巡航导弹规划问题,传统的协同航迹规划方法一般均采用栅格图规划环境,实际应用中,所需规划的任务数量往往很多,现有基于栅格图规划环境的航迹规划算法均难以在短时间内规划出结果,这是由栅格图的特性所决定的。文中提出了一种将栅格图环境转化成图环境的方法,在图上进行航迹规划,可大大降低规划时间。     

基于网络图的多航迹快速规划方法

针对飞行器多航迹快速规划展开了研究.在航迹片段构成的网络图的基础上,提出了一种基于遗传算法的多航迹快速规划方法.该方法结合航迹片段和网络图的特点,使用特定的编码方式,快速生成可行的初始航迹,再通过与编码方式相关的遗传算子得到最优航迹.实验结果表明,该方法能快速得到多条飞行航迹,更具有战术选择上的灵活性.     

巡飞导弹区域巡逻侦察航迹规划研究

为了研究在岛屿、近岸作战区域等复杂战场环境下巡飞导弹区域巡逻侦察航迹规划问题,在威胁建模的基础上,将侦察航迹优化问题转化为最佳哈密顿圈问题,提出了基于Floyd算法和改良圈算法的航迹规划算法,并进行航迹修正得到可飞航迹.经仿真实验说明该航迹规划方法简单实用.     

巡航导弹航迹规划技术初探

对于巡航导弹至关重要的航迹规划技术, 是实现巡航导弹安全突防各项技术中最为灵活、最易人为介入的方面.讨论了航迹规划中的若干问题, 综述了巡航导弹的航迹规划方法和算法, 并结合实例讨论了方法的使用步骤.     

基于蚁群算法的无人机航迹规划技术及研究现状

配置适当的算法是无人机航迹规划的关键技术之一。介绍了一种基于蚁群算法的无人机航迹规划技术的基本原理,并采用网格图建模,演示了无人机二维航迹规划问题的一般实现步骤。然后从改进算法、更换其它模型、多无人机航迹规划、动态航迹规划等四个方面探讨了基于蚁群算法的无人机航迹规划技术的研究现状,并指明了配置更完善的算法实现复杂条件下的实时航迹规划等问题是无人机航迹规划未来的主要研究方向。