采用威胁启发鸽群优化的武装直升机航路规划

针对复杂地形和威胁环境下武装直升机对地攻击航路规划问题,对鸽群优化进行了改进,提出了融入威胁启发机制的改进鸽群优化。充分利用作战区域中已知的威胁信息,将其作为启发信息反馈到鸽群中指导信鸽飞行,增强个体在搜索过程中的方向性。此外,采用航路点允许列表构成鸽群优化的寻优空间,缩小搜索空间,并保证了生成航路的可行性。仿真结果表明,所提出的方法能够有效地规划出直升机的最优航路,且规划航路具备避开地形障碍和敌方威胁的能力。     

反潜直升机武器挂载方案研究与仿真

反潜直升机在任务规划期间,优化武器挂载方案是提高反潜直升机搜攻潜效能的有效途径.通过建立反潜直升机搜攻潜效能数学模型,分析任务执行期间可能的作战模式和它们的效率及代价,给出不同预设搜潜模式下的典型武器挂载方案,辅助任务规划人员进行决策.仿真表明,所提出的武器挂载规划方法具备经验法简单实用的优点,同时还量化了搜索时间、搜索面积、搜索和攻击概率等指标,方便任务规划人员进行决策.     

海上GPS导航系统的参数计算

根据当前船位和预置的航路点位置计算航路点导航参数是海上导航的基本问题。本文简要介绍了航路点导航的基本原理,提出了海上GPS导航参数的一种计算方法,对大圆航法导航参数的推导、计算进行了讨论,最后给出了软件设计流程图。     

基于改进Theta*算法的直升机三维航路规划

提出一种在Basic Theta*算法基础上改进的三维航路规划算法.针对直升机低空飞行环境建立三维空间威胁源模型,充分利用已知环境信息,综合考虑航迹长度、威胁代价等影响因素.算法采用变权重评估函数提高搜索效率,减少航路搜索过程中无效的节点可视性检查以提高运算速度,最终得到一条起止位置之间的可飞航线.仿真结果表明,所提改...     

基于Voronoi图与蚁群算法的UCAV航路规划

提出一种基于Voronoi图和蚁群优化算法(ACO)的无人作战飞机航路规划的方法.首先根据已知威胁源建立威胁源的Voronoi图,并构建了起始点、目标点与威胁场的Voronoi图赋权有向图,从而建立了无人机搜索路径的集合,结合初始集合,然后给出无人作战飞机航路规划的具体实现过程,最后对UCAV在多种威胁环境下的航路规划进行了仿真实验,仿真结果表明这种航路规划方法是可行和有效的.     

自适应蚁群算法的无人机航迹规划方法

为了提高无人机完成任务效率,在执行攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路.提出了一种Q-学习的自适应蚁群算法的无人机航路规划方法,建立了基于真实地形数据和火力威胁区的威胁模型;针对传统蚁群算法在搜索过程中出现停滞现象,提出的Q-学习的自适应蚁群算法有效地解决了这一缺陷.并使用该算法对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算,仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

遗传算法在无人机航路规划中的应用

随着无人机在现代战争中的作用日趋重要,对无人机航路规划的研究也越来越多。分析了无人机航路规划涉及的因素和处理过程,介绍了遗传算法的相关内容。根据无人机航路规划涉及因素多、计算量大的特点,采用遗传算法进行航路规划。给出了遗传算法编码方法以及算法参数、终止条件的设置方法,提供了一个应用示例,并给出了一些改进的建议。     

无人机覆盖搜索地域通信网交叉式航路规划

针对地域通信网的侦察搜索问题,提出一种以交叉式航路来实现对地域通信网部署区域完全覆盖搜索的无人机航路规划方法。首先,根据地域通信网结构特点以及干线节点天线波束特性,定性地分析得到无人机侦察干线节点时的最大侦察距离与盲区侦察距离,并分析得到无人机搜索干线节点的静态模型以及动态模型;其次,根据侦察模型,建立并优化无遗漏搜索的无人机交叉式搜索航路模型,该方法可保证搜索到地域通信网所有干线节点,并提高任务执行效率;最后,对无人机交叉搜索航路进行仿真,仿真结果表明,该方法能有效搜索到地域通信网每一个干线节点,并求解了无人机交叉式覆盖搜索航路代价。     

某型海上救助直升机加装光电设备适应性设计

从系统的角度论述某型海上救助直升机加装光电设备的适应性设计,通过直升机与光电设备之间的机械、电气接口、安装方式、布线设计、电磁干扰等方面,详细论证了救助直升机的改装过程以及应用。通过实际应用验证,直升机加装光电设备能有效提高海上救助能力、增强海上救助手段,在现代化海上搜救应急保障救援体系中,这一技术有着非常广阔的前景和应用。     

基于MPSO算法的空舰导弹航路规划

为保证空舰导弹的最佳攻击效果,借鉴水空介质航行器的相关研究思路,提出一种将导弹末端突防航路扩展至水下的攻击模式,并对其全局航路规划进行了研究。首先对目标舰艇对空及对海的综合防御能力进行了分析与建模,为保证规划算法效率,利用多种群粒子群优化(MPSO)算法进行寻优搜索,设计了相应的适应度函数和进化策略,最后给出仿真算例。仿真结果表明,该方法可以实现不同介质空间武器全局航路规划。     

无人机在突防行动中的航路规划研究

在分析航路规划对无人机突防行动重要性的基础上,研究了无人机突防航路规划的基本方法,给出了突防航路的代价函数和航路的构建及优化方法,最后利用文章探讨的方法对某无人机的突防航路规划进行了实例仿真,其研究的原理和方法对无人机突防能力的提高将产生积极的影响,可为无人机的作战运用提供有力支撑。     

无人直升机航路规划中飞行安全问题分析

根据无人直升机的特点,阐述了无人直升机航路规划的特殊性,讲述了一般的航路规划过程和注意事项。同时从速度判定、高度判定、数据链通视判定、控制律适应性判定以及燃油预估等5个方面,讲述了保证飞行安全的方法和措施。     

一种搜索导航航路点信息的验证方法

本文介绍了一种针对扇形、盒形、梯形搜索导航航路点信息的验证方法。其根据搜索导航计算得出的航路点信息进行初始条件的反推,进而与设定初始条件进行比较,从而验证搜索导航航路点信息计算的正确与否。实验结果验证了这种验证方法是有效可行的。     

无人机固定航路规划与质量评价

军用无人机航路规划类型与作战任务紧密相关,通常在执行远距离情报侦察任务时,采用固定航路规划方法推算飞行航路。为定量分析固定航路规划的质量优劣,发现制约航路质量提升的关键点,建立了以任务完成度、飞行安全度和性能发挥度为主体的航路质量评价指标和计算模型。在此基础上,以环形航路规划为例提出了一种新的固定航路规划方法,方法以战斗分界线为基准,经历航路逼近、前伸探索、回溯寻优3个阶段,得出常规、激进、保守3种航路规划结果,满足不同作战背景和任务要求下的航路规划需求。在作战仿真系统中的应用与实践表明了方法的有效性,航路规划的质量评价能够清晰反映航路优劣,为指挥员决策提供依据。     

采用改进流函数法的无人机航路规划

提出改进的流函数法为无人机在复杂地形环境下进行航路规划。针对传统流函数法在多个障碍物航路规划时存在的问题,进行了理论分析,并给出一种虚拟动态目标的方法,解决了两个障碍物重叠情况的航路规划问题。为满足无人机的机动约束,将无人机自身的约束条件转化为虚拟障碍,以保证规划出的航路可飞。仿真结果表明,该方法能够在复杂地形条件下快速地为无人机规划出一条可飞的航路,具有较好的工程应用价值。     

综合搜救显示控制系统的设计与实现

为了提高直升机搜救系统的综合显示处理能力、减轻飞行员和救援人员负担、提高搜救效率和成功率、减轻直升机重量,设计了一种高分辨率、重量轻、综合化程度高的搜救显示控制系统。文章介绍了综合搜救显示控制系统的系统架构、工作原理、设计方案和软件架构。     

无人机航路规划中的变步长A*算法

为了实现无人机在不同条件下的自主航路规划,提出一种变步长的A*方法.此时,每步迭代的可拓展点为搜索区域内不同搜索角度、不同拓展步长的点阵.这样保证了每次搜索能在一个较大的区域进行,并能保证每次搜索对地图的分辨精度.然后,依据稀疏A*方法(SAS)的思想,对单步迭代的拓展方法给出了减少运算量、加快运算速度的改进方案;依据...     

红外制导空舰导弹最大攻击角解析计算方法

针对红外制导空舰导弹航路规划中的重要影响因素——攻击角,建立了航路点数量、相邻航路点间距、航路点转弯角和航路路程等约束条件模型;提出了最大攻击角的解析计算方法,并区分一个、两个和多个航路点等三种情况,运用几何学原理,分别给出了最大攻击角的定量计算模型。最后,对航路点数量、转弯角和导弹航程等因素影响下的最大攻击角进行了仿真计算。结果显示,最大攻击角随着航路点数量的增加而快速增大;航路点数量一定时,最大攻击角随着航路点转弯角的减小而增大;但应注意,攻击角的增加是以牺牲红外制导空舰导弹航程为代价的。     

基于改进A*算法的无人机动态航迹规划

在无人机航路规划问题的研究中,针对传统 A*算法在航路规划中的不足,提出了一种增加约束条件的广义搜索 A*算法,并将该算法应用到动态航路规划中。该算法在节点搜索中解决了 A*算法大空间搜索的复杂程度,而且用重新估价代价值来满足无人机的实时性,最后用平滑处理算法使规划的航路满足无人机的机动性能约束。仿真结果表明,该算法性能优于传统 A*算法,具有很好的实时性,适用于无人机航路规划的工程应用。     

通信约束下的多无人机协同航路规划

针对存在通信约束的多无人机协同航路规划问题,在考虑多无人机同时到达目标点和避免相互碰撞的条件下,使用改进的A*算法规划出多无人机飞行的原始航路;通过不断计算和比较无人机间的距离来限制无人机的飞行,使无人机之间的距离始终保持在允许通信距离范围内;通过减小最大允许通信距离和增大最小安全距离来消除通信时间延迟对协同航路规划的影响,从而建立了存在通信距离限制和通信时间延迟条件下的多无人机协同航路规划算法。仿真结果验证了该算法的有效性。