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.     

基于Voronoi图与改进遗传算法的航迹规划

以巡航导弹航迹规划为应用背景,提出了一种基于Voronoi图与改进遗传算法的巡航导弹分层航迹规划算法。该算法基于Voronoi图建立威胁模型对规划环境进行描述,生成初始航迹及导航点;采用变长度染色体整数编码方式,基于回溯深度优先算法产生初始种群,并设计了相应的遗传算子。进行了仿真试验,通过与遗传算法规划结果进行对比,验证了该方法在巡航导弹航迹规划快速性与最优性方面的提高。     

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。     

一种基于几何惩罚的航迹规划优化方法

针对一般稀疏A*算法规划时间长的缺点,提出了一种基于几何方式的代价优化方法,对航迹扩展点进行惩罚分类,改进代价函数。仿真结果表明,该方法能够快速有效地完成规划任务,并得到比较满意的航迹。     

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。     

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。     

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.     

基于数学形态学的巡航导弹规划空间构建方法研究

对巡航导弹航迹规划中规划空间的构建问题进行了研究。提出一种基于数学形态学的规划空间构建方法，它利用数学形态学方法计算的特征，能有效地对初始战场环境中的大规模空间数据进行处理，得到可用的航段集和节点集。仿真结果表明该方法生成的规划空间小，为航迹规划的时效性提供了支持。     

飞行器三维航迹规划算法

提出了一种应用改进遗传算法进行飞行器三维航迹规划的方法。航迹由B样条曲线得到，以代表航迹的B样条曲线的控制顶点坐标值作为染色体的基因位进行浮点数编码。在计算染色个体的适应值函数时充分考虑了飞行器的动力约束以及规避障碍能力。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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。     

巡航导弹跨海飞行高度跟踪系统仿真

海浪的运动决定于水深和海面风力等因素．文中采用功率谱密度（PSD）函数和概率密度函数（PDF）对海浪运动进行建模仿真．得到了与实际观察相符的海浪运动模型．并将此模型应用于巡航导弹掠海飞行高度跟踪仿真系统中．由此判断巡航导弹在掠海飞行性能所受海浪的影响程度，为巡航导弹地形跟踪控制系统的设计和航迹规划奠定了基础。     

巡航导弹航迹规划综述

航迹规划是新一代的超低空突防技术。论述了航迹规划对提高巡航导弹作战效能的重要作用,探讨了巡航导弹航迹规划的总体框架及关键技术。     

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．     

相邻特定平飞段间纵向航迹的快速规划算法

分析了相关的纵向航迹约束条件,选择了1组高度变化点的高度值（即平飞高度值）作为控制变量,基于约束设计了相邻特定平飞段间纵向航迹的快速规划算法模型,编制了计算机程序并以实例验证了算法的正确性。该算法能快速有效地实现相应的纵向航迹规划,对巡航导弹纵向航迹的自动规划研究具有一定的参考价值。     

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.     

基于改进量子进化算法的巡航导弹航路规划方法

针对巡航导弹作战区域广阔、航路规划效率低的问题,提出了基于改进量子进化算法(IQEA)的巡航导弹航路规划方法。首先分析并确定巡航导弹航路规划空间,建立航路评价的代价指标;针对实数编码量子进化算法容易早熟、陷入局部最优的缺点,引入染色体的概率表达特性,使得每条染色体均能以一定概率表达优化问题的所有可行解;借鉴遗传算法的思想,在IQEA中引入染色体繁殖机制,结合动态量子门实现染色体的进化,实现算法局部搜索和全局搜索的平衡。仿真实验结果表明,基于带繁殖机制的IQEA的航路规划算法能够快速、稳定地搜索到代价更低的航路,所规划航路能够有效进行威胁规避、地形回避和地形跟随。     

巡航导弹航迹规划决策系统研究与开发

在研究巡航导弹任务规划的基础上,采用TF/TA2（Terrain Following/Terrain Avoiding/Threat Avoiding）技术,利用地球曲率和地形起伏而造成的防空体系的盲区,使导弹进行超低空飞行,达到突防目的.并设计了巡航导弹航迹规划决策系统,包括地形模拟、航迹决策、雷达辐射源库、火力威胁库的建立和最优航迹算法研究等.     

基于遗传算法的协同航迹规划算法研究

文中针对无人飞行器的协同航迹规划,提出了一种基于遗传算法的协同航迹规划算法。该算法采用双层进化机制,不同的飞行器生成各自的可行航迹种群用于下层进化;对不同飞行器的可行航迹进行组合形成协同航迹组种群用于上层进化。实验表明,该算法能够在较短的时间内规划出较优的协同航迹组;同时,由于下层进化中利用了状态表征矩阵和新的引导信息,使得收敛速度比标准遗传算法更快。     

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.