不确定环境下的侦察无人机自主航路规划仿真

自主式无人机是无人机发展的必然趋势,不确定环境下的航路规划是无人机航路规划研究的新领域.为了研究战时条件下侦察无人机的自主航路规划,根据无人机的控制系统工作方式,建立了仿真模型框架,并在此基础上开展仿真研究.首先,针对战时条件下侦察无人机执行任务的不确定环境,从战场使用的实际情况出发,建立了基于目标存在概率的环境信息模型;然后,根据无人机机载探测设备探测区域建立了探测模型,提出了航路控制决策模型,并采用动态规划进行航路规划.最后,设计了一个无人机侦察不确定环境的仿真试验,仿真结果验证了该方法的有效性.     

将盘旋动作引入自主航路规划的方法

为了使侦察无人机在不确定环境下航路选择更加灵活,提出了一种将盘旋动作引入到自主航路规划中的方法。首先,分析了盘旋动作对机载侦察设备的不利影响,以及盘旋动作对扩大航路选择范围上的优势。然后,通过设置修正系数的方法,对航路选择的目标函数进行改进,将盘旋动作引入到无人机航路规划的决策集中。最后,通过仿真试验验证了该方法的有效性。     

反辐射无人机协同搜索航路规划

为解决反辐射无人机的协同搜索问题,首先,建立"全时域视场覆盖"这一协同搜索航路规划代价指标,以两架无人机为例,规划出协同搜索航路,并制定合适的协同搜索策略;其次,利用一阶一致性算法来协调控制每架反辐射无人机的速度,使反辐射无人机同时到达指定位置;最后,通过仿真验证了该方法的有效性与可行性。     

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。     

雷达对抗侦察无人机作战运用定量分析

在分析雷达对抗侦察无人机侦察距离和瞬时侦察区域面积的基础上,对侦察无人机作战运用进行定量分析。首先,在假设无人机飞行高度固定的前提下,建立无人机相对目标雷达航路捷径与最大侦察航路长度的函数关系,而后在此基础上分析了无人机飞行高度对最大侦察航路长度和最佳航路捷径的影响,最后对侦察任务中无人机的兵力需求进行了分析。     

多无人机飞行路径自动规划算法研究

路径规划对无人机完成其侦察作战任务具有重要意义。针对多无人机飞行路径自动规划算法,从模型建立和算法设计2个方面对规划过程中的关键技术进行了详细分析。算法采用构造Voronoi多边形图的方法来进行路径规划。基于构建的战场环境V图,采用图论中的Dijkstra算法,对V图进行搜索得到初始航路并进行优化。经过分析仿真结果证明,该算法能对典型的多无人机飞行任务进行路径规划,并能满足多种约束条件,获取合理的规划结果。     

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.     

地域通信网干扰效果评估指标研究

目前地域通信网是战术通信网的主体和主要发展方向。介绍了地域通信网的特点,分析了对地域通信网的干扰方法。针对地域通信网的工作特性,提出了采用误码率和网络阻塞概率作为对地域网干线节点干扰的效果评估指标,最后以四个节点组成的栅格状地域通信网作为研究对象,采用数学仿真方法对多种情况下的误码率、网络阻塞概率进行了仿真评估。     

基于OPNET的地域通信网网络仿真研究

针对无线通信情况下地域通信网中心交换机节点间的通信质量,采用模块化的方法描述节点对象的行为并对节点进行建模,通过OPNET网络仿真工具对地域通信网各网络节点的仿真模型以及组成各节点的进程模块进行设计实现,结合地域通信网的一个实例,得出了节点受不同干扰情况下的全局数据业务丢包率和话音业务呼损率。     

采用粒子群优化算法规划无人机侦察航路

研究了粒子群优化算法,提出了将该算法运用于无人机的航路规划.引入交换指数和变异子的概念,解决了算法的局部极值问题,给出了航路规划的方法和步骤.在Matlab仿真环境下得到了参考航路.结果表明,该算法简单有效,在很大程度上提高了无人机的侦察效率.     

无人机侦察航迹规划研究

侦察打击一体化无人机是否可以精确地打击目标很大程度上取决于之前的侦察,因此侦察航迹规划系统对于这类无人机来说就显得尤为关键。首先对无人机侦察打击一体化系统进行设计,接着对搜索区域、机载侦察设备的探测区域和动作库进行建模,并根据性能指标进行决策,最后通过仿真验证。结果表明该系统能够根据当前的各种态势自主决策,生成的航迹完全可以满足无人机自主侦察的要求,使在该区域内搜索的无人机发现目标的概率最大。     

基于多蚁群系统的多无人机反侦察航迹规划

无人机侦察具有机动性强、定位精度高等优势,可有效弥补航天侦察过境时间受限和技术侦察难以定位电磁静默目标的不足。搭载机载雷达侦察系统的多架无人机协同对热点区域搜索,“以空侦海”可大幅提升联合作战行动中对海搜索侦察能力。因此,无人机协同海域态势感知路径规划问题研究具有重大意义。提出了基于Markov Mento-Carlo仿真+多类型蚁群系统算法的多无人机协同搜索方法,并根据概率热图提供的先验概率以及机动策略,提出了基于贝叶斯的概率图更新策略。     

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。     

未知环境下多无人机协同搜索与围捕策略研究

针对多无人机在未知环境下的目标搜索与围捕问题，文中提出一种多无人机协同搜索与围捕策略。该策略分为两部分：一是基于区域划分的多无人机遍历式协同搜索；二是基于时间一致性的多无人机协同围捕。首先，根据相关参数对任务区域进行子区域划分，并根据无人机与子区域中心点距离以及子区域的状态进行子区域搜索任务实时分配；其次，根据目标的位置以及建立的围捕点生成模型，解算出围捕点；最后，采用距离协商法，根据各无人机与各围捕点之间的距离进行围捕点的合理分配，并根据各无人机与其配对围捕点之间的距离以及无人机的速度范围建立多无人机的时间一致性约束，通过调节各无人机的飞行速度实现同时到达配对围捕点的目的。考虑到环境未知，在多无人机协同搜索与围捕的过程中，采用VFH+进行无人机的局部路径规划，以确保无人机的安全。仿真结果表明，所提出的多无人机协同搜索与围捕策略具有可行性。     

一种新的地域通信网关键节点识别方法

分析了地域通信网的网络模型。根据地域通信网的典型特性,针对节点容量法和节点连通度法的缺点,提出了一种新的关键节点识别方法,并给出了关键节点识别流程,同时进行了实例分析。首先比较节点连通度的大小,定义连通度最大者为关键节点;其次,当存在某两节点的连通度一样大时,取节点的容量大者为关键节点。实例分析表明了该方法的有效性、简单性和准确性。     

基于Voronoi图和离散粒子群优化的无人机航迹规划

航迹规划是根据任务目标规划出满足约束条件的飞行轨迹,是实现无人机突防攻击的关键技术.由于无人机航迹规划的复杂性,提出了一种无人机分层航迹规划的方法,该方法首先由Voronoi图生成初始航路,然后考虑各约束条件,赋予各航路相应的权值,最终应用离散型粒子群算法搜索出满意的规划解.仿真结果表明,该方法规划效率高,占用内存少,...     

基于在线支持向量机的无人机航路规划技术

研究了一种基于在线支持向量机的无人机航路规划方法,以保证无人机在完成任务时候能以最小的被发现概率以及最短航程安全到达目标点。首先建立多约束的无人机航路规划数学模型,并进行分析。应用A*算法产生初始航迹获取样本数据,在此基础上应用在线支持向量机具有在线训练、模型精确度高、需要样本少、泛化能力强等特点,实现无人机航路优化。最后将所研究的方法应用于无人机的航路规划仿真,仿真结果表明所研究的基于在线支持向量机的无人机航路规划方法是有效的。     

巡逻攻击导弹协同侦察航路规划研究

为了充分发挥巡逻攻击导弹巡逻侦察能力,研究了巡逻攻击导弹侦察航路规划.首先,在威胁建模的基础上,基于图论思想将巡逻侦察航路规划问题转化为哈密顿圈问题;然后,提出了基于Floyd算法和改良圈算法的航迹规划算法,求取了初始航路;最后采用三次B样条对航路进行优化,得到可飞航路.仿真结果表明该方法简单实用.     

无人机侦察任务计划计算

无人机任务计划系统根据不同的无人机性能、机载载荷、任务信息以及威胁信息,对无人机的飞行高度、速度、时间以及载荷使用进行合理的分配,以保证完成任务的总的任务代价最小。本文首先根据无人机侦察任务情况建立相应的代价函数,利用层次分析法对代价函数的各个因子进行加权求和;然后分别对各个因素进行模型的建立;最后利用计算仿真得到无人机的侦察任务计划。按照制定的任务计划,可以达到任务执行性能最优。     

基于遗传算法的无人机航路规划

无人机在执行任务时需要装载根据战场环境预先规划好的最优路径,路径的优劣直接决定了无人机的作战效率。采用遗传算法进行无人机路径优化,算法利用极坐标描述威胁位置和航路点,将路径编码由二维缩减至一维,降低了搜索空间,提高了优化效率。对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,编码方式大大提高了优化效率,得到的航路有效地规避了威胁。