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。     

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.     

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.     

基本遗传算法的航迹规划算法研究

运用遗传算法研究低空突防飞行器的透迹规划问题,建立了基于遗传算法的航迹规划的一般模型,针对垂直轨迹规划问题进行了数字仿真,并分析算法的收敛速度和精度。结果表明,遗传算法可以很快收敛到精度较高的近似解,但在接近最优解一定程度后,收敛速度放慢。如何解决这一问题,有待进一步研究。     

基于Dijkstra算法的巡航导弹航迹规划方法研究

巡航导弹的航迹规划是指依据地形信息和敌情信息,在某些约束条件下,找出导弹从初始点到目标点的最优飞行轨迹。在综合考虑了威胁度大小和航迹长度的约束,并比较了各种算法的情况下。选用Dijkstra算法实现了巡航导弹整体最优水平航迹解算。并给出了仿真实例,验证了算法的有效性和实用性。     

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.     

基于进化计算的多无人飞行器协同航迹规划

提出了一种在已知静态环境下利用进化计算实现多无人飞行器的分层离线协同航迹规划方法．针对多无人飞行器从不同起始点出发同时攻击某一预定目标问题，该方法可规划出由一系列导航点组成的三维航迹，并确保多无人飞行器在按一定的速度飞行时能避免相互碰撞、远离威胁障碍，满足航迹条件及协同限制．结果表明了该方法的可行性．     

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。     

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Hopfield人工神经网络的飞行器快速航迹规划算法

针对飞行器在复杂环境下的航迹规划，设计了一种快速Hopfield神经网络规划算法．算法使用基于距离变换的串行模拟构建数值势场，加速了数值势场的传播．在学习过程中，通过调整连接权系数改变局部势场分布．试验表明算法在单处理器上可以进行有效的快速航迹规划，该方法具有较高的效率和环境适应性．     

基于遗传算法的无人侦察机航迹规划

提出了基于遗传算法的URAV航迹规划,将航迹规划的多种约束与算法相融合,综合考虑了多种约束条件对航迹规划的影响.算法采用了改进的航迹极坐标编码方式,算法参数采用了自适应的交叉率和变异率,实现了URAV以最小的被发现概率到达目标点,仿真结果表明该方法是可行而有效的.     

单平台反舰导弹协同航迹规划算法研究

单平台反舰导弹协同攻击的核心是协同航迹规划算法。针对单平台反舰导弹协同攻击的问题,提出了基于协同进化的反舰导弹协同航迹规划算法,首先介绍了基因编码方式,然后分析了反舰导弹航迹约束条件和航迹评价函数,建立了CCRP算法模型,最后,通过算例对该算法的有效性进行了检验。该算法可有效解决单平台反舰导弹协同航迹规划问题。     

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。     

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。     

一种海上无人飞行器的快速航迹规划方法

针对海上无人飞行器的快速规划问题,提出了一种基于几何关系的扩展树策略的快速规划方法。以规避禁飞区为主要思想,快速定位到航迹中的禁飞区,通过扩展树的方法绕过禁飞区,从而达到快速规划的目标。实验结果表明,该方法可用于海上无人飞行器的实时航迹规划。     

低可观测性飞机和巡航导弹的航迹规划问题

概述了低可观测性飞机和巡航导弹任务规划系统的作用和方案组成；介绍了飞机和巡航导弹在研制／试验期间和作战环境中的威胁突防分析和航迹规划；讨论了在为飞机和巡航导弹作战任务规划系统提供威胁数据和分析支持时与情报界有关的一些问题。     

基于多路径算法的选飞航迹规划方法研究

针对支持数据链通信的巡航导弹因协同作战而预规划多条飞行航迹的特点,提出了基于多路径标号更正算法的选飞航迹规划方法。该算法在传统算法标号更正算法的基础上引入节点禁忌扩展策略,从而实现航迹的转弯控制和航迹间隔控制,保证了求取的路径满足导弹的飞行约束;通过在赋权图中引入数字地形高程信息和威胁信息,实现了该规划方法三维规划能力和威胁规避能力。给出了选飞航迹的规划步骤,通过仿真计算证明了该算法的有效性。