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针对反辐射无人机对不规则、确定任务区域内的隐蔽雷达执行搜索攻击、压制任务的问题,提出了覆盖区域这一路径规划指标.利用遗传算法的杂交、变异操作产生满足反辐射无人机任务需求、机动性能的搜索路径,解决了反辐射无人机在不规则区域内执行任务时的搜索路径规划问题。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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多无人机协同搜索多目标的多旅行商航路规划问题(MTSP)是无人机协同作战的关键技术之一。在协同搜索背景下,多架无人机从同一个基地出发搜索附近的可疑目标,以最快速完成任务为目的,建立MTSP模型,提出一种聚类算法和遗传算法进行分步组合的优化算法。第一步,利用K-means聚类算法将MTSP问题分解成多个独立的TSP问题;第二步,改进遗传算法,引入2-opt算法作为优化算子,重新设计选择算子和交叉算子,分别求解多个TSP问题。通过具体算例验证了该算法的合理性,并同常用的分组遗传算法比较,分步组合优化算法具有更高的计算效率,求解结果更为可靠,尤其在求解大型MTSP问题时,优势更为明显。 相似文献
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应用WSEIAC武器系统作战效能模型给出了单架反辐射无人机的作战效能表达式,分析了影响反辐射无人机作战效能的关键因素,推导了多架反辐射无人机的作战效能表达式,并针对多架反辐射无人机的作战效能分析了攻击资源的分配。 相似文献
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为降低无人机通信的信号中断、改进优化多无人机协同的搜索与路径规划质量,提出基于无人机自定位、改进蚁群遗传算法的组合算法,通过将多个无人机的地上目标旅行商航路规划(Multiple Traveling Salesman Problem,MTSP)问题,转换为多个独立路径的组合优化集合(TSP)问题,引入局部信息素的搜索优化算子,为避免路径寻址工作陷入过早收敛,设计与应用选择算子、交叉算子,对不同无人机路径规划的种群个体作出交叉操作。同时在无人机通信网络路由选择分析的基础上,通过调整无人机的路径规划方式,优化通信网络性能、降低通信延时,实现区域内多无人机目标的可靠信息传输。 相似文献
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无人机群航路规划的主要目标是为每架无人机生成一条连接起始点和目标点并满足约束条件的可飞行路径。传统方法主要以代价地图为基础,采用动态规划与几何运算等方法解决无人机群的路径规划问题。然而,这些方法难以解决无人机群的几何、物理与时间等复杂多约束问题,而且代价地图的构建十分耗时,使得无人机群难以应对复杂多变的实际环境。近年来,群体智能技术的出现为无人机群路径规划提供了新思路,该技术不但能够解决无人机一维静态的路径优化问题,同时为多维动态路径的优化提供更加精准、快速、有效的智能解决方案。此外,机载智能硬件的飞速发展也极大提升了无人机群的通信速率与运算效率,使得无人机群具备环境适应能力强、部署灵活和多功能集成等优势。基于以上背景,阐述了无人机群航路规划的环境感知建模、适应度函数、约束条件和障碍物规避四方面内容;综述了群体智能算法原理,并分析讨论了5种群体智能算法以及其应用于无人机群航路规划的优缺点;分析和展望了群体智能算法应用于无人机群航路规划与任务协同方向的发展趋势。 相似文献
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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。 相似文献