基于粒子群优化的三维突防航迹规划仿真研究

提出了一种基于粒子群优化的三维突防航迹规划方法并进行了仿真验证。通过引入最小威胁曲面的概念生成三维航迹搜索空间,利用一个有限项的多项式函数来逼近最小威胁曲面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而原来的规划问题简化为在一个一元函数多项式系数空间中的搜索寻优。利用粒子群优化,将约束条件和搜索算法相结合,能有效减小搜索空间,提高效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、地形回避和威胁回避的功能。

一种用于低空飞行的在线航迹重规划方法

研究了飞行器在低空飞行时的在线航迹重规划问题,并提出了一种新方法。通过引入最小威胁曲面的概念生成三维航迹搜索空间,利用一个有限项的多项式函数来逼近最小威胁曲面中的三维航迹在二维水平面内的投影,将航迹规划问题转为在一个一元函数多项式系数空间中的搜索寻优。利用粒子群优化算法完成优化,并借鉴预测控制中滚动时域优化的思想,以在线滚动进行优化的方式完成航迹的在线重规划。实验表明该方法能够规划出合理的航迹并满足实时性要求。

基于改进蚁群算法的无人驾驶飞行器三维航迹规划与重规划

研究了一种改进蚁群算法在无人驾驶飞行器三维航迹规划中的应用。针对基本蚁群算法容易过早陷入局部最优以及过早陷入迭代停滞的缺陷,新提出了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法;借助最小威胁曲面这个概念,将最小威胁曲面向水平面投影,使三维航迹规划转换为二维航迹规划;并借助动态窗口这个概念,在三维离线航迹的基础上进行航迹局部重规划;最后给出仿真验证。仿真结果表明:改进蚁群算法在解的优越性和算法的快速性上都全面优于基本蚁群算法,并且改进的蚁群算法在三维航迹重规划上有很强的适应性。

粒子群算法在翼伞空投系统航迹规划中的应用

针对当前翼伞系统研究中未考虑到地形威胁、火力威胁对航迹规划影响的问题,对地形威胁和火力威胁进行了建模,结合翼伞飞行特性,引入最小威胁曲面生成三维航迹搜索空间,并利用粒子群算法搜索优化翼伞系统的航迹。仿真结果表明,粒子群算法能有效地减小搜索空间,提高规划的效率,且使规划出的航迹能够躲避威胁,满足航程和高度的要求。

一种基于遗传算法的低空突防航迹规划方法

对基于遗传算法的低空突防航迹规划问题进行了研究。通过引入最小威胁曲面的概念生成三维航迹搜索空间.利用一个有限项的多项式函数来逼近最小威胁曲面中的三维航迹在二维水平面内的投影.从而原来的规划问题简化为在一个一元函数多项式系数空间中的搜索寻优。利用遗传算法,将约束条件和搜索算法相结合,生成的航迹具有地形跟随、地形回避和威胁回避的功能,并进行了仿真验证.

粒子群法在三维航迹规划及优化中的应用

有效航迹规划是对敌纵深目标攻击成功的可靠保证,为了在复杂的地形和敌方火力威胁环境中生成最优的三维航迹,提出了一种利用粒子群法来优化三维航迹规划的方法,同时,利用动态窗对原航迹规划中新出现的威胁进行航迹动态规划。根据飞行器的飞行性能,通过引入最小威胁曲面概念生成三维航迹搜索空间,再利用一个有限项的多项式函数来逼近最小威胁曲面中的三维航迹在二维水平面内的投影,将原来的规划问题简化为在一个一元函数多项式系数空间中的搜索寻优。仿真结果显示,利用粒子群法优化的静态航迹规划能有效减小搜索空间,提高规划效率,同时,动态航迹规划能回避新威胁。

竞争量子进化算法的巡航导弹航路规划与重规划方法

针对巡航导弹航路规划问题,提出了一种竞争量子进化算法(CQEA),算法通过双方向进化及自适应变异避免其陷入局部最优解。同时,鉴于航路重规划对实时性的高度要求,借助最小威胁曲面及搜索竖线将三维搜索空间降到一维,并引入功能区域簇初始化思想来保证初始种群皆为非劣个体,从问题的几何本质上提升航路重规划效率。最后利用CQEA算法进行了航路规划与重规划仿真实验,结果表明,与PAQEA相比,CQEA搜索效率更高,稳定性更好;与原三维搜索空间相比,通过削减搜索空间及引入功能区域簇初始化思想后算法搜索速率更快,符合航路重规划对实时性的高度要求。

粒子群算法在巡航导弹航路规划中的应用

基于最小威胁曲面的概念,将三维航路投影到二维平面上,从而使巡航导弹的航路规划过程从三维空间映射到为二维平面内进行,分别建立了航路的威胁模型和代价模型,应用粒子群算法在进行航路寻优,介绍了航路寻优的流程并进行了仿真验证。仿真结果表明,粒子群算法能够有效地解决巡航导弹的航路全局寻优问题。

基于粒子群算法的无人机航迹规划

文中提出了一种基于粒子群算法的无人机航迹规划算法。为了减少规划的难度,通过"最小威胁曲面"概念的引入,将"最小威胁曲面"进行水平投影,从而将三维航迹规划问题转换成为二维航迹规划问题进行处理;然后利用动态粒子群算法在水平投影面里进行航迹搜索;最后给出了仿真验证,通过仿真结果可以看出,本文介绍的航迹规划方法的有效性。