基于空间改进型Voronoi图的无人机路径规划研究

三维空间路径规划在某些特殊情况下必不可少,如无人战斗机为了降低敌雷达的探测概率,利用山谷或其他特殊地形飞行。在原有基于平面Vorinio图的路径规划基础上,将Voronoi图的概念进行了推广,提出了“空间改进型Voronoi图”的概念。研究了不同威胁体下“空间改进型Voronoi图”构图的一些基本原则,包括不同威胁体下“空间改进型Voronoi图”作图法,以及突发威胁体下空间局部路径重规划区域原则和空间局部最优路径选择原则等。并将平面路径规划下无人战斗机战场态势感知模型推广到三维空间。仿真结果表明整个模型构架的基本思路可行。

基于空间改进型Voronoi图的路径规划研究

三维空间路径规划在某些特殊情况下必不可少,如无人机为了降低敌雷达的探测概率,利用山谷或其他特殊地形飞行．在原有基于平面Voronoi图的路径规划基础上,将Voronoi图的概念进行了推广,提出了“空间改进型Voronoi图”的概念．研究了不同威胁体下“空间改进型Voronoi 图”构图的一些基本原则,包括不同威胁体下“空间改进型Voronoi图”作图法,以及突发威胁体下空间局部路径重规划区域原则和空间局部最优路径选择原则等．仿真结果表明整个模型构架的基本思路可行．

改进潜能模型与加权Voronoi图在空间可达性与服务区分析中的应用

中小学基础教育设施空间可达性与服务区分析是城市公共设施的资源配置与布局优化研究的重要内容。首先对研究区概况、所用数据及研究方法进行了详细的阐述,然后以南昌市辖区中小学教育设施为例,采用改进潜能模型与加权Voronoi图探究其空间可达性特征与服务区划分,旨在对南昌市中小学教育服务设施的空间布局进行综合评价并给出相应优化建议。研究结果表明:南昌市中小学的空间可达性呈现较显著的空间差异,同时绝大部分中小学服务区都跨越其行政区域边界。

改进型Voronoi图和动态权值A*算法的无人机航迹规划

针对实际作战环境中的不同威胁等级和不同威胁实体的威胁源,提出了改进型的Voronoi图,并建立了基于改进型Voronoi图的航迹规划空间;基于A*算法的估价函数在不同阶段对指标的敏感度不同,在传统的启发式A*搜索算法基础上提出了动态权值A*搜索算法,提高了航迹搜索的效率,实现了航迹搜索过程快速性和准确性的结合。最后通过Matlab仿真计算出由动态权值A*算法得到的最优航迹,并进行了航迹的平滑处理,仿真表明了该方法的可行性。

基于改进型Voronoi图的无人机航迹规划研究

常规Voronoi图只能用于等威胁体的航迹规划,对实际战场环境有较大的局限性。提出一种基于Delaunay三角网的改进型Voronoi图,并将其用于不同威胁体的航迹规划。主要讨论了改进型Voronoi图的构造步骤以及起始航迹和终止航迹的确定方法,最终在VC++6.0开发环境下完成了基于改进型Voronoi图的航迹规划。结果显示,规划出的航迹能有效避开雷达等威胁,表明了改进型Voronoi图在基于不同威胁体的航迹规划中的可行性。

基于Voronoi图和蚁群算法的无人机航迹规划

为提高无人机任务环境模拟的真实性,利用改进后的Voronoi图对任务环境进行建模。同时,为了更快地生成一条满足任务需求的最优飞行航迹,提高航迹规划的实战性和高效性,分析了蚁群航迹规划算法的运行原理,以及算法运行机制对算法性能的影响,提出了算法的改进原则,并在此基础上给出了新的信息素更新方式和新的启发式。利用改进后的蚁群算法,在改进型Voronoi图上进行了无人机航迹规划。计算机仿真结果表明,改进后的蚁群航迹规划算法与传统的蚁群航迹规划算法相比,运行时间更短,收敛速度更快,且得到最优航迹的概率更高,验证了算法改进原则的有效性。

动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法

受限区域内的单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、数据的相似分析和推理、空间数据库等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,详细研究了动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法。基于计算几何中的Voronoi图给出了VOR_IN_CRSCNNC算法、VOR_EX_CRSCNNC算法和VOR_DE_CRSCNNC算法。进一步进行了实验比较和分析。理论研究和实验分析表明,所提出的算法在查询过程中减少了数据逐一筛选和判断的冗余计算,在处理空间数据量较大、初始受限区域数据量较多、受限区域形状较为复杂的单纯型连续近邻链查询方面具有较大的优势。

受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法

由于已有的最近邻查询方法无法直接处理受限区域内的单纯型连续近邻链查询问题,针对受限区域和障碍物的复杂性,详细研究了受限区域内无障碍物和有障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询方法,分别提出了VOR_NB_CRSCNNC算法和VOR_CB_CRSCNNC算法。算法基于计算几何中的Voronoi图和判定圆域对空间数据对象进行预先筛选和计算,每次查询仅需考虑落在数量较少的Voronoi多边形和判定圆域内的数据点,预先过滤掉大量数据,减少每次计算涉及的数据量。理论研究和实验分析表明,所提出的算法在查询过程中减少了数据逐一判断的冗余计算,受受限区域形状的影响较小,较大程度提高了查询效率。

障碍物增减情况下的单纯型连续近邻链查询

单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、空间数据库、数据的相似分析和推理等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,对动态障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询(Ob SCNNC查询)问题进行了详细研究。利用Voronoi图和判定圆给出了Ob SCNNC_Search算法,进一步提出了障碍物动态增加情况下的查询算法(Ob SCNNC_ADD算法)和障碍物动态减少情况下的查询算法(Ob SCNNC_DET算法)。对所提方法进行了实验比较与分析。理论研究与实验分析表明,所提方法较适合处理障碍物环境下的单纯型连续近邻链问题。

基于分布式约束优化的多平台导弹协同航路规划

考虑到战场环境存在不同威胁体,引入改进型Voronoi图,完成了不同威胁集合下导弹可飞航路集的构图;建立了威胁和燃油模型,计算得到各段航路的代价.在此基础上,针对多导弹航路的总代价最小,且到达目标的最大时差最小的优化目标,将多平台导弹航路规划问题建模为分布式约束优化问题,并利用分布式约束优化算法求解各弹的航路.针对典型实例进行了仿真,获得了优化的航路方案,且计算时间、通信量等指标均表明了模型方法的有效性.

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。

基于混合动态贝叶斯网络的无人机路径重规划

针对无人机航迹规划的实时重规划能力,研究了局部路径构图的基本原则并提出了一种突发威胁体下无人机局部路径重规划的算法。首先根据不同威胁体的分布情况构造无人机的可飞航路集,用“改进型Voronoi图”表示出来,采用Dijkstra算法求解初始粗略最短路径。在无人机飞行过程中,通过基于混合动态贝叶斯网络的切换线性动态系统模型感知环境,应用Viterbi应用解码算法确定突发威胁体的实时位置及威胁等级,后依据局部路径重规划原则进行寻优,最后应用三次平滑及序列二次规划方法获得实际可飞路径。用Matlab仿真验证,证明了算法有效性。

一种无人机局部路径重规划算法研究

提出了一种突发威胁体下无人机局部路径重规划的算法。首先根据不同威胁体的分布情况构造无人机的可飞航路集,用“改进型V orono i图”表示出来,采用D ijkstra算法求解初始粗略最短路径。在无人机飞行过程中,通过基于混合动态贝叶斯网络的切换线性动态系统模型感知环境,应用V iterb i解码算法确定突发威胁体的实时位置及威胁等级,再依据局部路径重规划原则进行寻优,最后应用三次平滑及序列二次规划方法获得实际可飞路径,并用M atlab仿真验证了算法的有效性。

基于相似度的手写汉字笔划鉴别方法实验研究

针对手机和平板电脑上手写汉字主流的xml存储格式,提出了一种对识别用户手写汉字笔划的算法。算法首先从三种结构特征对手写汉字进行编码,然后计算用户字笔划、模板字笔划之间不同编码集合的相似度,最后组合多种相似度识别手写汉字的笔划,并通过三种应用实验验证方法的有效性。笔顺的判别一直是手写汉字识别的难点,文章中提出的方法笔顺的识别率高达95%以上。此算法在用户字的多笔、少笔判别、笔顺判别、整字的正确性以及美观性判别等方面都有着广泛的应用。

突发威胁情况下的无人机航迹重规划

为了提高Voronoi图在航迹规划方面的实用性,提出了一种改进型的Voronoi图构造模型。该模型通过引入威胁源的不可穿越区域边界,利用折中原理,在Delaunay三角网的基础上构建航迹拓扑空间。改进型的Voronoi图模型拓展了传统模型的航迹段数量,提高了航迹段对威胁的敏感性,使规划的航迹更为合理。其次,在分析突发威胁对于航迹拓扑空间影响的基础上,提出了一种基于改进型Voronoi图的航迹重规划模型,并结合D*算法对突发情况下的航迹重规划进行了研究,规划出了理想航迹。