一种三维航迹快速搜索方法

本文提出了基于SAS的自动三维航迹规划方法。该方法通过把约束条件结合到搜索算法中去，有效地减小了搜索空间，缩短了搜索时间，从而使三维规划能够用于实时航迹规划。在搜索过程中地形信息得到了充分利用，使算法生成的航迹能够自动回避地形和威胁。实验证明，该方法能够快速有效地完成规划任务，获得满意的三维航迹。     

动态环境中的飞行器实时三维航迹规划方法研究

本文提出了一种新的飞行器三维航迹规划方法－SDS。该方法能够在具有预先未知威胁的飞行环境中在线实时航迹规划。当飞行器上装备的探测器探测到飞行环境中有预先未知的威胁出现时，根据探测到的信息及时更新威胁数据。SDS根据新的环境信息局部修正受到影响的航迹段来获得新的全局最优航迹。在每一时刻考虑当前已知的信息下，SDS生成的航迹是满足要求的最优航迹。     

无人飞行器在线航迹规划技术研究

在线航迹规划是针对不确定环境中的航迹规划问题,无人飞行器需要在参考飞行航线的约束下,根据局部地形、地貌、障碍、威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制,实时地计算出飞行航迹,并跟随该航迹完成飞行任务。阐述了无人飞行器在线航迹规划的结构框架,分析了无人飞行器动力学约束及威胁场约束,并根据航迹几何建模方法及在线规划算法的国内外研究概况,着重探讨了在线规划算法如A＊算法、Dynapath算法及连续型粒子群优化算法。最后,阐述了无人飞行器在线航迹规划面临的关键问题及发展趋势。     

一种基于可行优先的三维航迹规划方法

针对三维航迹规划的实时性问题,提出了一种基于可行优先的三维航迹规划方法。不同于通常的最优优先算法,该方法使用可行优先的准则,有效地剪除了搜索空间,提高了搜索效率,从而使三维航迹规划能够应用于实时航迹规划中。在搜索过程中,该方法通过改进局部航迹的三维规划,飞行状态保持,动态网格,导引点集四种策略,能快速地规划出三维航迹。算法复杂度分析和试验表明,该方法能够有效地完成航迹规划任务,获得满足要求的可行航迹。
     

动态战场环境中无人机航迹规划方法研究

采用距离变换方法对动态战场环境中无人机航迹规划问题进行研究。改进了距离变换扩散过程的计算方法，使其能够以更快的速度对大范围复杂环境进行处理。针对战场环境中航迹规划的特点，在考虑航程代价的基础上，提出了基于代价的距离变换方法，将敌方威胁等因素的影响作为风险代价集成到距离变换过程中。通过对威胁值进行设置，规划时可以根据任务态势在航程代价和风险代价间实现协调以满足不同的战术要求。仿真结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。     

虚拟三维地形模型的建模技术研究

三维地形建模技术是视景仿真系统开发的关键因素。为了缩短地形建模时间和提高地形模型的真实性,提出了一种基于Terra Vista的地形建模方法。该方法将获取的数字高程模型（DEM）数据、文化特征数据及其遥感影像数据进行融合,并通过地形转换算法及矢量数据的映射生成比较真实的三维地形模型。测试结果表明,该方法快速、高效地生成了三维地形模型,并为三维地形建模的进一步研究提供了参考和依据。     

一种针对运动目标的飞行器航迹搜索算法

鉴于目前大部份的航迹规划方法研究都局限于静止目标，提出了一种针对运动目标的飞行器航迹规划方法。该算法借鉴自学习实时A*搜索的思想，将飞行器的运动与航迹搜索结合在一起，可以对目标的每一步移动实时作出反映。通过在限定的时间内扩大寻优范围，该算法不但可以满足实时在线应用的要求，而且可以有效地避免不可行区域，并使生成的航迹更加优化。实验结果表明，本文算法能有效地处理各种航迹约束，实时地生成满意的三维航迹。     

多飞行器协调航迹规划方法

针对多飞行器的协调航迹规划展开研究，提出了一种基于协同进化的多飞行器协调航迹规划算法。在该算法中，不同飞行器的潜在航迹形成它们自己的子种群，并在于种群内部进化。不同飞行器间的协调关系由航迹的评价函数来实现。同时，通过使用特定的染色体表示方法和进化算子，该算法可以有效利用各种环境信息，处理各种航迹约束，并实时地生成三维航迹。     

动态战场环境中无人机航迹规划方法研究

采用距离变换方法对动态战场环境中无人机航迹规划问题进行研究.改进了距离变换扩散过程的计算方法,使其能够以更快的速度对大范围复杂环境进行处理.针对战场环境中航迹规划的特点,在考虑航程代价的基础上,提出了基于代价的距离变换方法,将敌方威胁等因素的影响作为风险代价集成到距离变换过程中.通过对威胁值进行设置,规划时可以根据任务态势在航程代价和风险代价间实现协调以满足不同的战术要求.仿真结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法.     

基于分层策略的三维航迹快速规划方法

快速航迹规划能力是任务规划系统追求的目标之一。提出了一种基于分层策略的三维航迹快速规划方法。该方法分为两个层次：全局规划和局部规划。全局规划在综合利用战场信息的基础上,利用遗传算法规划出最优或次优的引导点集,该引导点列所在的区域为最优连通域,并且在该连通域内能找到可行航迹,全局规划利用引导点列大致指明了最优航迹的走向;局部规划根据全局规划提供的引导信息和战场信息,利用SAS(Sparse A Search)算法快速规划出满足攻击角度约束的平面可行航迹,高度规划采用速度较快的几何规划方法。仿真实验表明,该方法比SAS规划方法要快,且生成的三维航迹近似最优。     

飞行器低空突防中的威胁航线优化技术研究

低空突防中的威胁回避技术是TF／TA^2系统的核心，直接关系到低空突防飞行器的任务生存能力。针对威胁回避的特殊要求，本文提出了一种基于地形可视性分析的威胁危险指标快速计算方法，解决了威胁的量化问题。针对在大范围任务区域内进行威胁航线优化存在计算复杂性和收敛性等问题，本文尝试采用遗传算法对威胁进行优化处理。该方法得到的威胁航线，严格经过出发点和目标点，且尽量远离威胁，有效提高了飞行器低空突防的任务生存率。     

低空突防最优航路规划算法与仿真

基于树型拓扑结构和动态规划理论,通过全局离线规划和局部实时规 划相结合,探讨了一种适合于工程应用的低空突防最优航路规划算法,并采用航 迹剖面坡度/曲率设计方法进行平滑和曲线拟合,利用飞行控制制导系统所需的 控制指令转换,实现了在巡航导弹低空突防综合演示系统上的仿真运行,进一步 验证了算法的有效性。     

凸优化算法在有人/无人机协同系统航迹规划中的应用

为更好地发挥多智能体在空战中的优势,以凸优化理论为基础,提出一种有人/无人机协同系统的航迹规划方法。首先,分析协同系统的体系结构和控制流程,建立系统的运动模型。其次,根据协同系统中有人机与无人机的任务特点,分别设计航迹规划器与编队规划器,并在编队规划器中引入协同时空约束条件,进而对两规划器模型进行近似与凸化,利用凸优化算法进行求解。最后,通过对比仿真,验证所提方法的可行性。结果表明,凸优化算法能有效求解航迹规划器与编队规划器的优化模型,并且通过协同时空约束,能有效提高系统的飞行安全性及航迹变换的灵活性。     

基于进化计算的无人飞行器多航迹规划

针对飞行器多航迹规划问题展开研究。在分析多峰值函数优化问题的基础上，提出了一种基于进化计算的飞行器多航迹规划方法。该方法通过使用特定的染色体表示方法和进化算子，可以有效利用各种环境信息，处理各种航迹约束。同时，通过引入聚类算法，将种群中的个体按其空间分布进行聚类，生成若干个不同子种群。在进化过程中，所有个体只在各自的子种群内部进化。当进化结束时，每个子种群将分别生成一条各自的最优航迹，从而为飞行器生成多条不同的可选航迹。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于混合量子粒子群优化算法的三维航迹规划

针对粒子群优化算法(PSO)存在的早熟收敛问题,通过将种群的繁殖机制引入量子粒子群优化算法(QPSO),提出了一种混合量子粒子群优化算法(HQPSO),将该算法应用于无人飞行器的三维航迹规划。同时,运用统计学方法,通过仿真实验比较了HQPSO算法与QPSO算法以及带动态变化惯性权系数的PSO算法的性能。仿真实验结果表明,HQPSO不但比QPSO和PSO具有更强的全局搜索能力,而且比QPSO和PSO具有更快的收敛速度。     

Optimization of transfers under constraints on the thrust direction: I

Transfers with a low thrust are considered under constraints imposed on the thrust vector direction. These constraints can be caused by peculiarities of the attitude control system and the mode of stabilization of a spacecraft, and, in the general case, they are functions of the time and state vector. The constraints specified by equalities and inequalities are investigated. It is shown that the optimal thrust is directed along the projection of the Lawden’s primer vector onto the restricting set.     

月面巡视器太阳板对日定向规划算法

针对月面巡视器太阳板对日定向问题,提出了一种规划算法。分析了规划指标与约束条件,约束条件包括太阳入射角约束和太阳板机械转动约束;推导了在车体姿态不变情况下的定向算法,通过将太阳板运动转换为平面上的矢量旋转,实现对日定向;利用巡视器原地转向运动弥补太阳板单自由度转动的不足,将车体运动与太阳板法向矢量轨迹投影至球面,得到车体原地转向时的定向规划算法。仿真结果表明:文章提出的算法能够实现指定约束下的对日定向;对于无法实现理想对日定向的情况,算法也能够获得太阳板的次优规划。