基于病毒遗传算法的快速航迹规划方法

为了提高现有航迹规划系统的实时规划能力,对基于分层策略的航迹规划方法中全局规划部分进行改进,提出了基于病毒遗传算法的快速规划方法.分层策略的航迹规划包括全局规划和局部规划,由于对不同性质的约束条件分阶段进行处理,该方法降低了航迹规划的计算复杂度.但全局规划采用的标准遗传算法仍存在早熟和局部收敛慢的问题.针对这些缺陷,采用病毒遗传算法进行改进.结合航迹规划的领域知识,给出了病毒种群的编码方法并设计了特定的病毒感染算子,使航迹寻优效率得以提高.仿真实验表明,在相同约束条件下,该方法能更快生成满足战术要求的航迹.     

基于改进遗传算法的飞行航迹规划

航迹规划技术是有效提高飞行器突防概率的关键技术之一,能在大范围的真实环境中 规划出满足各种约束的较优航迹,因此对所采用的算法有比较高的要求。基于此,首先 研究了航迹包含的角度、高度、航迹段长度及飞行器的最大航程等约束条件;其次对航迹编 码方式进行了改进,采用数组混合编码方式;并对遗传算法的交叉概率和变异概率的计算、 交叉算子和变异算子进行了改进,并应用该算法在求解航迹规划问题上进行了应用仿真研究 。对应用不同的航迹编码方式所得结果进行了对比分析。仿真计算表明,该算法能够规划出 一条满足要求的航迹,避免了分层规划的复杂性,提高了算法的工程实用性。
     

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。     

导弹定向定时航迹规划的改进PSO方法研究

为提高导弹的突防概率,协同攻击目标,需要对攻击角度和攻击时间同时进行协调,针对此,本文研究了改进的混沌PSO算法,并将其引入到导弹的航迹规划中。基于导弹的质点模型,将存在边值、过载和禁飞区等约束条件的导弹最优航迹设计问题,通过Gauss伪谱法转化成一个非线性规划问题进行求解;并对传统过载性能目标函数进行了改进,有效处理了不等式约束问题,并使导弹后期飞行轨迹平滑,最后对多导弹协同攻击静止目标进行了仿真验证。仿真结果表明,利用改进的混沌PSO算法,可以获得一条满足导弹性能约束和战场环境约束的平滑飞行航迹。本方法所设计出的航迹能安全地绕过禁飞区,过载满足要求并降低了末段控制压力,提高了导弹的突防能力,有一定的工程应用价值。     

无人机三维航迹规划的量子粒子群优化算法

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,采用量子粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划。详细分析了固定翼无人机的飞行性能约束条件。为了减小算法计算复杂度,提高规划效率,对三维航迹规划问题的高度规划采用了直接设定策略,即,设置各个航路点的高度介于最大、最小飞行高度之间,从而将三维航路规划问题简化为二维航路规划问题。设计了收缩-扩张因子的线性增大调节策略、代价函数和航迹规划流程。分别采用量子粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所设计的量子粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。     

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。     

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。     

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。
     

基于数据链的三维航迹规划算法研究

基于数据链的三维航迹规划算法研究对保障飞行器的任务完成和提高其自身的生存能力都很有意义。本文深入研究了A*算法的改进和应用问题,结合数据链通信的条件,改进基于A*算法的三维航迹规划算法。研究了数据链在航迹规划中的作用及通讯模型,并研究了在数据链通信情况下的基于A*算法的离线、在线、针对移动目标、可重选目标的航迹规划方法,并进行了软件仿真,验证了方案的有效性。     

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。     

基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法

提出一种基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法.首先利用模糊隶属度函数对图像进行预处理获取可能的目标点;然后利用该结果与信息素一起共同指导蚂蚁的行为;最后通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向真实的目标图像收敛达到抑制背景的目的.仿真和实验表明,与固定权值滤波方法和最大化中值滤波方法相比,该方法能够有效地从复杂背景的图像序列中检测弱小目标.     

改进模拟退火算法的喷管动力学模型修正

为获得液体火箭发动机喷管高精度的结构动力学有限元模型，提出一种基于改进模拟退火算法（Improved Simulation Annealing Algorithm，ISAA）的有限元模型修正方法。首先，将复杂的薄壁夹层板喷管等效为复合材料层合壳，建立喷管的参数化有限元模型；在此基础上，以结构模态参数为参考基，构造出联合使用模态频率及模态振型的目标函数，并运用灵敏度分析提取设计变量，从而建立其优化模型；提出带记忆、局部搜索功能的改进模拟退火算法，运用ISAA在设计空间进行多目标全局寻优；最后，采用基于MSC Patran/Nastran软件平台二次开发的结构动力学模型修正软件ZDXZ V1.0进行模型修正，并对模型修正方法的有效性进行了校验。结果表明，修正后喷管的前3阶计算模态频率与试验值相对误差小于2%，振型相关性最小MAC值大于0.9，大大提升了喷管模型的动力学符合性，模型精度满足工程应用要求；表明所述模型修正策略的有效性，该方法具有高效、强鲁棒性等特点，适合于大型复杂结构的模型修正。     

非死锁合同网协议驱动的多机分布式时序任务分配

针对多无人机协同任务分配的时序约束问题，提出了基于非死锁合同网协议(DF CNP)的分布式时序任务分配方法，从理论上避免任务死锁，提升分配结果最优性。定义了局部信息条件下时序任务死锁判据，通过检测时序任务图环路状态与顶点可达性，判定分配方案的全局死锁状态，保证分配结果的可行性。定制了最近邻-深度优先混合搜索算法，在合同网排序过程中优先选择最近邻任务，并结合死锁判据递归回溯，在分布式架构下并行生成满足死锁约束的任务排序方案，提升分配结果的最优性。仿真对比结果表明：相比于非死锁遗传算法(TB GA)，DF CNP在求解效率方面具有显著优势；与耦合约束一致性束算法(CBBA TCC)相比，DF CNP结果最优性明显提升。     

基于背景差分的动目标检测算法研究

提出一种新的基于背景差分的动目标检测算法。综合利用序列图像的时、空域信息提取目标。用中值法建立初始背景,并采用一种自适应的背景更新策略。实验结果表明,该算法简单,鲁棒性好,能够解决全局光照缓变和突变的问题,在复杂环境中也能准确地检测出运动目标。     

ICP算法在地磁辅助导航中的应用

利用地磁信息进行辅助导航是组合导航技术研究的新方向。文中对地磁辅助导航的原理和发展现状进行了介绍,并在分析地磁特征的基础上,研究了利用地磁异常特征进行ICP匹配定位的方法。根据应用环境,对ICP算法进行了以下改进:首先,受模拟退火法的启发,提出采用扇形扫描法搜索最优匹配,推动ICP算法向全局最优迭代;其次,结合RANSAC法,有效地剔除了地磁测量中的野值点,提高了算法的鲁棒性。仿真结果证实了改进算法的良好性能。     

基于小波变换的图像融合增强算法

针对当前高速摄影系统不能保证采集的高帧频图像中所有目标物体聚焦清晰的特点,提出了一种基于小波变换的图像融合算法,对快速小波变换后得到的低频系数与高频系数采用一种改进型的融合规则进行算法仿真实验,并与传统的图像融合规则对比分析。     

双向互选最近邻准则下的多目标TDOA无源定位

为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。     

一种基于启发式搜索的智能轨道规划

针对二体轨道模型,设计了一种时间固定点对点多冲量轨道机动的智能规划算法。算法基于非线性规划理论和启发式智能搜索技术,采用随机A*扩展树法保证优化的全局性,并利用逐步二次规划法(SQP)来保证结果的局部数值精确性。整个算法具有较好的智能自主性。最后通过数值仿真验证了算法的可行性。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点，提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法，将贝叶斯边缘分布近似表示，能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况，提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据，运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现，BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时，在陀螺仪角速度变化时，BLKF的可靠性和准确性更高，滤波效果更具优势，能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。