基于“胶囊型”动态地理围栏的无人机航路规划

针对无人机多条航线运行效率低与经济性差的问题，提出了一种“胶囊型”动态地理围栏的无人机航路规划方法。根据无人机地理围栏的分类，对无人机地理围栏算法执行流程进行了概述。选取中国浙江省杭州市为地理围栏验证试验区域，在该区域内采用A*算法进行了单一航线与两条航线的无人机航路规划研究，并在空域栅格内设置了无人机禁止飞入区域。在确定的航线上采用“胶囊型”动态地理围栏方法，经过模拟计算得到，单一航线上的空域利用率提高超过10%。并且当两条航线交叉时，“胶囊型”动态地理围栏方法可节省15%的运行时间，提高了空域利用率与经济性。     

NASA无人机运行管理系统ICAROUS框架分析

NASA和FAA提出了无人机系统交通管理(UTM)概念,旨在将低空无人机运行纳入国家空域范围,实现无人机在城市、应急等运行场景下的大规模安全运行。作为UTM项目的一部分,NASA开发了无人机运行管理系统的“无人系统可靠运行集成可配置算法框架(ICAROUS)”,该框架集成了无人机低空安全运行所需的飞行决策、地理围栏、路径规划以及空中交通冲突探测与避让等关键功能,并提供了软件在环仿真和地面控制站接口。通过剖析ICAROUS源代码分析了NASA无人机运行管理框架的研究进展,从架构、算法实现以及关键参数等方面解读了该框架的若干核心功能。最后,为中国无人机运行管理技术的发展提出了建议。     

一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。     

军事活动影响下的终端区容量评估方法研究

准确地预测军事活动影响下的空域容量对于缓解军民航用空矛盾冲突具有重要意义。通过对飞机机动动作的分析,给出飞行受限区的划设方法;利用改进的遗传算法从定量的角度对军事活动影响下的空域容量 进行评估;以某机场终端区为例,对终端区容量进行仿真实验。结果表明：改进的遗传算法能够有效避免传统算法计算量指数级增长的局限性,在保证准确性的同时可以提高运算的效率。     

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。     

基于改进A-Star算法的隐身无人机快速突防航路规划

针对现代战争中隐身无人机（UAV）在高严密的组网雷达防御体系下的生存及突防问题,提出了基于改进A-Star算法的隐身无人机战区突防航路规划技术。首先对隐身无人机突防过程进行了分析建模,分别建立了隐身无人机的运动学模型、动态雷达散射截面特性和组网雷达探测概率的计算模型。然后针对传统算法在解决隐身突防问题时的不足,充分考虑所规划航路时的快速性和安全性要求,设计了改进A-Star算法。在算法中引入了多层变步长搜索策略和无人机的姿态角信息,结合秩K融合准则,通过每段航迹上隐身无人机被组网雷达系统的发现概率来判断新航迹点的可行性。仿真结果表明,改进A-Star算法能够在复杂的组网雷达系统下快速生成更优的战区突防航路,具有一定的应用价值。     

一种用于弹道导弹助推段的多机协同探测方法

针对远程弹道导弹助推段协同探测问题,在双机协同探测的基础上,提出了一种试探机动轨迹优化与三轴分离IMM-EKF (TASIMM-EKF)滤波算法相融合的多机协同探测方法。首先,考虑到探测无人机自身位置对于目标定位精度的影响,提出了采用试探机动轨迹优化策略对各探测无人机进行轨迹优化。同时,提出了一种三轴分离IMM-EKF滤波算法。仿真结果表明,该方法能有效提高状态估计精度,缩短估计时间,对机动目标状态估计表现出良好的性能。     

无人机自主防撞关键技术与应用分析

无人机与有人机在多机种和不同合作程度下共享空域飞行是未来的发展趋势,防撞问题成为制约无人机飞出隔离空域的关键挑战。结合现有飞机防撞体系,从无人机防撞特殊性出发分析无人机自主防撞需求,提出无人机自主防撞系统的框架,归纳分析两大主要关键技术——感知探测技术和防撞算法,以及二者的不同应用范围和主要问题,在此基础上提出无人机自主防撞管理体系架构,总结探讨无人机自主防撞关键技术的发展趋势。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于改进人工势场法的无人机避让航迹规划

随着无人机技术的不断发展，以及无人机应用领域的不断扩展，无人机与有人机在低空空域的融合运行是我国通用航空事业发展的必然趋势，而感知与规避技术是无人机与有人机间避免碰撞的重要保障。在对感知与规避技术进行详细阐述的基础上，对其关键技术问题之一的避让航迹规划进行了研究。首先，针对传统人工势场法的局部震荡问题提出了解决方案；其次，结合感知与规避实际背景，对威胁区模型进行了优化，并对无人机自身性能约束进行了建模；最后，对改进算法进行了仿真验证，阐明了其对无人机动力能源消耗、避让时间和任务执行效率等方面的影响。     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

循环冗余码的软件实现方法及应注意的问题

】介绍了ＣＲＣ码并行算法的软件实现和串行算法的硬件实现方法，同时比较它们的差异，并指出了实践中应注意的问题     

遗传与枚举混合算法对航空发动机复合材料主轴的优化设计

针对复合材料主轴优化设计中离散与连续变量共存的问题,提出了一种遗传算法与枚举法相结合的混合算法.以某航空发动机低压涡轮轴为原型,在满足静强度指标、临界转速及外廓尺寸要求前提下,利用该混合算法对复合材料主轴的铺层角度与厚度进行优化设计,以减轻主轴质量.结果表明:对于1~10层铺层,相比于全排列算法与单一遗传算法,混合算法能再减轻质量5.54%与3.87%;且当铺层数大于6时,混合算法计算效率能最多提高3.1倍.最后分析给出复合材料铺层厚度受强度的限制,不宜太薄的建议.      

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

声纳浮标阵目标搜索优化布放算法

为提高声纳浮标阵的目标搜索效率,文章首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后提出了基于多点随机搜索、分区分支界定和遗传算法的浮标阵优化布放方法。仿真结果表明：这3种优化方法均优于传统布放方法,多点随机搜索算法性能最差但适合短时间制定布放策略;分区分支界定算法适合优化较少参数的浮标阵形,保证能找到最优点;对于较...     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

一种改进的Turbo码Log-MAP译码算法

在传统Turbo码Log-MAP译码算法的基础上,借鉴已有的简化算法,提出了一种改进的Log-MAP译码算法。仿真结果表明,新的算法在大大降低译码复杂度的同时较好地保持了译码性能,使其非常接近Log-MAP算法的译码性能;同时也非常有利于硬件实现。     

求解TSP问题的遗传算法

无人侦察机的巡航问题,如果不考虑其它约束条件,实际上是一个 TSP 问题。目前还没有求解 TSP 问题的比较有效的实时算法,我们首先利用改良圈算法求得一个较好的初始种群,再应用遗传算法就可以实时地求得一个较满意的解。