玫瑰线扫描双色信息处理方法研究

本课题研究地空导弹双色制导目标识别的新方法。双色制导是当今深受国内外重视的一种制导方式，玫瑰线扫描则是实现双色制导的主要扫描方式。     

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。     

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。     

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。     

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。     

飞行器航迹规划研究现状与趋势

介绍了飞行器航迹规划的特点,从安全性、航迹约束、飞行器的协作性以及规划时间等方面分析了飞行器航迹规划的基本需求;对当前国内外航迹规划研究现状进行了阐述,从规划环境表示、约束条件处理、航迹的隐蔽性、算法的实时性、可替换航迹、多飞行器协调规划等方面指出了现有规划方法需要解决的问题;指明了飞行器航迹规划进一步的研究方向。     

基于误差随机过程无人飞行器的撞地概率计算公式

在误差随机过程为平稳正态过程的假设下，研究了无人飞行器撞地概率的计算问题。在已知地形数据的情况下，从理论上推导出无人飞行器只受到垂直干扰时的撞地概率的计算公式；并在仅利用地形特征参数的情况下，得到了较为简洁的计算公式，在进行无人飞行器航迹规划过程中可以实现撞地概率的实时计算。给出了无人飞行器既受到垂直干扰又受到水平干扰时的撞地概率的计算公式，并对它们的计算作了简化，得到了一个近似计算公式。讨论了撞地概率计算公式的应用问题，分析了误差随机过程的标准差、飞行器机动带宽及地形标准差对撞地概率的影响。     

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。     

战术地地导弹拦截与反拦截技术

对于目前用于战术地地导弹的主要拦截技术和部分有代表性的拦截系统与设想进行了介绍，在上基础上，对红外诱饵技术，隐身技术，高速导弹技术等进行了研究，提出了一种战术地地导弹反拦截的系统设想与方案。     

飞行器多任务在线实时航迹规划

 针对不确定环境中的飞行器多任务航迹规划问题展开研究,提出了一种基于飞行路线图的两阶段航迹规划框架,航迹规划分成学习和查询两个阶段,环境信息和飞行器约束条件分阶段体现。在该框架下,通过采用一种混合多任务动态航迹规划方法,分别在稀疏路线图上实时搜索初始航迹和在精细路线图上启发式搜索后备航迹,能够在具有预先未知威胁、可变飞行任务的战场环境中实时生成三维航迹。