基于航迹片段树的快速四维航迹规划方法

为消除起飞时间误差以及飞行过程中各种干扰对无人飞行器到达指定地点时间的影响,提出了一种基于航迹片段树的快速四维航迹规划方法.结合现代无人飞行器特点,利用改进的稀疏A*算法,生成遍布规划空间的航迹片段树,根据指定目标位置直接从航迹片段树中寻求最优叶节点,通过回溯及速度优化设置,快速获得能消除各种时间误差的飞行航迹.试验结果表明,本算法能快速完成四维航迹规划,满足飞行器按指定时间达到指定地点的要求.     

一种多机协同打击的快速航迹规划方法

针对多架自杀式无人机对重要目标进行协同打击的问题,在飞行器运动学、飞行器碰撞、时空协同等约束条件下,提出了一种空间分层分布的协同打击策略,在满足飞行器碰撞约束的前提下,有效提高了对重要目标防御系统的抵抗能力与飞行器自身的生存率。在此基础上,进一步提出了一种空间协同的多机打击快速航迹规划方法,结合Dubins曲线,将飞行器数目增加带来的计算量指数增长的问题,转化为多项式乘积形式的计算量,实时生成满足时空协同要求的次优航迹。通过仿真实验与实际飞行试验验证了所提方法的有效性,无人机可以在生成航迹的引导下,有效到达打击目标。      

基于CEA-GA的多无人机三维协同曲线航迹规划方法

针对多无人机协同航迹规划求解计算复杂度高，收敛效率差等问题，提出一种基于混沌精英适应遗传算法（CEA-GA）的多无人机三维协同曲线航迹规划方法。利用层级规划思想，建立基于单机规划层-航迹平滑层-多机协同规划层的多无人机三维协同曲线航迹层级规划模型，将复杂约束规划问题分解为子函数优化求解问题，减小计算量；考虑到遗传算法（GA）求解高维复杂约束优化问题存在的性能局限，采用Tent混沌映射均匀初始化种群，以扩大个体搜索空间，丰富种群多样性，在此基础上，通过引入自适应遗传算子平衡算法的全局搜索与局部开发能力，帮助个体跳出局部最优，并采用适应度动态更新策略进一步提高算法的局部探索能力和收敛速度。将精英保留策略引入GA以更好地保证改进算法的全局收敛性。将CEA-GA应用于模型求解，仿真实验结果表明：CEA-GA具有较强的鲁棒性、较好的寻优性能和收敛效率，且能够为集群规划满足约束条件的协同曲线航迹，从而验证了所提方法的有效性和CEA-GA的优越性。     

基于改进人工鱼群算法的无人直升机编队航迹规划

针对无人直升机（UH）编队的航迹规划问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法（AFSA）的航迹规划算法。从邻域学习和算法特性2个角度出发,针对人工鱼群算法中的人工鱼视野模型提出了一种人工鱼自适应视野模型,并对其鱼群的进化策略在无性繁殖方式的基础上进行了改进;从规划原理、代价函数、约束条件3个方面建立了无人直升机编队航迹规划模型;针对航迹规划中普遍存在的搜索效率低、精度差等特有问题改进了所提算法的编码方式和聚类策略。利用三机编队航迹规划的算例对所提算法进行了验证,仿真结果证明,通过对人工鱼群算法的改进、航迹规划模型的建立等措施实现了良好的无人直升机编队航迹规划,同时在搜索效率、收敛速度及求解精度上都有了显著提高。      

基于离散粒子群算法的多飞行器在轨服务任务分配

为解决多约束条件下飞行器在轨服务任务分配问题,以在轨卫星群为研究对象,提出了一种基于离散粒子群算法的多服务飞行器的目标分配方法,综合分析目标飞行器价值、服务飞行器消耗以及能量时间消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型。通过构建粒子与实际问题间的对应关系,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式求解任务分配问题。仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务飞行器协同任务分配问题。     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法

针对集群无人机完成高精度协同编队的需要,提出了一种基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法。首先,在传统A*算法的基础上,引入了障碍威胁系数改进A*算法,为领航无人机规划从起点到目标的全局安全路径;其次,采用Hermite多项式在离散化后对领航无人机的全局安全路径进行参数化表示。当遇到新的障碍信息时,利用改进A*算法重新规划路径;随后,领航无人机将跟随无人机的空间编队信息与编队路径参数信息在集群中完成同步;最后,基于一致性原理设计了编队队形协同控制器,并基于改进人工势场法设计了动态避障控制器。仿真结果表明,与传统的领航-跟随方法相比,该方法可以降低编队误差,提高了复杂曲线路径下无人机的编队精度与稳定性,具有一定的工程应用价值。     

面向天文观测的空间科学卫星任务规划方法研究

面向天文观测的空间科学卫星任务规划是一个复杂的多目标优化问题.通过对天文观测类卫星的任务规划要素及约束条件进行抽象,建立了面向天文观测的多目标任务规划问题模型,在此基础上设计了基于NSGA-II的多目标观测任务规划算法,并通过实例进行了实验及结果分析.研究表明,该方法能够有效解决天文观测类卫星不同规模的任务规划问题.      

基于栅格地图的火星车路径规划方法

火星车路径规划是实现火星车完成预定探测任务的关键。然而传统路径规划算法,如A*和D*等,存在计算速度较慢,算法复杂度较高等问题。本文将对传统路径规划方法 A*法改进并且得到一种快速高效的全局路径规划算法,之后结合合适的局部避障算法,得到一种基于栅格地图的完整的火星车路径规划方法,最后通过仿真验证了此方法的有效性及合理性。     

基于SVM的低空飞行冲突探测改进模型

为保障通航飞行器在低空空域的飞行安全,提出了一种基于支持向量机（SVM）的飞行冲突探测改进模型。首先,建立适应于飞行器的保护区。然后,利用改进型ID3决策树算法将搜索空间降低到局部的方法筛选具有潜在飞行冲突的飞行器,并利用随机森林（RF）选择合适训练集。最后,利用tanh函数优化容易饱和的sigmoid函数对SVM分类结果的概率映射。通过仿真验证和对比分析,结果表明:利用基于密度聚类的DBSACN算法去除异常点,将剔除产生误报和虚报的数据作为训练集优化SVM分类器,改进的飞行冲突探测模型的误报率和虚报率分别降低了0.6%和1.9%,算法执行效率得到提高,而且具有较好的抗干扰能力与稳定性。      

拦截弹道快速设计方法

针对传统优化算法在解决多约束条件下拦截弹道设计问题时迭代计算耗时过长的缺点,提出了一种快速拦截弹道设计方法.该方法基于人工神经网络的非线性拟合技术,先通过普通优化算法进行离线样本计算,对样本中目标位置和优化得到的飞行程序参数进行输入-输出映射拟合训练,从而实现在给定目标位置的情况下对最优飞行程序参数的快速计算,达到提高拦截弹道设计效率的目的.经过数值仿真验证,将该方法应用于拦截弹道设计,在保证良好命中精度的同时,设计所需的计算时间大大减少,从而提高了弹道设计的时效性.      

基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划

为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性.      

基于仿真模型的短距起飞性能优化

短距起飞较垂直起飞可有效提升各类特种飞行器的有效载荷与起降安全性,因此具有重要意义.基于纵向飞行力学模型,针对某小型无人倾转旋翼飞机建立其短距起飞仿真模型,以起飞距离为目标函数,对操纵变量采用遗传算法进行优化.优化结果表明,存在一定的升降舵操纵策略使得起飞距离最小化;起飞采用固定的短舱倾转角与起飞质量存在一定的最佳匹配关系;起飞过程中对动力短舱倾转角进行合理操纵则能进一步缩短起飞距离.考虑到仿真模型与优化问题在数学上的普适性,该方法适用于包括传统固定翼飞机和直升机的其他类飞行器的短距起飞性能优化.      

基于在线约束限制的飞行器预测校正制导

针对传统预测校正算法在再入过程中弹道性能与约束无法保障等问题,提出了一种基于倾侧角参数化的离线弹道优化与在线预测校正相结合的再入制导方法。基于平衡滑翔条件对过程约束进行分析,并证明了倾侧角剖面对射程的单调性。离线部分通过控制量参数化(CVP)方法构建控制模型,并使用序列二次规划(SQP)方法对弹道进行优化,从而大幅度提高弹道性能。在线部分利用Gauss-Newton法实时对弹道进行迭代求解,得出满足终端约束的倾侧角剖面,引导飞行器平稳、精确地飞向末端能量段并满足射程约束,Gauss-Newton法求解弹道具有收敛速度快、精度高的特点。针对高升阻比飞行器导致平衡滑翔条件难以成立以及飞行过程中的强干扰使约束超出的问题,提出了一种约束限制方法,对再入时的过程约束进行了有效的保障。仿真结果表明,本文方法对投放偏差、飞行器参数与大气模型等不确定因素具有良好的鲁棒性,对弹道性能的保障具有工程应用价值。     

舰载无人机滑行轨迹控制方法

舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器,实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先,描述甲板滑行任务的过程,在此基础上,建立滑行轨迹控制问题的数学模型,包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次,考虑甲板环境和轨迹控制任务要求,基于模型预测控制思想,将在线滑行路径规划与轨迹控制结合,采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹,并且得到控制指令信号。最后,以“尼米兹”级航母为例,对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算,结果表明了模型的合理性和算法的有效性。      

基于有限状态机的交会对接飞行任务规划方法

为实现多约束条件下载人航天器交会对接（RVD）飞行任务的快速、准确规划,提出了一种基于有限状态机（FSM）的飞行任务规划方法。通过飞行过程与有限状态机的映射关系建立图形化任务规划模型,以飞行事件为状态,以测控、光照等约束条件为输入信号,驱动有限状态机的状态转移,进行模型求解,实现交会对接飞行任务的自动规划。以中国神舟十号飞行任务中航天员手控交会对接试验为例,进行了规划验证。经对比,规划计算结果与任务实施结果一致,表明所提方法可以实现交会对接飞行任务的快速、准确规划。      

基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术

不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间，忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此，依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征，构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型，预测航班的有效中转时间，数值结果显示，航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型，并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法，构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式，分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下，解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明，基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效，在大规模航班恢复的情况下，可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比，所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。