满足战场需求的实时飞行路径规划

基于启发式A*搜索技术,给出了两种战机飞行路径实时规划算法,通过采用折距替代直线距离,达到减少扩展点和提高搜索速度的目的;通过添加虚拟威胁源,解决了飞机最小转弯半径和飞行目标进入角度限制问题,通过飞行速度和飞行到达时间对应的最大飞行距离来对规划过程中扩展节点的剪枝,可以满足飞行速度、飞行时间等战场需求,提出的算法还保证穿越威胁源飞行飞机的生存性达到最大.仿真结果证实了该算法的有效性以及实时性.      

一种基于时标状态的启发式航天器任务规划算法

深空探测领域对实时性要求较高,在较短时间内找到规划解是深空探测自主任务规划中的一个要求,运用启发式规划算法是达到该要求的方法之一。而深空探测自主任务规划的另外一个特点是需要处理持续动作和数值信息。针对深空探测任务特点,采用规划领域定义语言PDDL,建立深空探测领域中知识模型,描述操作中遇到的时间与资源约束;随后应用以条件数为代价的启发式搜索方法对深空探测规划问题进行求解,并将其与TFD规划器中以动作时间为代价的上下文增强累加启发式搜索方法得到的结果进行对比,得出以条件数为代价的启发式搜索方法在搜索速度方面效果更佳,满足深空探测自主规划任务实时性要求。     

固定时间收敛的三维制导控制一体化设计

针对终端角度约束、状态约束和控制受限问题,在三维空间内,提出一种固定时间收敛的导弹制导控制一体化设计方法。构建了带终端角度约束的制导控制系统三通道全耦合设计模型,采用固定时间收敛的滑模干扰观测器对一体化设计模型中的未知干扰进行估计和补偿。基于固定时间稳定性理论、终端滑模控制和反演控制方法等对制导控制系统进行一体化设计,并采用二阶指令滤波器对系统状态及控制指令进行约束。对所提方法的固定时间收敛特性进行证明,并给出具体的收敛时间表达式。通过导弹六自由度仿真,验证了所提方法的有效性和优越性。     

小行星复杂形貌自适应附着轨迹动态规划方法

针对小行星表面复杂崎岖形貌对附着安全构成的威胁,提出一种形貌自适应附着轨迹动态规划方法。基于构建的附着过程多目标最优路径点序列,结合障碍检测信息在线评估探测器受到的碰撞威胁大小,当障碍与标称附着轨迹产生冲突时,通过设计最少路径点局部重规划方法,实现路径点鲁棒跟踪与局部避障轨迹动态规划的自主切换,增强探测器对复杂形貌环境的自适应能力,提高小行星附着任务安全性。     

有障碍区域的多无人机多目标点路径规划

主要讨论了有障碍区的多无人机多目标点的路径规划问题.采用Dubins模型满足无人机的曲率约束,建立了含有混合变量的多约束优化问题,通过改进的遗传算法对优化问题进行求解,得到了满足基本约束条件的无人机遍历顺序和航向角,并确定了每个无人机的Dubins路径;给出了确定路径进入障碍区的检测方法,采用Dubins 快速扩展随机树算法对进入障碍区域的路径进行调优,得到了满足障碍约束条件的优化无人机路径. 通过仿真算例对比实验,证明了所提算法的有效性.     

基于拟态电势能的飞行器航路规划方法

航路规划是现代各类飞行器,特别是无人机（UAV）安全飞行和完成任务的关键要素。对于复杂威胁环境和高维空间的航路规划问题,传统规划方法在规划速度、航路安全性、算法适用性等方面存在一定的应用局限。分析了电荷在电场中移动引起电势能变化的特点规律及电势场分布特性,模拟电势场理论对飞行环境进行威胁建模,建立基于电势威胁场引导的航路节点概率选择机制及安全性评价准则。在此基础上,构建基于拟态电势能的随机采点扩展式航路规划方法。通过与传统航路规划方法的对比仿真实验表明,运用拟态电势能进行航路规划,能够显著缩短路径长度和计算时间,提高规划航路的安全性,对于航路规划的应用很有价值。      

室内多移动机器人协同建图与路径规划

多机器人协同定位与路径规划是协同侦察、作战等场景中的首要问题,其难点在于如何在未知环境下完成自主定位。提出了将多机器人同步定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统应用于室内环境,,以解决此问题。针对机器人定位存在的相关定位误差,采用了增加惯性测量单元的方法,以进行修正。为解决单个机器人在构建地图时速度较慢的问题,将基于坐标变换的方法用于多机器人的地图融合。此外,基于冲突检测和冲突规避思想,对多机器人路径规划方法进行了研究,并将其部署在了多机器人系统中。实验结果表明,采用多机器人协作进行环境探测,在确保全局地图信息完备的同时,可以提高构图效率。基于冲突规避的多机路径规划方法,可以为机器人个体规划出无碰撞路径,机器人可以根据该路径到达目标位置。     

隐身飞行器突防仿真的特征信号新建模方法

针对突防目标不同角域内RCS(Radar Cross Section)差异较大的情况,提出5种不同的突防目标特征信号雷达重点探测区域建模方案.在计算机仿真平台上,根据目标的周向散射特性,按照这5种不同的模型取RCS均值计算雷达对目标的探测概率值.不同建模方案所得探测概率值与精确探测概率值的平均误差分别为: 13.66%,12.35%,6.6%,5.07%和2.4%.平均误差的差异表明:采用5个或8个特征信号重点探测区域的建模方案,所得探测概率值的误差小,能反映出雷达对目标探测概率的动态变化过程.仿真平台中,这两种建模方案无需存储大量目标的RCS值,只需记录5个或8个目标的RCS均值,可节省计算机的存储量,提高计算速度.     

基于多普勒频率差的拖曳式诱饵干扰检测

诱饵的检测是拖曳式诱饵(TRAD)干扰对抗的基础。对单脉冲雷达有无拖曳式诱饵干扰下平衡鉴相器(BPD)输出角误差信号进行了推导,根据平衡鉴相器的原理,得出了目标和诱饵干扰信号间的多普勒频率差会影响角误差信号的结论。当不存在拖曳式诱饵干扰时,经低通滤波器处理后角误差信号无变化;当存在拖曳式诱饵干扰时,经低通滤波器处理后角误差信号交流部分被滤除,角误差信号发生变化。根据诱饵存在与否时角误差信号的这一差异,利用门限检测实现对诱饵干扰的检测。仿真分析了不同干扰场景下的检测性能,验证了本文方法的有效性。     

导弹侵切角测量方法研究CSCD

针对导弹攻击目标时的侵切角测量问题,提出采用2台高速摄像机近距离凝视交会测量导弹中轴线上特征点位置,结合在试验前通过精密测量目标被攻击平面特征点方法建立的平面方程,分析计算侵切角。仿真结果表明:在高速摄像机测角精度优于13.4″的情况下,测量精度优于1°。该方法技术实现容易,对导弹攻击陆上目标试验时的侵切角测量,具有一定的参考价值。     

数据立方体关联挖掘在红外抗干扰中的应用

为了分析空空导弹在红外抗干扰过程中, 各干扰量与脱靶量之间的耦合关系, 利用红外抗干扰试验仿真平台, 通过设置干扰量获得海量数据, 构建数据立方体对海量数据进行数据预处理, 同时统计出数据集中各事务的支持度计数, 将处理后的数据利用FP-Growth关联规则算法挖掘干扰量与脱靶量之间的关联规则。通过对关联规则的分析得到:导弹进入角与弹目距离是影响导弹脱靶量大小的主要因素, 各个干扰量之间不能随意组合, 应该根据导弹来袭方向、目标机动方式选择诱饵投掷策略, 否则干扰效果会大大下降。同时设置一组对比试验, 验证基于数据立方体的FP-Growth算法处理高维数的脱靶量数据, 拥有较高的挖掘效率。      

圆环面刀具五坐标加工端点误差控制刀位优化

在刀具和被加工曲面误差带上等距曲面的交线与特征线存在两个交点这一事实的基础上,提出了一种固定有效特征线段(特征线上位于公差带内的曲线段)端点误差值的新型刀位优化方法.以刀具有效特征线段上两端点进行定位,通过调整两端点间的距离及刀具绕这两端点连线旋转的角度避免干涉,并实现刀位优化.编制了程序,通过实例验证了新方法在避免干涉获得最大行宽和实现等波高刀轨排列方面的有效性.      

基于Frenet和改进人工势场的在轨规避路径自主规划

在轨道间机动的航天器规避空间目标,需兼顾沿转移轨道飞行的绝对运动和规避空间目标的相对运动,路径自主规划难度较大且目前国内外公开研究成果较少。针对上述问题,提出了一种将Frenet坐标系与改进人工势场相结合的在轨规避路径自主规划方法。首先,构建Frenet坐标系表述空间规避运动,解决了路径规划中航天器与既定转移轨道相对位置不易表述的难题,实现了空间规避运动的简便表示;其次,改进人工势场函数、调整势场作用区域,避免了传统人工势场法存在过早轨迹偏离以及局部震荡现象,实现了对空间目标的自主规避;最后,考虑规避安全、轨道保持、制动时效以及燃料消耗因素构建全局优化函数,能够满足不同任务的需求与偏好,实现了沿转移轨道飞行的最小偏移与快速恢复。算法比对与算例求解表明:所提方法应用优势明显,路径平滑、偏移量小,满足航天器规避空间目标的路径规划需求。      

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。      

基于动态流体扰动原理的三维滚动航路规划

针对复杂环境中存在运动目标、移动威胁与突发威胁等多种情况,将动态流体扰动算法与滚动优化策略相结合,进行无人机(UAV)三维动态航路规划.基于移动目标运动信息与威胁运动信息引入相对初始流场,用扰动矩阵量化表示障碍物或威胁对相对初始流场的扰动影响,计算相对扰动流场,进而得到实际流场流线即无人机规划航路.充分利用实时环境信息,综合考虑未来运动态势,在有限时域内采用动态流体扰动算法规划出可选航路,然后构建目标函数,滚动优化反应系数,实现在线航路规划.仿真结果表明,该算法能较好地适用于复杂动态环境.