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。     

考虑风场条件的一类平流层飞艇返回过程建模与航迹规划研究

对一类气囊内外压差恒定的平流层软式飞艇,在考虑大气密度、温度变化以及大气风场的基础上,建立了飞艇三维空间运动的动力学模型;并针对能量消耗最少和航行时间最短两个指标函数,利用高斯伪谱法设计了飞艇从平流层返回地面的航迹,并对飞艇飞行高度、速度以及推力等状态变化进行分析研究.     

面向地面运动目标的无人机协同航迹规划

由于现有无人机协同航迹规划主要局限于固定目标,提出了一种面向地面运动目标的无人机协同航迹规划方法.给出面向地面运动目标的无人机协同航迹规划总体方案;采用按时间推进的自规划与同步规划交替进行的协同规划机制,满足协同信息交互存在时间间隔的约束;在规划中将无人机运动与地面目标运动结合并构造适合于地面运动目标的启发函数,利用启发式搜索算法快速生成航迹段;采用分布计算协同变量的方法降低了协同计算量.仿真结果表明该方法可以使无人机通过信息交互和自主分布计算快速生成面向地面运动目标的三维协同航迹,且满足规划的实时性要求.     

自适应引导长度的无人机航迹跟踪方法

为保证无人机安全稳定的飞行,实现高精度的航迹跟踪,基于引导点的非线性制导算法,提出了一种引导长度自适应的航迹跟踪方法。首先建立无人机运动学模型,依此对非线性的制导算法进行理论分析与试验验证,建立无人机飞行速度与引导长度之间的关系。之后引出引导长度自适应的航迹跟踪方法,详细讨论方法的具体实现过程。最后通过各种情况下的仿真对比试验,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能较精确地跟踪各种复杂航迹,同时在较大的初始偏差和航路点临时切换的情况下能稳定、快速地收敛到期望航迹,更好地满足各种实际飞行任务的需求。     

基于人机合作的无人机实时航迹规划

针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。     

基于CHC算法的无人机航迹规划方法

利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(CHC, Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提出了一种无人机的航迹规划方法.初始种群即初始航线集利用具有启发式信息的搜索算法产生;适应度函数为距离指标与威胁指标的组合形式;选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和,由于大个体群操作,可以更好地保持遗传多样性;交叉操作采用单点交叉方法,交叉点取为2条航线中距离最近的2个点;变异操作的步骤是:首先在航线中搜索出2个点,然后算出这2个点之间的直线距离与实际航线距离的比值,如果这个比值小于某一阈值则以这2个点为端点重新规划一条航线.由于考虑到了无人机约束条件的限制,从而避免了盲目性且加快了收敛速度.仿真结果表明该方法比基本遗传算法要快而且满足最优条件.      

折叠式变体飞行器轨迹优化及控制分析

针对临近空间高超声速飞行器存在的问题,设计了一种折叠翼飞行器,可以通过折叠机翼来适应各种飞行状态,保持最优的气动特性。并针对临近空间滑翔式高超声速的特点,采用高斯伪谱法对固定翼飞行器和折叠翼飞行器的轨迹优化,通过将折叠翼飞行器与传统固定翼飞行器在射程能力、规避热流能力方面进行对比,提出了一种综合目标的轨迹优化思想。设计的折叠翼飞行器相比传统固定翼飞行器性能更加优越,更适合临近空间环境,提高了17.67%的航程,减少了热流率峰值的35.72%,并通过控制系统的设计和仿真加以验证,仿真结果表明变体飞行器机动能力相比固定翼飞行器有了显著的提高。     

基于虚拟目标的导弹越肩发射初制导轨迹优化

摘要： 对具有攻角约束的空空导弹越肩发射轨迹优化问题做出研究.针对空空导弹越肩发射初制导段拐弯问题,设计了基于虚拟目标的程序指令. 基于最优控制的思想,利用高斯伪谱法求解最优程序指令,并根据所得指令的特点提出了三段式指令计算方法.在此基础上,比较了不同空域、速度以及虚拟目标位置条件对程序指令的影响.同时基于预测控制的思想,对程序指令进行在线修正,提高了导引指令的鲁棒性.三通道仿真结果表明,指令可以使导弹快速转弯并在转弯完成时指向虚拟目标.     

基于操纵面故障影响估计的安全飞行轨迹优化

操纵面故障将改变飞机受到的气动力和力矩,降低机动性能和控制能力,基于传统质点模型的航迹规划方法难以解决此类飞机安全飞行轨迹优化问题.因此,引入由故障引起的侧滑和侧力,估计故障后气动力系数,建立故障飞机模型;针对故障飞机控制和机动能力下降的问题,在原故障模型的基础上引入控制量变化率,构建轨迹优化对象模型,并将控制量变化率最小作为优化指标;采用高斯伪谱法优化计算安全飞行轨迹.仿真实验以副翼和方向舵故障为例进行设计,结果满足运动方程及各控制量、状态量约束,并能实现平稳飞行.     

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.      

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

基于HMDP的无人机三维路径规划

路径规划是UAV(Unmanned Aerial Vehicle)自主飞行的重要保障.初步建立了基于MDP(Markov Decision Processes)的全局路径规划模型,把UAV的路径规划看作是给定环境模型和奖惩原则的情况下,寻求最优策略的问题;为解决算法时空开销大、UAV航向改变频繁的缺点,提出一种基于状态聚类方法的HMDP(Hierarchical Markov Decision Processes)模型,并将其拓展到三维规划中.仿真实验证明:这种简单的规划模型可以有效解决UAV的三维全局路径规划问题,为其在实际飞行中的局部规划奠定了基础.     

菱形翼布局太阳能无人机螺旋桨滑流影响研究

为了探究螺旋桨滑流对低雷诺数菱形翼布局太阳能无人机气动特性的影响,采用动量源方法（MSM）与k-k_L-ω转捩模型求解雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程对不同转速状态下菱形翼布局太阳能无人机的气动特性进行了准确模拟。并通过对比机翼表面流场结构与压力分布,分析了不同迎角下螺旋桨转速变化对菱形翼布局前后翼气动干扰的机理。研究表明:随着螺旋桨转速增大,小迎角下增升减阻效果明显,最大升阻比在3 000 r/min时提升了18.4%。在小迎角时,前翼气流受到抽吸作用,升力增加,后翼受螺旋桨旋转气流影响,前缘出现大范围吸力区,压差阻力减小。在大迎角时,前翼影响不变,后翼前缘下表面吸力区范围及强度均减弱,前缘负升力区消失,增升效果改善,压差阻力增加。由于在不同迎角时,升力增量的主要贡献部件不同,导致无人机纵向静稳定裕度随着转速的提升而增大。菱形翼布局太阳能无人机通过合理设置螺旋桨位置与转速,可有效利用螺旋桨滑流提升气动性能。      

一种基于时延约束的最优路径求解算法

作为QoS路由和流量工程的关键技术之一,基于时延约束的最优路径问题一直没有得到有效的解决.针对现有的算法很难得到最优解和计算复杂度过大等问题,提出了一种基于时延约束的最优路径求解(DCOP)算法,该算法通过减少算法的搜索空间来有效地降低算法的计算复杂度,可得到最优的无环解.算法采用自适应参数设计,提高了对网络规模和复杂业务变化的适应性.仿真表明该算法比同类算法计算复杂性降低了近一个数量级,且算法具有自适应能力,设计简单,易于工程实现.      

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.      

一种改进的UAV三维航迹实时规划算法

航迹规划对于战场环境中无人机完成其作战任务具有非常重要的意义.针对真实战场环境中低空无人机的三维航迹实时规划问题,构建了一个更加真实的战场威胁精简模型;提出遗传个体的基因优劣对比度,改进一种共享小生境遗传算法中编码基因的遗传特性.经过改进,增大优化基因的遗传概率,实现提高小生境遗传算法的全局优化能力和收敛速度,增强航迹规划的实时性.对三维数字地形空间进行定长网格编码,将改进的小生境遗传算法应用于三维虚拟战场环境中的无人机航迹规划,实验验证了改进算法的有效性,并能满足在线航迹规划的实时性要求.