基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进，提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则，有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的结果。     

特殊航路点经纬度坐标的计算

给出了计划航路时可能会用到的计算特殊航路点（诸如航路与航路或与管制区边界的交叉点）的经纬度坐标的公式，并针对各种情况做了计算验证。     

基于改进的粒子群优化算法的无人作战飞机航路规划

事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,对无人作战飞机的飞行航路进行整体规划设计,可以综合减小被敌方发现和反击的可能性、降低耗油量,从而显著提高UCAV执行对地攻击(或侦察)任务的成功率.在对粒子群优化技术研究的基础上,将一种用于解决TSP的PSO算法加以改进,引入模拟退火的策略思想,借以克服PSO算法易陷局部最优的早熟现象,并在UCAV航路规划中加以运用.仿真实验表明,该算法简易而有效,用其优化出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的需要.     

一种基于语义分割的机场跑道检测算法

针对复杂电磁作战环境下无人机自主着陆应用场景,提出了一种基于图像语义分割的机场跑道检测算法,并设计构建了轻量高效的端到端跑道检测神经网络RunwayNet.在特征提取部分,使用空洞卷积对ShuffleNet V2进行改造,得到了输出特征图分辨率可调的主干网络,并利用自注意力机制设计了自注意力网络模块,使网络具备全局跑道...     

基于CNS性能及人为因素的纵向碰撞风险研究

为了分析CNS性能及人为因素对航空器在平行航路的安全间距影响,基于雷达管制环境下管制员对航空器纵向穿越的干预过程,在传统碰撞风险模型的基础上引入认知可靠性与失误分析方法(CREAM),综合考虑通信、导航、监视(Communication,Navigation and Surveillance,CNS)性能以及人为因素,建立了包含人的认知可靠性的平行航路纵向碰撞风险模型.并通过算例分析了CNS性能以及人因可靠性对平行航路碰撞风险的影响.结果表明,导航性能对航路的纵向碰撞风险影响较大;通过提高人的认知可靠性可以有效地提高平行航路的安全水平.     

利用遗传算法进行倾斜发射反舰导弹航路规划

为了寻找满足某些约束的最隐蔽安全的航路,基于遗传算法提出了一种适用于倾斜发射反舰导弹的航路规划算法。首先,分析了倾斜发射反舰导弹的飞行特征,提出了一种航路编码方法;其次,根据该航路编码方法的特点设计了相应的遗传操作;最后,通过仿真试验验证了该算法的有效性。