无人机在线协同航迹规划时序问题

提出了一种满足时序约束的无人机在线协同航迹规划方法.首先采用按时间推进的协同规划机制解决了 在线协同规划中信息交互存在时间间隔的问题;其次通过设计协同函数,采用自主分布计算协同变量的方法解 决其时序问题,实现了协同无人机按照指定时间间隔先后达到目标区域.仿真选取同时到达和按等时间间隔到 达两类典型时序问题,结果表明该方法可以快速生成符合协同时序要求的协同航迹,且满足实时性要求.     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

容量受叠限的航班时刻规划算法的设计和实现

航班时刻规划是战略时期空中交通管制的主要方法.针对起降容量受限和航班延误耗损的变化趋势,提出基于时隙分配的航班时刻规划算法.该算法以调整时间最小和延误耗损总和最小为准则,对进离港航班统一分配时隙.算法考虑了对航班的前提调整,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的分配结果.同时,该算法也能处理有后继任务的航班.结合实际数据,用计算机仿真实验对该算法进行了验证,证明了算法的优化性和有效性.     

一种新的综合TF／TA最优航迹算法

综合ＴＦ／ＴＡ是新一代低空突防技术，ＴＦ／ＴＡ最优航迹的计算是其控制系统的核心。文中提出了一种新的综合ＴＦ／ＴＡ最优航迹算法，它用动态规划和树型搜索相结合的方法，实时计算综合ＴＦ／ＴＡ最优航迹。算法考虑了飞机机动能力的约束，使最优航迹在不需要平滑处理时就是一个可实现航迹。另外还考虑了威胁的影响，使最优航迹能有效地进行威胁回避。计算结果表明，所得的最优航迹具有综合地形跟踪／回避和威胁回避的能力。     

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。     

环月轨道交会的载人登月任务轨道与窗口规划

针对环月轨道(Low Lunar Orbit,LLO)共面交会支持的"人货分离"载人登月任务,提出了一种任务窗口与轨道一体化规划方法。分析了基于LLO共面交会的"人货分离"载人登月任务的基本流程和工程约束;针对任务各阶段窗口与轨道求解问题,提出了以动力下降时刻为迭代初值的窗口规划策略,并建立了高精度模型下的环月轨道、双二体模型下的人员和货物运输轨道规划模型。以载人月球探测中国科学家命名的环形山为假想背景,给出仿真实例,仿真结果验证了文章所提方法的正确性,为探月工程任务提供了一种有效的窗口与轨道设计工具。     

飞行冲突探测与解脱的研究

由于空中交通流量的增加,我国的空中交通管理系统面临着越来越严重的航线拥挤。解决这一问题的最有效方法之一就是“自由飞行”,即允许飞行员选择最合适自己的飞行航线和飞行速度。但这却给管制员的工作带来的困难。本介绍了如何将遗传算法用于自由飞条件下的飞行冲突探测与解脱,并且表明由于该方法计算快速,能够很好地解决飞行冲突问题。     

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

可靠性统计试验方案及其选取

通过对定时试验方案和序贯试验方案两类统计试验方案的分析,指出它们均吸收对方的优点,其差别仅为定时试验方案保持拒收责任故障数不变。由于序贯试验方案(定时截尾)的判决对"订购方与承制方"均是公平的,故建议采用,并给出方案如何选取。同时指出,试验结果的评定中,点估计验证区间的上、下限系数与试验方案无关。表明,GJB 899-1990中的表A7与表A8适用于所有技术状态不变的产品可靠性试验结果的评定。     

面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法

提出了面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法,其结果为任务规划提供了包含空域、时域、功能的目标群体特征.该方法采用标准化方法对属性数据分类和扩展,按照不同类型属性数据分别建立属性差异度,提高了目标分组特征属性的可扩展性,解决了传统属性差异度难以适用于时域及功能属性的问题;在此基础上,综合考虑协同任务对目标分组各项属性的定性/定量要求、阈值约束及重要程度要求,构造了目标综合差异度,解决了某些属性不能直接加权的问题.仿真结果表明该方法能够快速有效地实现满足任务复杂要求的目标分组.