基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统（ ACES）的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。     

全系数自适应控制器若干稳定性质分析

在更加一般的条件下对黄金分割反馈控制器在单输入单输出和多输入多输出特征模型中的稳定性和鲁棒性进行了系统分析,并在混合辨识背景下研究了投影梯度法在特征模型框架中应用时的输入状态稳定(ISS)性和参数估计误差的L2界.最终的结果进一步扩展了已有的结论,对整个系统的稳定性分析具有重要作用.     

集成式随动装置目标引导信息动态校准方法研究

光电对抗系统在机动状态下搜索和跟踪目标时,必须用位置陀螺代替码盘来确定目标方位角。但是,由于搜索轴陀螺存在漂移和累积误差,导致跟踪转台按照引导信息调转到位后目标无法进入跟踪视场,而且陀螺的漂移和累积误差是随时间和温度非线性变化的,很难直接进行修正。为了解决这个问题,提出了一种对引导信息进行间接动态校准的方法。     

Risk Theta*:一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法

提出了一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法——Risk Theta*。首先以星球表面地形特征统计分析为基础提出了地形危险度指标,并建立地形危险度地图。在此基础上应用Basic Theta*搜索,以危险度最低为方向搜索最优路径。仿真实验证明,该算法能够在栅格地图上找到比A*和Basic Theta*算法危险度低得多、长度相当的任意航向路径,既显著提高了巡视器的安全性,又满足了星球巡视探测对任意航向行驶的迫切需求,因此具有较强的实用性。     

基于随机网络编码的无线报文重传最优策略

网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果.     

利用Breakwell间距比法制定行星际探测中途修正策略

详细介绍了制定行星际探测中途修正策略的Breakwell间距比法,给出了在燃料最优条件下,终端误差精度和制导能力与中途修正设计次数和时刻之间的解析关系。一般而言,终端误差精度每提高3倍,修正次数就需要增加1次,制导能力每提升3倍,修正次数就可以减少1次。在具体使用上,应首先根据精度要求和制导能力确定最后一次修正时刻,然后向前递推,使得前一次修正后误差传播量与后一次修正后误差传播量成公比为1/3的等比数列,以此确定其余修正时刻,从而保证在达到终端精度前提下,整体燃料消耗最少。以火星探测为例,给出探测器于2018年5月出发12月达到火星的算例,仿真结果表明了理论分析的正确性。     

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。      

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

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。