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浮标阵是航空反潜模式下应召搜潜时常用的一种反潜手段。在假设浮标阵已被布设完毕并且由无人机对其进行实时监听的前提下,文章重点研究了无人机监听航线的规划问题。首先,研究了浮标阵的布设及其特点,分析了无人机航路的代价问题;接着,根据浮标阵的特点规划出了无人机监听方形浮标阵的监听航路飞行方案,并对所规划航路的技术指标进行了分析和研究;最后,对无人机的监听航路进行了计算,计算结果表明文中所规划的方案是可行的,这为无人机监听浮标阵的实际应用提供了参考。 相似文献
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针对运载器大气层内的最优轨迹快速规划问题,提出一种将求解最优控制问题的间接法与直接法相结合的混合优化方法。首先,基于最优控制问题的一阶必要条件,将运载器大气层内的三维最优上升问题转化为Hamiltonian两点边值问题;然后,采用直接法中能以较少的节点获得较高求解精度的Gauss伪谱法进行求解,提高算法的求解效率;最后,采用真空解析解初值及密度同伦技术,解决初值猜测与算法收敛困难的问题。仿真结果表明,混合优化算法能够准确、快速地对运载器大气层内的最优上升轨迹问题进行求解,并在计算精度与效率上均优于间接法,可应用于运载器的轨迹在线规划与闭环制导。 相似文献
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航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性. 相似文献
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In this paper, a novel algorithm is presented for direction of arrival(DOA) estimation and array self-calibration in the presence of unknown mutual coupling. In order to highlight the relationship between the array output and mutual coupling coefficients, we present a novel model of the array output with the unknown mutual coupling coefficients. Based on this model, we use the space alternating generalized expectation-maximization(SAGE) algorithm to jointly estimate the DOA parameters and the mutual coupling coefficients. Unlike many existing counterparts, our method requires neither calibration sources nor initial calibration information. At the same time,our proposed method inherits the characteristics of good convergence and high estimation precision of the SAGE algorithm. By numerical experiments we demonstrate that our proposed method outperforms the existing method for DOA estimation and mutual coupling calibration. 相似文献
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