开放式飞行任务规划方法

本文给出了一种基于分布式黑板结构的开放式飞行任务规划方法，简要叙述了飞行器飞行任务规划的概念和其独特要求，并对飞行任务规划的数据预处理、知识表达、规划方法作了深入的探讨。最后介绍了分布式黑板的结构和运行方式。     

基于小波分解与分形内插相结合的地形数据压缩方法

地形匹配制导中需要使用大量的地形数据，因此有效的地形数据压缩技术是非常重要的。传统的地形数据压缩方法主要采用线性内插的方法，但这对于地形起伏较大的山区地形失真太大，不能满足高精度导航的要求。本文基于小波分解与分形内插相结合的方法，提出了一种新的地形数据压缩方法，它具有压缩比高，保真性好，解码快的特点，特别适合山区地形数据的压缩。     

一种基于进化计算的空间飞行器编队重构轨道规划方法

基于进化算法提出了一种两层结构的空间飞行器编队重构的轨道规划算法,高层算法通过优化构型映射来优化编队的总燃耗,实现全局规划并确保飞行器之间保持一定的安全距离以避免相互碰撞;低层规划算法采用Chebyshev多项式逼近控制变量空间,为每颗飞行器规划满足约束条件的最优轨道。该方法充分利用了编队的分布式结构,由各飞行器并行实现各自的轨道规划,能有效解决大型编队的轨道规划问题。仿真结果表明了该方法的有效性。     

多飞行器协调航迹规划方法

针对多飞行器的协调航迹规划展开研究，提出了一种基于协同进化的多飞行器协调航迹规划算法。在该算法中，不同飞行器的潜在航迹形成它们自己的子种群，并在于种群内部进化。不同飞行器间的协调关系由航迹的评价函数来实现。同时，通过使用特定的染色体表示方法和进化算子，该算法可以有效利用各种环境信息，处理各种航迹约束，并实时地生成三维航迹。     

飞行器航迹规划研究现状与趋势

介绍了飞行器航迹规划的特点,从安全性、航迹约束、飞行器的协作性以及规划时间等方面分析了飞行器航迹规划的基本需求;对当前国内外航迹规划研究现状进行了阐述,从规划环境表示、约束条件处理、航迹的隐蔽性、算法的实时性、可替换航迹、多飞行器协调规划等方面指出了现有规划方法需要解决的问题;指明了飞行器航迹规划进一步的研究方向。     

动态环境中的飞行器实时三维航迹规划方法研究

本文提出了一种新的飞行器三维航迹规划方法－SDS。该方法能够在具有预先未知威胁的飞行环境中在线实时航迹规划。当飞行器上装备的探测器探测到飞行环境中有预先未知的威胁出现时，根据探测到的信息及时更新威胁数据。SDS根据新的环境信息局部修正受到影响的航迹段来获得新的全局最优航迹。在每一时刻考虑当前已知的信息下，SDS生成的航迹是满足要求的最优航迹。     

在不同地形条件下的地形辅助导航系统定位精度评估

如何选择合适的地形是卡尔曼连续修正的地形辅助导航系统在实际应用中遇到的难题。本文首先建立系统仿真模型，然后利用ＡＲＣ／ＩＮＦＯ地理信息系统软件进行地形分析。在此基础上，通过大量的计算机仿真试验，对卡尔曼连续修正的地形辅助导航系统在不同地形条件下的定位精度进行了评估。评估结果为系统在实际应用中的地形选择提供了依据。     

基于矢量数据的三维航迹规划方法

提出了基于矢量数据的三维航迹规划方法。通过将威胁数据以矢量的方式与地形等高线结合起来对规划空间进行灵活表述，使得航迹规划可以充分考虑地形／威胁的影响，同时在规划时考虑了低空飞行器性能及其他约束。试验结果表明，该方法可以快速有效地完成三维航迹规划，给出的结果既满足各种约束条件又符合人的直觉。     

基于局部熵差的图象匹配方法--算法及计算机仿真

传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差，将信息熵的概念引入到图象匹配中，定义了图象局部熵，并由此提出一种新颖的基于局部熵差的图象匹配方法。由于图象熵反映的是图象的局部，因此基于局部熵差的图象匹配方法具有较强的抗噪能力。由于采用了分块、序贯检测及分层搜索技术，计算量大为减少，试验结果表明这是一种非常好的图像匹配方法。