反舰导弹航路规划研究

反舰导弹在现代战争中发挥着越来越重要的作用,其中航路规划是反舰导弹突防的关键技术之一。文章分析了反舰导弹航路规划的基本原则,介绍了反舰导弹航路规划的主要作战运用,指出了反舰导弹航路规划实现的基本步骤并对几种航路规划算法做了介绍。     

基于蚁群算法的水下无人平台航路规划

水下无人平台具有重要的军事价值,而航路规划是水下无人平台的关键技术。为了解决当前水下无人平台航路规划方法存在的规划时间长、无法获得最优规划航路规划结果的不足,提高规划航路规划效果,提出了基于蚁群算法的水下无人平台航路规划方法。首先建立水下无人平台航路规划问题的数学模型,给予水下无人平台航路规划的约束条件,然后建立水下无人平台航路规划的环境模型,并引入蚁群算法找到最优水下无人平台航路规划方案,最后对本文水下无人平台航路规划方法的性能进行了验证性测试。结果表明,相对于其它规划方法,蚁群算法不仅可以在短时间内找到最优水下无人平台航路规划方案,而且成功率更高。     

蚁群算法在巡航导弹航路规划中的应用

针对巡航导弹的航路规划问题,提出了一种应用蚁群算法在连续空间中的航路搜索方法,并进行了仿真验证.建立了将数字地图和战场环境信息转化为航路搜索空间的航路代价模型,通过一元多项式函数逼近航路的水平投影将航路搜索问题转为求解连续空间优化问题,而后将蚁群算法拓展到该问题的求解.仿真表明,蚁群算法可以在连续空间的航路规划中得到较好的搜索效果.     

航路规划对远程鱼雷远程打击目标的影响

利用远程武器对目标进行超视距远程打击是未来海战的主要手段之一,航路规划技术对提高远程水下武器的安全性及突防攻击能力起着重要作用,根据远程打击目标的特点及影响航路规划问题的因素,提出了远程鱼雷航路规划的基本流程,最后分析了在远程打击过程中,航路规划对远程鱼雷提高远程打击效果的影响。     

基于蚁群算法的舰船避险航路规划

采用蚁群算法研究舰船避险航路规划问题,利用栅格法将航行海区进行细分,建立舰船避险航路模型,进而求算优化解。仿真结果表明,蚁群算法求解舰船优化航路具有较强的稳定性和鲁棒性。     

舰艇编队协同防空作战体系研究

海上空袭作战模式由“低空隐蔽突防”和“饱和攻击”转变为在预警机指挥下,空袭飞机从舰艇编队防区外发射反舰导弹,采用远距离发射、低空突防、航路规划和饱和攻击的战术方法;传统的分层防御防空作战体系已不能适应未来的体系对抗、系统对抗的需要,基于网络中心战理论的协同防空作战体系是舰艇编队防空作战发展的重要方向。     

一种基于改进PSO的无人机航路规划方法

针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行.     

遗传算法在自航水雷航路规划中的应用研究

简要介绍了遗传算法在自航水雷航路规划中的应用，分析了可能产生的问题及原因。借鉴模拟退火的思想，研究并提出了改进的遗传模拟退火算法并用以解决自航水雷航路规划问题。仿真结果表明这种算法能够有效地提高航路规划的计算速度和保证航路规划的质量。     

基于改进蚁群算法的水下潜航器安全隐蔽航路规划研究

针对水下潜航器的特点和实际需求,设计潜航器安全隐蔽航路规划模型。首先对水下航路规划的影响因素集进行划分,结合水下潜航器特点,通过改进信息素更新机制及启发因子的设计,建立基于蚁群算法的潜航器全局航路规划模型;其次考虑敌我距离变化量、我方位置与目标点的距离、我方声呐盲区、敌我距离最小量作为代价函数的4个因数,建立单目标动态威胁的局部航路规划;最后通过仿真得到全局规划路径和局部避碰路径结果,说明该方法在水下潜航器航路规划具有实际应用价值。     

反舰导弹规避编队雷达威胁源的航路规划

针对舰群编队强大的反导探测能力,建立描述反舰导弹雷达威胁源的广义数字高程模型,讨论以提高生存力和突防能力为目标的航路规划对策。     

舰载无人机对低空目标预警配置方法研究

低空突防的飞机和反舰导弹是威胁水面舰艇编队生存的主要目标,针对目前水面舰艇编队对低空目标预警存在的问题,对舰载无人机对低空目标预警的特点进行了分析,提出了舰载无人机对低空目标预警的配置要求,给出了舰载无人机对低空目标预警的配置方法。     

驱护舰编队海上作战中预警直升机配置方法研究

低空突防的飞机和反舰导弹是威胁水面舰艇编队生存的主要目标,针对目前水面舰艇编队对低空目标预警存在的问题,提出了舰载预警直升机对低空目标预警的配置原则,给出了舰载预警直升机对低空目标预警的配置方法。     

基于RRTConCon算法的船舶装配拆卸高斯采样路径规划

船舶舱室内的零部件在进行装配拆卸时,需要依据正确可行的路径进出装配体,通常采用路径规划的方法确定拆装路径。针对RRTConCon算法是采用随机采样的方法选取位姿点,在解决船舶舱室内狭窄通道的路径规划上效率不高的问题,提出了一种基于高斯采样的RRTConCon算法(RRTGaussion),采用高斯分布函数进行分区采样:在大的开阔区域设置较少的采样点,在复杂区域或狭窄通道设置较多的采样点,然后进行局部规划,找出拆装路径。通过在虚拟环境中对该算法进行仿真验证,结果表明,该算法在解决船舶舱室中狭窄通道的路径规划问题上效率高于RRTConCon算法。     

倾斜角定位技术的研究

介绍了倾斜角定位算法的基本原理，并推导了处于不同高度雷达站计算倾斜角的公式。通过计算机对该方法进行了仿真和分析，分析结果表明，在一定的范围内，该算法可以对目标进行有效的定位，并分析了测角精度等因素对该算法性能的影响。     

基于改进A*GBNN算法的AUV路径规划研究

针对现有的离散生物启发神经网络(Glasius bioinspired neural networks, GBNN)算法在未知环境下，存在的路径规划时间长、易陷入局部最优等问题，提出一种结合A*与GBNN模型的改进算法。在GBNN活性值栅格网络中，算法将各栅格的活性值作为A*的代价函数进行运算并使用跳点搜索规则优化，实现未知环境下的实时路径规划。仿真实验结果表明，该算法有效改善了自主水下航行器在未知环境下的寻路效率，可以满足自主水下航行器实时路径规划需求。     

Multi-path planning algorithm based on fitness sharing and species evolution

A new algorithm is proposed for underwater vehicles multi-path planning. This algorithm is based on fitness sharing genetic algorithm, clustering and evolution of multiple populations, which can keep the diversity of the solution path, and decrease the operating time because of the independent evolution of each subpopulation. The multi-path planning algorithm is demonstrated by a number of two-dimensional path planning problems. The results show that the multi-path planning algorithm has the following characteristics: high searching capability, rapid convergence and high reliability.