【摘 要】
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无人飞行器(UAV)低空突防航迹规划本质是复杂的多目标、多约束优化问题。为了提高UAV的作战效率和生存概率,在执行任务之前必须设计出高效的飞行航迹。由于求解的复杂性及难
【机 构】
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中北大学计算机与控制工程学院,中北大学电子测试技术国家重点实验室,中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室
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无人飞行器(UAV)低空突防航迹规划本质是复杂的多目标、多约束优化问题。为了提高UAV的作战效率和生存概率,在执行任务之前必须设计出高效的飞行航迹。由于求解的复杂性及难度高,常用的智能算法无法保证飞行航迹的最优性和可达性。针对上述难点问题,采用了蚁群算法进行航迹规划,并对蚁群算法进行了改进。通过引入拥挤度约束系数、改变信息素增量更新方式并自适应调整信息素挥发系数,有效地提高了算法的求解效率和全局搜索能力。根据敌方防区已知威胁源生成Voronoi图,并与所提的改进蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹。仿真结果验证了改进算法能有效避免算法过早地陷入局部最优,加快算法的收敛速度,并能取得目标函数更优的航迹规划路径,为整体性能优化提供了参考。
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