【摘 要】
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提出一种基于Voronoi图和蚁群优化算法(ACO)的无人作战飞机航路规划的方法。首先根据已知威胁源建立威胁源的Voronoi图,并构建了起始点、目标点与威胁场的Voronoi图赋权有向
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,第二炮兵工程学院
【基金项目】
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高校博士点基金项目资助(20060699026);航空科学基础基金项目资助(20060553008)
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提出一种基于Voronoi图和蚁群优化算法(ACO)的无人作战飞机航路规划的方法。首先根据已知威胁源建立威胁源的Voronoi图,并构建了起始点、目标点与威胁场的Voronoi图赋权有向图,从而建立了无人机搜索路径的集合,结合初始集合,然后给出无人作战飞机航路规划的具体实现过程,最后对UCAV在多种威胁环境下的航路规划进行了仿真实验,仿真结果表明这种航路规划方法是可行和有效的。
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