雷达侦察航路规划算法设计与实现
发布时间：2022-01-24 19:57
近年来,由于地面雷达基站的探测能力一般会因为地形约束大打折扣,机载雷达的侦察突显得越发重要,而侦察航路的规划是执行雷达侦察任务关键技术。目前来说,对于航迹规划问题的求解有着多种算法,本文选取的是遗传算法。而传统的遗传算法有着各种各样的问题如对于空间的要求太高、收敛时间过长,而且当问题的环境约束尤为复杂的时候,传统的遗传算法的进化能力也许无法满足任务需求[1]。本文在传统的遗传算法上进行了改进,除了提出改进遗传算法外,还对于问题的特性提出了一种基于多目标的进化算法。本文就将根据机载雷达对于目标区域和目标点的侦察航路的规划问题展开研究。在论文的前面部分除了介绍了问题研究背景与意义外,第一步针对雷达侦察航路规划进行了问题建模。建模的对象是研究背景下的各种约束和威胁,这里包括客观环境模型和机身约束模型,如气象条件和敌方雷达威胁等都纳入了考虑的范围。其次分析了区域覆盖控制方法,通过对传统区域覆盖控制方法的改善,设计了新的针对复杂环境的控制方法。接下来根据建立的环境模型提出了一种基于遗传算法的航路规划算法和基于多目标进化算法的航路规划方案。对于改进的遗传算法,种群初始化方法从...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
地形遮蔽盲区示意图
图 2-6 最大转弯角示意图 i 个航迹点记为 ， ， ， = ， ， ， ，那么应该满足如下约 ￡§ ≤ 升/俯冲角冲角在进行侦察航路规划也是需要考虑的约束方向上持续爬升或者能够俯冲的最大角度，而侦垂直方向的爬升或者俯冲会受到一定的限制，即过这个极限值，侦察机会出现失速的情况，进的几何模型如图 2-7 所示。
图 2-6 最大转弯角示意图中第 i 个航迹点记为 ， ， ， = ， ， ，最 = ， ，那么应该满足如下约束： ￡§ ≤ 大爬升/俯冲角升/俯冲角在进行侦察航路规划也是需要考虑的约束条件垂直方向上持续爬升或者能够俯冲的最大角度，而侦察机它在垂直方向的爬升或者俯冲会受到一定的限制，即不能一旦超过这个极限值，侦察机会出现失速的情况，进而可。它的几何模型如图 2-7 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]无线传感网络覆盖技术及应用[J]. 赵效常. 信息与电脑(理论版). 2017(15)
[2]关于体系作战效能评估指标体系构建方法的研究分析[J]. 丁剑飞,司光亚,杨镜宇,李保强. 指挥与控制学报. 2016(03)
[3]不同威胁情况下无人机实时航路规划算法研究[J]. 王莉莉,周娟. 科学技术与工程. 2014(30)
[4]小型无人机快速三维航迹规划方法[J]. 刘莉,于成龙,王祝,齐竹昌,龙腾. 系统工程与电子技术. 2013(12)
[5]基于遗传算法的卫星MPLS网络路由协议研究[J]. 袁天,梁俊. 信息工程大学学报. 2013(05)
[6]基于拟Laplacian谱和点对拓扑特征的点模式匹配算法[J]. 张官亮,邹焕新,卢春燕,赵键. 计算机应用. 2013(06)
[7]基于规则归纳的遗传算法选择和参数设置[J]. 李婷,崔杜武. 计算机工程. 2010(03)
[8]基于进化算法的多目标优化方法[J]. 蓝艇,刘士荣,顾幸生. 控制与决策. 2006(06)
[9]雷达网反隐身性能评估—雷达网综合发现概率[J]. 李光明,唐业敏,蒋苏蓉. 现代雷达. 2006(01)
[10]基于相对计算的雷达探测概率建模方法[J]. 郑龙生,田康生. 空军雷达学院学报. 2005(04)
博士论文
[1]基于分解的多目标进化算法及其应用[D]. 袁源.清华大学 2015
[2]多无人机协同侦察任务规划问题建模与优化技术研究[D]. 田菁.国防科学技术大学 2007
[3]无人机航路规划方法研究[D]. 柳长安.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]元胞多目标进化算法的改进及其工程应用研究[D]. 詹腾.三峡大学 2014
[2]基于改进遗传算法的航迹规划研究[D]. 梁金泉.南昌航空大学 2012
[3]基于遗传算法的自动排课系统的设计与实现[D]. 陈莎敏.东北师范大学 2011
[4]复杂动态环境下的小型足球机器人路径规划研究[D]. 宫金超.浙江理工大学 2011
[5]单目标多目标遗传算法的研究[D]. 赵小冰.天津理工大学 2011
[6]基于约束模型的作战飞机战术模板生成和应用方法研究[D]. 黄达.国防科学技术大学 2009
[7]基于元数据的分布式异构数据库集成查询工具研究与开发[D]. 郭超.国防科学技术大学 2009
[8]多属性决策方法及其应用[D]. 牟琼.广西大学 2004
[9]近距空地攻击仿真关键问题研究[D]. 彭雪峰.西北工业大学 2003
本文编号：3607205
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
地形遮蔽盲区示意图
图 2-6 最大转弯角示意图 i 个航迹点记为 ， ， ， = ， ， ， ，那么应该满足如下约 ￡§ ≤ 升/俯冲角冲角在进行侦察航路规划也是需要考虑的约束方向上持续爬升或者能够俯冲的最大角度，而侦垂直方向的爬升或者俯冲会受到一定的限制，即过这个极限值，侦察机会出现失速的情况，进的几何模型如图 2-7 所示。
图 2-6 最大转弯角示意图中第 i 个航迹点记为 ， ， ， = ， ， ，最 = ， ，那么应该满足如下约束： ￡§ ≤ 大爬升/俯冲角升/俯冲角在进行侦察航路规划也是需要考虑的约束条件垂直方向上持续爬升或者能够俯冲的最大角度，而侦察机它在垂直方向的爬升或者俯冲会受到一定的限制，即不能一旦超过这个极限值，侦察机会出现失速的情况，进而可。它的几何模型如图 2-7 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]无线传感网络覆盖技术及应用[J]. 赵效常. 信息与电脑(理论版). 2017(15)
[2]关于体系作战效能评估指标体系构建方法的研究分析[J]. 丁剑飞,司光亚,杨镜宇,李保强. 指挥与控制学报. 2016(03)
[3]不同威胁情况下无人机实时航路规划算法研究[J]. 王莉莉,周娟. 科学技术与工程. 2014(30)
[4]小型无人机快速三维航迹规划方法[J]. 刘莉,于成龙,王祝,齐竹昌,龙腾. 系统工程与电子技术. 2013(12)
[5]基于遗传算法的卫星MPLS网络路由协议研究[J]. 袁天,梁俊. 信息工程大学学报. 2013(05)
[6]基于拟Laplacian谱和点对拓扑特征的点模式匹配算法[J]. 张官亮,邹焕新,卢春燕,赵键. 计算机应用. 2013(06)
[7]基于规则归纳的遗传算法选择和参数设置[J]. 李婷,崔杜武. 计算机工程. 2010(03)
[8]基于进化算法的多目标优化方法[J]. 蓝艇,刘士荣,顾幸生. 控制与决策. 2006(06)
[9]雷达网反隐身性能评估—雷达网综合发现概率[J]. 李光明,唐业敏,蒋苏蓉. 现代雷达. 2006(01)
[10]基于相对计算的雷达探测概率建模方法[J]. 郑龙生,田康生. 空军雷达学院学报. 2005(04)
博士论文
[1]基于分解的多目标进化算法及其应用[D]. 袁源.清华大学 2015
[2]多无人机协同侦察任务规划问题建模与优化技术研究[D]. 田菁.国防科学技术大学 2007
[3]无人机航路规划方法研究[D]. 柳长安.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]元胞多目标进化算法的改进及其工程应用研究[D]. 詹腾.三峡大学 2014
[2]基于改进遗传算法的航迹规划研究[D]. 梁金泉.南昌航空大学 2012
[3]基于遗传算法的自动排课系统的设计与实现[D]. 陈莎敏.东北师范大学 2011
[4]复杂动态环境下的小型足球机器人路径规划研究[D]. 宫金超.浙江理工大学 2011
[5]单目标多目标遗传算法的研究[D]. 赵小冰.天津理工大学 2011
[6]基于约束模型的作战飞机战术模板生成和应用方法研究[D]. 黄达.国防科学技术大学 2009
[7]基于元数据的分布式异构数据库集成查询工具研究与开发[D]. 郭超.国防科学技术大学 2009
[8]多属性决策方法及其应用[D]. 牟琼.广西大学 2004
[9]近距空地攻击仿真关键问题研究[D]. 彭雪峰.西北工业大学 2003
本文编号：3607205
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