动态航迹规划关键技术研究

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Ｒｅｓｅａｒｃｈ０ｎＫｅｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ０ｆＤｙｎａｍｉｃＦｌｉｇｈｔＰａｔｈＰｌａｎｎｉｎｇ
ＹＡＮＧＪｕｎ，ＺＨＵＦａｎ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎ，ＨＡＯＺｈｅｎ
第３９卷第９期
Ｖ＿０１．３９Ｎｏ．９
计
算
机
工
程
２０１３年９月
Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１３
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・
人工智能及识别技术・
文章缩号：１ｏｏｏ＿一３４２８（２ｏ１３）ｏ９＿＿ｏ２４５．－＿ｏ５
步预测规划算法。采用卡尔曼滤波和随机理论分别完成对威胁源指定时刻的状态预测和任务目标的概率对准，改进高效粒子群优化算法，并将其运用到局部滚动优化过程中，以多步规划、单步执行的形式实时调整航迹。仿真结果表明，该算法对战场威胁态势具有预测作用，对任务的改变反应灵敏，能较好地满足动态环境下的实时性要求。关健词：态势预测；运动威胁；滚动粒子群优化；卡尔曼滤波；动态规划
Ｋａｌｍａｎｉｆｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙ，ｉｔｃｏｍｐｌｅｔｅｓｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｏｒｈｒｔｅａｔｓｏｕｒｃｅ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｈｅｔｔａｒｇｅｔｔａｓｋ．
Βιβλιοθήκη Baidu
［Ａｂｓｔｒａｃｔ｜Ｆｏｒｓｏｍｅｃａｓｅｓｏｆｎｅｗｏｒｍｏｖｉｎｇｔｈｒｅａｔｓａｎｄｔａｓｋｃｈａｎｇｉｎｇｉｎｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｄｙｎａｍｉｃｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅ，ａｎｅｗｒｏｌｌＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ｍｕｌｔｉｓｔｅｐｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｌｎｎａｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｂａｔｔｌｅｉｆｅｌｄｓｉｔｕａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅ
文献标识码：Ａ
中圈分类号。Ｖ２７９
动态航迹规划关键技术研究
杨俊，朱
摘
凡，张健，郝震
（１．空军工程大学工程学院，西安７１００３８；２．中国人民解放军９４２７０部队，济南２５０１１７）要：针对实际作战环境中常遇到的突发威胁、运动威胁、任务改变等情形，提出一种基于战场态势预测的滚动粒子群优化多
ｅｘｅｃｕｔｉｎｇ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｈｉｔｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｌａｙｓｗｅｌｌｉｎｄｙｎａｍｉｃｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎａｓｐｅｃｔｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｈｅｔｔｈｒｅａｔｓｔａｔｅａｎｄｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔａｓｋｃｈｎｇａｉｎｇ．
ｆ１．ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００３８，Ｃｈｉｎａ；２．Ｔｈｅ９４２７０ＵｎｉｔｏｆＰＬＡ，Ｊｉｎａｎ２５０１１７，Ｃｈｉｎａ）
ＣｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅｕｐｇｒａｄｅＰＳＯａｒｉｈｍｔｅｔｉｃｗｉｔｈｈｅｔｒｏｌｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｉｔｃａｒｌａｄｊｕｓｔｈｅｔｐａｔｈｉｎｒｅａｌｔｉｍｅｂｙｍｕｌｔｉ－ｓｔｅｐｐｌａｎｎｉｎｇｎｄａｏｎｅ－ｓｔｅｐ