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基于改进差分进化算法的无人机在线低空突防航迹规划  
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【英文篇名】 Online path planning for UAV low-altitude penetration based on an improved differential evolution algorithm
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【作者】 彭志红; 孙琳; 陈杰;
【英文作者】 PENG Zhi-hong1; 2); SUN Lin1; CHEN Jie1; 2) 1) School of Automation; Beijing Institute of Technology; Beijing 100081; China 2) Key Laboratory of the Ministry of Education of China for Complex System Intelligent Control and Decision; China;
【作者单位】 北京理工大学自动化学院; 北京理工大学复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室;
【文献出处】 北京科技大学学报 , Journal of University of Science and Technology Beijing, 编辑部邮箱 2012年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 无人机; 低空突防; 差分进化算法; 在线航迹规划;
【英文关键词】 unmanned aerial vehicles(UAV); low altitude penetration; differential evolution algorithms; online path planning;
【摘要】 为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性.
【英文摘要】 An improved differential evolution algorithm was proposed for solving the online path planning problem of unmanned aerial vehicle(UAV) low-altitude penetration in partially known hostile environments.The algorithm adopts von Neumann topology and improves its structure to maintain the diversity of the population,prevent the population from falling into local optima in the early evolution and speed up the convergence rate in the later evolution as well.The mutation operator of differential evolution is improv...
【基金】 省部级重点基金资助项目9140A17051010BQ0104); 省部级一般基金资助项目(9140A06040510BQ0121)
【更新日期】 2012-02-23
【分类号】 V279
【正文快照】 无人机在现代战争中扮演着日益重要的角色.在军事攻击作战任务中,低空突防技术以实现地形跟随、地形回避和威胁回避飞行为目的,其中航迹规划是实现无人机低空突防的关键.低空突防航迹规划就是利用地形和敌情等信息,规划出飞行器生存概率和航程综合指标最优的突防航迹[1],同时还

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