隐身飞机航路规划算法研究

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在早期研究中,隐身飞机能够凭借其低可探测性来进行战区突防,完成防空区域中的侦察、支援、打击等任务。随着反隐身技术不断发展,如今单纯依靠隐身飞机自身的低可探测性已经难以完成作战任务。为了提高隐身飞机的作战效率,需要建立防空雷达的探测概率模型,根据模型规划出一条适合隐身飞机的航路。该航路不能有超过探测概率阈值的航路点,还要满足隐身飞机的基本机动性能约束。由于实际的战场环境复杂多变,对不同场景下的隐身飞机航路规划问题还需要提出针对性的解决方案。本文以隐身飞机安全穿越雷达探测区域为应用背景,对隐身飞机航路规划算法展开研究,主要研究内容如下:(1)本文首先建立隐身飞机的运动学模型,分析动态RCS特性及其对雷达探测概率的影响。为了提供解决规划问题的统一框架,本文引入配置空间的概念,它将不同形状和大小的主体在连续状态空间中的变换转化为在配置空间中进行路径规划的一般问题。本文引入正方形栅格空间、六边形栅格空间和地理空间三种配置空间模型。针对原始路径不够平滑的问题,本文利用两种路径平滑方法得到满足速度连续的一阶参数连续航路。(2)本文根据隐身飞机静态航路规划的要求提出角度约束的A*,它相比A*多了一个维度,因为它将航向角与位置一起作为栅格的索引约束。本文证明角度约束的A*在一定条件约束下是完整的,在启发式函数是可接受的情况下总是返回最短路径。针对正方形栅格下的30°约束,本文提出一种十二方向距离公式作为启发式函数,针对雷达探测概率模型,本文对移动代价函数也进行改进。本文还提出双重Closed表筛选,可以作为提高A*类算法搜索效率的通用方法。对于具有较高效率要求的隐身飞机静态航路规划问题,本文提出简化角度约束的A*。对于具有严格角度要求的隐身飞机静态航路规划问题,本文提出六边形栅格空间中角度约束的A*。(3)本文介绍自适应A*及其变体,它们可以解决未知环境、移动代价可以增加、移动代价可以减少三种动态航路规划问题。针对隐身飞机动态航路规划问题,本文将角度约束添加到多路径广义自适应A*,提出角度约束中获取前驱节点的方法,并使用双重Closed表筛选、延迟节点h值初始化等手段提高规划效率。(4)本文介绍学习实时A*及其变体,它们可以在未知环境下和固定时间界限内执行航路规划。通常学习实时A*及其变体会遇到启发值凹陷,本文介绍最新的启发值凹陷定义和避免策略。针对隐身飞机实时航路规划问题,本文将角度约束添加到局部搜索空间学习实时A*和实时自适应A*,提出角度约束的实时规划中避免死角节点的方法,采用延迟节点h值、g值初始化等多种手段提高规划效率。通过仿真,本文说明隐身飞机实时航路规划问题的特点,分析启发值凹陷避免策略在隐身飞机实时航路规划问题中的应用效果。
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