飞行器并行航迹规划算法研究

发布时间：2017-05-07 17:04

  本文关键词：飞行器并行航迹规划算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：航迹规划是信息时代的产物,是随着信息获取手段和信息处理技术的发展而发展起来的一门跨学科的研究课题。由于飞行器的飞行环境异常复杂庞大,约束条件众多且模糊性大,各因素之间存在强耦合,因此航迹规划算法成为飞行器任务规划中最具挑战性的问题。 现有的航迹规划方法有数学优化方法、确定型搜索方法、随机型搜索方法。这些规划方法在实际应用时,会出现这样或那样的缺憾。数学优化的方法过多地简化了约束条件特别是飞行器自身的约束,且规划时间随问题规模增大而迅速增长; 确定型搜索算法存在组合爆炸的危险; 随机型规划方法却存在规划结果不可重复和收敛时间不确定等问题。面对庞大的规划空间、大量的各种数据、复杂的约束,现有的规划算法表现出规划时间长、扩展性不强。为此,本文将通过研究并行规划算法来达到缩短规划时间,提高算法实际应用的适应性。 从三维稀疏A*搜索(SAS)算法的时间复杂度来看,三维SAS 规划方法虽然采用结合约束条件扩展节点而大大减少了对规划空间的搜索量,但还是存在扩展性不强的弱点,即规划时间随问题规模增大而迅速增长。在充分分析三维SAS 算法并行性后,发现并行算法关键在于OPEN、CLOSED 表的处理。采用共享式存储模式的OPEN、CLOSED 表存在操作互斥性的瓶颈效应,为了减小该效应,本文提出了一种较为实用的OPEN、CLOSED 表操作准则。分布式存储模式的OPEN、CLOSED 表则出现怎么样剪除不同处理机相同节点和负载不易均衡的困难。本文也提出了相应的解决办法,可惜实验表明效果不理想,这主要是由于SAS 算法是一种局部扩展的方法。实验表明基于共享式存储模式的并行算法对时间效果改善明显,但也存在扩展性不是很强的缺点。 本文最后提出了一种基于神经网络的航迹规划方法,该方法具有很强的并行性,并行算法效果很好。该方法的主要特点是为每个约束条件建立一个神经网络模型,对航迹满足约束的状况进行能量惩罚。如果满足约束条件,则航迹的能量较小,不满足约束条件能量较大。为航迹点定义运动方程,使航迹点向能量小的地方运动,最终趋
【关键词】：航迹规划 并行算法 稀疏A*搜索 OPEN和CLOSED表 神经网络 运动方程
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：V249.1
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-15
• 1.1 航迹规划概述10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本论文的主要研究内容13-15
• 2 飞行器航迹规划问题描述15-30
• 2.1 航迹规划问题的表达15-19
• 2.2 航迹规划的约束条件19-23
• 2.3 航迹规划算法23-25
• 2.4 规划算法评价指标25-26
• 2.5 并行航迹规划系统26-29
• 2.6 本章小结29-30
• 3 基于稀疏A*算法的三维航迹并行规划算法30-48
• 3.1 SAS算法原理30-35
• 3.2 三维SAS算法时间复杂度35-37
• 3.3 三维SAS算法的并行化37-45
• 3.4 仿真实验结果及并行效果评价45-46
• 3.5 本章小结46-48
• 4 基于人工神经网络的并行航迹规划方法48-73
• 4.1 人工神经网络48-51
• 4.2 基于人工神经网络的航迹规划方法51-67
• 4.3 具有匹配特征点的航迹规划67-68
• 4.4 基于人工神经网络的并行航迹规划方法68-72
• 4.5 本章小结72-73
• 5 总结与展望73-75
• 5.1 本文工作总结73
• 5.2 研究展望73-75
• 致谢75-76
• 参考文献76-80
• 附录1 攻读学位期间发表论文目录80

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 刘开封;刘新学;许章凯;李艳;;飞行器被雷达发现的概率计算[J];四川兵工学报;2009年11期

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中国硕士学位论文全文数据库 前6条

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本文编号：350226