基于NAPPGA算法的无人机低空突防航迹规划

摘要：

在无人机突防快速回避优化问题的研究中,无人机(UAV)低空突防航迹规划本质是复杂的多目标、多约束优化问题,求解的复杂性及难度高,常用的智能算法无法保证飞行航迹的最优性和可达性.针对UAV低空突防三维航迹规划问题的实际,利用基于角度量的变长度基因编码表示飞行航迹,将UAV飞行性能约束融入到算法中,保证物理航迹可飞;基于进化算法的原理,提出一种小生境伪并行自适应遗传算法(NAPPGA),综合利用多种群、伪并行计算和共享函数的小生境技术提高算法进化效率、防止“早熟”.通过大量仿真计算,结果表明:应用改进算法规划出的三维航迹能够有效实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用性.

关键词：小生境伪并行自适应遗传算法、无人机、低空突防、航迹规划

所属期刊栏目：31

分类号：V249(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家自然科学基金60774064;高等学校博士学科点专项科研基金20116102110026

在线出版日期：2014-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：102-105