基于威胁等效和改进PSO算法的UCAV实时航路规划方法

摘要：

为解决无人战斗机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)实时航路规划问题,通过对各种威胁等效为雷达威胁,威胁分级和每级分层次的处理方法,得到每个威胁的击毁和击伤作用距离.建立UCAV简易的二维模型,利用其飞行姿态与雷达散射截面积(radar cross section, RCS)之间的关系,得出以探测概率为基础的威胁代价函数.最后运用自适应Meta-Lamarckian学习策略的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对方法进行实时性仿真测试,结果表明此方法的有效性.

关键词：无人战斗机、最优航路、威胁等效、动态雷达散射截面积、粒子群优化算法

所属期刊栏目：32

分类号：TP3;V24

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2008AA7050703资助课题

在线出版日期：2010-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1706-1710