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无人机自主飞行轨迹规划与重规划方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
目录第6-9页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 论文研究背景与意义第9-11页
    1.2 无人机自主控制发展动态第11-14页
        1.2.1 自主控制概念与自主控制等级第11-13页
        1.2.2 自主控制技术研究现状第13-14页
    1.3 无人机自主飞行轨迹规划与重规划技术发展现状及发展趋势第14-15页
        1.3.1 国外研究现状第14页
        1.3.2 国内研究现状第14-15页
    1.4 本文研究的主要内容第15-17页
第2章 无人机航迹规划问题建模第17-24页
    2.1 引言第17页
    2.2 规划空间的表示方法第17-18页
    2.3 飞行航迹的表示方法第18-19页
    2.4 航迹规划的主要约束第19-21页
    2.5 航迹规划问题的数学描述第21页
    2.6 规划航迹评价方法第21-23页
        2.6.1 代价函数的选取第21-22页
        2.6.2 代价权系数的确定第22-23页
    2.7 本章小结第23-24页
第3章 无人机飞行环境中威胁信息建模第24-35页
    3.1 引言第24页
    3.2 无人机飞行环境威胁第24-25页
        3.2.1 自然环境威胁第24-25页
        3.2.2 敌方防空威胁第25页
    3.3 规划中对威胁的处理办法第25-26页
    3.4 地形描述第26-28页
        3.4.1 基础地形模型第26-27页
        3.4.2 山峰地形模型第27-28页
    3.5 探测雷达威胁模型第28-30页
        3.5.1 雷达威胁概率第28-29页
        3.5.2 雷达作用距离第29-30页
    3.6 防空火力威胁模型第30-34页
        3.6.1 地面(舰载)防空导弹威胁模型第30-33页
        3.6.2 防空高炮威胁模型第33-34页
    3.7 电磁干扰威胁模型第34页
    3.8 本章小结第34-35页
第4章 无人机航迹规划方法研究第35-47页
    4.1 引言第35页
    4.2 无人机航迹规划算法综述第35-37页
        4.2.1 基于路径规划的航迹规划第35-36页
        4.2.2 基于类比的航迹规划第36-37页
        4.2.3 基于轨迹优化的航迹规划第37页
    4.3 基于 PSO 算法的航迹规划第37-46页
        4.3.1 PSO 算法原理第37-39页
        4.3.2 PSO 算法适应度函数第39-41页
        4.3.3 PSO 算法的参数设置第41-42页
        4.3.4 PSO 算法实现第42-43页
        4.3.5 仿真与结果分析第43-46页
    4.4 本章小结第46-47页
第5章 无人机在线航迹规划与重规划方法研究第47-54页
    5.1 引言第47页
    5.2 无人机在线实时规划问题描述第47-49页
        5.2.1 突发威胁处理第48页
        5.2.2 无人机运动方程第48-49页
    5.3 基于 PSO 算法的在线实时航迹规划第49-50页
    5.4 仿真与结果分析第50-53页
    5.5 本章小结第53-54页
结论第54-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第59-61页
致谢第61页

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