用于预警探测的无人机航路规划方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 无人机航路规划建模及关键问题说明 | 第19-25页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 无人机机动性能约束 | 第19-20页 |
| 2.3 无人机航路规划模型 | 第20-22页 |
| 2.3.1 无人机运动模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 雷达探测威力模型 | 第21-22页 |
| 2.4 目标函数 | 第22-23页 |
| 2.5 无人机航迹的平滑处理 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于人工蜂群算法的无人机航路规划方法 | 第25-51页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 人工蜂群算法简介 | 第25-27页 |
| 3.2.1 蜂群算法的背景介绍 | 第25-26页 |
| 3.2.2 算法基本原理 | 第26-27页 |
| 3.2.3 人工蜂群算法流程 | 第27页 |
| 3.3 基于人工蜂群算法的航路规划方法 | 第27-34页 |
| 3.3.1 基本原理 | 第27-28页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第28-30页 |
| 3.3.3 仿真实验 | 第30-34页 |
| 3.4 航路规划方法的改进 | 第34-41页 |
| 3.4.1 罚函数方法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 无人机出界问题的解决办法 | 第35-36页 |
| 3.4.3 无人机转弯问题的解决办法 | 第36-38页 |
| 3.4.4 对算法进一步的改善 | 第38-41页 |
| 3.5 栅格法的改进 | 第41-43页 |
| 3.6 仿真实验 | 第43-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于粒子群算法的无人机航路规划方法 | 第51-71页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 粒子群算法简介 | 第51-54页 |
| 4.2.1 粒子群算法的背景介绍 | 第51-52页 |
| 4.2.2 粒子群算法的原理 | 第52-54页 |
| 4.2.3 粒子群算法的基本应用 | 第54页 |
| 4.3 基于粒子群算法的航路规划方法 | 第54-60页 |
| 4.3.1 算法步骤 | 第54-56页 |
| 4.3.2 仿真实验 | 第56-60页 |
| 4.4 航路规划方法的改进 | 第60-64页 |
| 4.4.1 无人机出界问题的解决办法 | 第60-61页 |
| 4.4.2 无人机转弯问题的解决办法 | 第61-62页 |
| 4.4.3 协同覆盖率下降的改进方法 | 第62-64页 |
| 4.5 仿真实验 | 第64-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第71页 |
| 5.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |
