| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 无人机航迹规划在军用和民用领域中的应用 | 第13-15页 |
| 1.2.1 军用领域中无人机航迹规划的应用 | 第13页 |
| 1.2.2 民用领域中无人机航迹规划的应用 | 第13-15页 |
| 1.3 无人机航迹规划研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.1 无人机航迹规划国外发展现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 无人机航迹规划国内发展现状 | 第16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 无人飞行器航迹规划环境模型与算法 | 第18-28页 |
| 2.1 数字地图技术 | 第18-19页 |
| 2.1.1 数字地图概述 | 第18页 |
| 2.1.2 数字地形模型概述 | 第18-19页 |
| 2.1.3 数字地图融合设计 | 第19页 |
| 2.2 UAV飞行区域数字地图的模拟算法和仿真 | 第19-24页 |
| 2.2.1 原始数字地形建模 | 第19-20页 |
| 2.2.2 障碍区域建模 | 第20-22页 |
| 2.2.3 雷达威胁建模 | 第22-23页 |
| 2.2.4 气象威胁建模 | 第23页 |
| 2.2.5 等效数字地图 | 第23-24页 |
| 2.3 UAV飞行区域数字地图预处理 | 第24-27页 |
| 2.3.1 爬升性能的限制 | 第24-26页 |
| 2.3.2 纵向转弯曲率的限制 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 粒子群优化算法与改进 | 第28-44页 |
| 3.1 智能优化算法 | 第28页 |
| 3.2 粒子群优化算法在航路规划领域的应用 | 第28-29页 |
| 3.3 基本粒子群优化算法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 算法简介 | 第29页 |
| 3.3.2 算法原理 | 第29-31页 |
| 3.3.3 同步模型和异步模型 | 第31页 |
| 3.3.4 算法实现 | 第31-32页 |
| 3.4 标准粒子群优化算法 | 第32-34页 |
| 3.4.1 带惯性权重的粒子群优化算法 | 第32-33页 |
| 3.4.2 标准粒子群优化算法收敛性分析 | 第33-34页 |
| 3.5 模拟退火算法 | 第34-37页 |
| 3.5.1 算法原理 | 第35-36页 |
| 3.5.2 模拟退火参数设置 | 第36-37页 |
| 3.5.3 算法特点 | 第37页 |
| 3.6 粒子群优化算法改进 | 第37-43页 |
| 3.6.1 粒子群优化算法改进分析 | 第37-38页 |
| 3.6.2 改进算法的基本原理 | 第38-39页 |
| 3.6.3 改进算法的基本流程 | 第39-40页 |
| 3.6.4 改进粒子群算法性能测试 | 第40-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 改进粒子群优化算法的无人机航迹规划设计与实现 | 第44-56页 |
| 4.1 复杂环境下飞行器航迹规划问题分析 | 第44-45页 |
| 4.2 航迹分层规划思想 | 第45-46页 |
| 4.2.1 航迹分层规划理论 | 第45页 |
| 4.2.2 航迹分层规划的意义 | 第45页 |
| 4.2.3 全局规划和局部规划所用方法 | 第45-46页 |
| 4.3 基于粒子群优化算法的航路规划 | 第46页 |
| 4.4 无人机建模及机动性能约束 | 第46-48页 |
| 4.5 航迹路线建模 | 第48-53页 |
| 4.5.1 航迹评价函数的建立 | 第48-52页 |
| 4.5.2 航迹平滑 | 第52-53页 |
| 4.5.3 最优航迹评价值的计算 | 第53页 |
| 4.6 算法设计与实现 | 第53-55页 |
| 4.6.1 全局航迹规划算法的设计与实现 | 第53-54页 |
| 4.6.2 局部航迹规划算法的设计与实现 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 无人机航迹规划仿真结果及分析 | 第56-61页 |
| 5.1 等效数字地图建立 | 第56-57页 |
| 5.2 航迹规划仿真实验 | 第57-60页 |
| 5.2.1 全局航迹规划仿真实验 | 第57-58页 |
| 5.2.2 局部航迹规划仿真实验 | 第58-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |