| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-36页 |
| ·论文研究背景 | 第16-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-31页 |
| ·国外研究现状 | 第18-26页 |
| ·国内研究现状 | 第26-29页 |
| ·研究现状分析 | 第29-31页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第31-34页 |
| ·论文研究内容 | 第31-32页 |
| ·论文组织结构 | 第32-34页 |
| ·论文主要贡献 | 第34-36页 |
| 第二章 多 UCAV 在线协同规划问题分析与系统结构 | 第36-58页 |
| ·动态环境中典型多 UCAV 协同任务及其特性分析 | 第36-41页 |
| ·动态环境中典型多 UCAV 协同任务模式 | 第36-39页 |
| ·任务特性分析 | 第39-41页 |
| ·多 UCAV 协同任务规划要素分析及建模 | 第41-53页 |
| ·协同任务类型定义 | 第41页 |
| ·任务过程的离散化 | 第41-42页 |
| ·UCAV 平台模型 | 第42-45页 |
| ·UCAV 任务载荷模型 | 第45-48页 |
| ·敌方威胁实体模型 | 第48-53页 |
| ·动态环境下多 UCAV 协同系统的分布式体系结构 | 第53-57页 |
| ·面向有人机管理下多 UCAV 协同 SEAD 的分布式体系结构 | 第53-54页 |
| ·面向多 UCAV 自主协同 SEAD 的分布式体系结构 | 第54-56页 |
| ·典型任务模式下的分布式体系结构对比 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 面向多主体协同的协进化多种群蚁群优化算法 | 第58-84页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·蚁群优化方法概述 | 第59-65页 |
| ·蚁群优化方法基本原理 | 第60-62页 |
| ·蚁群优化机理分析 | 第62-64页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第64-65页 |
| ·多种群蚁群优化方法 | 第65-70页 |
| ·同质多种群蚁群算法 | 第66-67页 |
| ·异质多种群蚁群算法 | 第67-70页 |
| ·面向多主体协同问题的协进化多种群蚁群算法 | 第70-82页 |
| ·协进化多种群蚁群系统结构 | 第71-72页 |
| ·多种群并行推进及信息交换策略 | 第72-74页 |
| ·问题解的协同性能评价 | 第74-76页 |
| ·基于扩散机制的信息素更新 | 第76-79页 |
| ·协进化多种群蚁群算法流程 | 第79页 |
| ·多 UCAV 典型应用仿真实验 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第四章 面向多 UCAV 协同 SEAD 任务的在线航迹规划 | 第84-128页 |
| ·面向多 UCAV 协同的分布式自适应模型预测控制结构 | 第84-89页 |
| ·有人机管理下多 UCAV 协同 SEAD 任务过程分析 | 第85-86页 |
| ·多 UCAV 在线协同规划过程及核心功能分析 | 第86-88页 |
| ·多 UCAV 分布式自适应模型预测控制框架 | 第88-89页 |
| ·面向多 UCAV 协同 SEAD 的在线航迹规划 DA-MPC 模型 | 第89-104页 |
| ·协同约束分析 | 第90-91页 |
| ·多 UCAV 协同航迹代价模型 | 第91-93页 |
| ·基于代价势场的 UCAV 航迹终端罚函数 | 第93-100页 |
| ·基于 DA-MPC 的局部优化模型 | 第100-104页 |
| ·基于 COE-MACA 的 DA-MPC 局部优化模型求解 | 第104-114页 |
| ·DA-MPC 局部优化模型基本求解过程 | 第104-105页 |
| ·协进化多种群蚁群的建立 | 第105-107页 |
| ·基于综合代价预估的状态转移规则 | 第107-108页 |
| ·基于局部扩散机制的信息素更新 | 第108-110页 |
| ·基于 COE-MACA 的局部优化求解算法 | 第110-111页 |
| ·算法复杂度分析 | 第111-112页 |
| ·进一步的讨论 | 第112-114页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第114-126页 |
| ·仿真环境及实验系统结构 | 第114-116页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第116-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 第五章 面向多 UCAV 自主协同 SEAD 任务的在线任务协调 | 第128-168页 |
| ·面向多 UCAV 自主协同的层次化 DMPC 控制结构 | 第128-132页 |
| ·多 UCAV 自主协同 SEAD 任务及规划过程分析 | 第128-130页 |
| ·分层递阶的分布式模型预测控制框架 | 第130-132页 |
| ·多 UCAV 自主协同 SEAD 的任务协调 DMPC 模型 | 第132-146页 |
| ·基本战术规则设定 | 第133页 |
| ·任务目标及任务代价评估模型 | 第133-140页 |
| ·规划窗口更新机制 | 第140-143页 |
| ·多 UCAV 任务协调评价指标 | 第143-145页 |
| ·基于 DMPC 框架的多 UCAV 任务协调局部优化模型 | 第145-146页 |
| ·面向多 UCAV 任务协调局部优化模型的 COE-MACA 方法 | 第146-157页 |
| ·分布式条件下的问题解构造策略 | 第147-149页 |
| ·基于有向加权图的分布式信息素结构 | 第149-150页 |
| ·基于任务代价估计的状态转移规则 | 第150-152页 |
| ·引入局部扩散的信息素更新机制 | 第152-155页 |
| ·分布式任务协调局部优化算法 | 第155页 |
| ·算法复杂度分析 | 第155-157页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第157-165页 |
| ·仿真环境及实验系统结构 | 第157-158页 |
| ·实验结果及分析 | 第158-165页 |
| ·本章小结 | 第165-168页 |
| 第六章 总结与展望 | 第168-172页 |
| ·论文工作总结 | 第168-169页 |
| ·进一步研究方向 | 第169-172页 |
| 致谢 | 第172-174页 |
| 参考文献 | 第174-188页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第188-189页 |
