| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景及其意义 | 第7页 |
| ·无人机航路规划的发展现状 | 第7-9页 |
| ·无人机技术的发展及应用 | 第7-9页 |
| ·UAV 航路规划存在的问题 | 第9页 |
| ·主要研究内容 | 第9-10页 |
| ·本文的结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 无人机航路规划基本理论 | 第11-18页 |
| ·航路规划的基本理论 | 第11页 |
| ·航路规划的基本流程 | 第11-13页 |
| ·UAV 低空突访 | 第13页 |
| ·航路规划的关键 | 第13-14页 |
| ·航路规划算法 | 第13页 |
| ·飞行信息 | 第13页 |
| ·威胁回避 | 第13-14页 |
| ·航路飞行建模 | 第14-16页 |
| ·航路飞行建模 | 第14-15页 |
| ·威胁模型 | 第15页 |
| ·非线性常规模型 | 第15-16页 |
| ·本文试验简介 | 第16-17页 |
| ·TSP 问题 | 第17页 |
| ·障碍回避 | 第17页 |
| ·威胁模型与飞行距离统一量化的必要性 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 无人机航路规划基本方法分析及效果综合评价 | 第18-26页 |
| ·传统无人机航路规划方法 | 第18页 |
| ·图搜索法 | 第18-21页 |
| ·基于A-star 启发式搜索算法 | 第19-20页 |
| ·Dijkstra 算法 | 第20页 |
| ·仿真结果与分析 | 第20-21页 |
| ·人工智能算法 | 第21-25页 |
| ·蚁群算法 | 第21-24页 |
| ·遗传算法 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 威胁体回避技术研究 | 第26-31页 |
| ·空间建模 | 第26-27页 |
| ·飞行环境建模 | 第26页 |
| ·威胁空间建模 | 第26-27页 |
| ·基于栅格的威胁回避 | 第27页 |
| ·仿真结果与分析 | 第27页 |
| ·不规则威胁体回避技术 | 第27-29页 |
| ·仿真结果与分析 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第五章 基于粒子群算法的无人机侦察航路规划技术研究 | 第31-45页 |
| ·基本粒子群算法 | 第31-36页 |
| ·粒子群应用实例 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-36页 |
| ·基于PSO 的航路规划 | 第36-39页 |
| ·算法实现 | 第36-37页 |
| ·算法基本步骤 | 第37页 |
| ·试验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·基于QPSO 的无人机航路规划 | 第39-42页 |
| ·量子粒子群QPSO | 第39-40页 |
| ·PSO 和QPSO | 第40-41页 |
| ·基于量子粒子群的航路规划 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·结论 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第51页 |