| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 无人机三维航迹规划研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 无人机三维航迹规划的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 无人机三维航迹规划要素 | 第9-10页 |
| 1.2.2 常用的无人机三维航迹规划方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要工作与组织结构 | 第11-12页 |
| 2 无人机三维航迹规划环境建模 | 第12-25页 |
| 2.1 数字地形预处理与安全飞行曲面的建立 | 第12-22页 |
| 2.1.1 函数法获得三维原始地形 | 第12-13页 |
| 2.1.2 等效数字地形的平滑处理 | 第13-20页 |
| 2.1.3 地形综合平滑处理仿真 | 第20-22页 |
| 2.1.4 建立安全飞行曲面 | 第22页 |
| 2.2 威胁联网环境分析与联网模型的建立 | 第22-25页 |
| 2.2.1 威胁联网分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 威胁联网模型的建立 | 第23-25页 |
| 3 基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划 | 第25-35页 |
| 3.1 无人机三维航迹规划综合代价数学模型 | 第25-26页 |
| 3.1.1 油耗代价 | 第25页 |
| 3.1.2 雷达探测概率代价 | 第25页 |
| 3.1.3 综合代价函数的建立 | 第25-26页 |
| 3.2 基本蚁群算法 | 第26-27页 |
| 3.2.1 蚁群算法原理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 蚁群算法流程 | 第27页 |
| 3.3 对基本蚁群算法的改进 | 第27-28页 |
| 3.3.1 对状态转移概率的改进 | 第27-28页 |
| 3.3.2 局部信息素更新规则的改进 | 第28页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第28-35页 |
| 4 基于人工势场的无人机三维实时航迹规划 | 第35-41页 |
| 4.1 人工势场法 | 第35-37页 |
| 4.1.1 人工势场法原理 | 第35-37页 |
| 4.1.2 人工势场的优缺点 | 第37页 |
| 4.2 人工势场法在实时航迹规划中的运用 | 第37-38页 |
| 4.3 蚁群算法实时在线航迹规划 | 第38-39页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 5 多任务无人机三维航迹规划 | 第41-48页 |
| 5.1 指定任务顺序的三维航迹规划 | 第41-43页 |
| 5.2 未指定任务点顺序的三维航迹规划 | 第43-48页 |
| 5.2.1 旅行商问题 | 第43页 |
| 5.2.2 迪杰斯特拉算法 | 第43-45页 |
| 5.2.3 结合迪杰斯特拉算法的多任务无人机三维航迹规划 | 第45页 |
| 5.2.4 仿真结果与分析 | 第45-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |