CN115203986B - 不规则责任区空基探测平台空域配置方法 - Google Patents

不规则责任区空基探测平台空域配置方法 Download PDF

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CN115203986B CN202211120565.4A CN202211120565A CN115203986B CN 115203986 B CN115203986 B CN 115203986B CN 202211120565 A CN202211120565 A CN 202211120565A CN 115203986 B CN115203986 B CN 115203986B
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Abstract

本发明公开了一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,包括以下步骤:基于空基探测平台安全和发挥空基探测平台的探测效能,确定安全巡逻空域;对空基探测平台实时探测区域进行初始化赋值;基于启发式算法,以稳定覆盖度评估准则进行判别,对空基探测平台架数进行第一次空域配置寻优,并划设相应的责任子区;基于第一次空域配置寻优结果,基于启发式算法、可用空域下的空域配置寻优约束条件和探测效能评估指标,对遂行责任区进行第二次空域配置寻优,获取最优空基探测平台空域配置方案。本发明构建空基探测平台空域配置优化模型,采用启发式算法进行寻优,可高效精准的给出不规则责任区的空域配置方案,提高空域配置效率和探测精度。

Description

不规则责任区空基探测平台空域配置方法
技术领域
本发明属于空域分配技术领域,更具体地,涉及一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法。
背景技术
空域是航空器运行的环境,也是国家的宝贵资源。现有的空基探测平台空域探测责任区空域配置方法主要针对矩形责任区等规则形状的责任区,对不规则责任区而言,很难确定空基探测平台架数和责任区的责任子区的顶点及责任子区,因此,现有的空基探测平台空域配置方法对不规则多边形责任区并不完全适用。
在实际情况中,责任区一般为不规则多边形,对空基探测平台进行有效的空域配置(阵位选择和航线规划),充分发挥其应有的探测效能,以弥补地面或海上平台探测设备对低空目标探测能力的不足,将具有重要的现实意义。启发式算法可应用于不规则责任区的空基探测平台有效的空域配置问题。
基于上述问题,本发明提出一种基于启发式算法的不规则责任区空基探测平台空域配置方法。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,以有效遂行不规则责任区探测任务为前提,以稳定覆盖度作为第一评估准则,空基探测平台探测效能作为第二评估准则,结合空基探测平台雷达装备特点,构建空基探测平台空域配置优化模型(阵位选择、航线规划),采用启发式算法进行寻优,得到最优空基探测平台空域配置方案,本发明的方法可高效精准的给出不规则责任区的空域配置方案,提高空域配置效率和探测精度。
为实现上述目的,本发明提供一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,包括以下步骤:
S100基于空基探测平台安全和发挥空基探测平台的探测效能,确定安全巡逻空域;
S200基于双平行线巡逻航线,对空基探测平台实时探测区域进行初始化赋值;
S300基于启发式算法,以稳定覆盖度评估准则进行判别,对空基探测平台架数进行第一次空域配置寻优,得到第一阶段寻优的空域配置方案,并划设相应的责任子区;
S400基于第一次空域配置寻优结果,基于启发式算法、可用空域下的空域配置寻优约束条件和探测效能评估指标,对遂行责任区进行第二次空域配置寻优,获取最优空基探测平台空域配置方案。
进一步地,所述S400之后还包括:
S500根据空基探测平台探测效能最优方案的每架空基探测平台直飞航线长度、转弯直径、航线倾角和阵位坐标点,计算其巡逻航线上重要转弯点坐标,并绘制空基探测平台空域配置部署图。
进一步地,所述S300具体包括:
S310初始化:设置寻优范围
Figure 66189DEST_PATH_IMAGE001
,初始化空基探测平台架数为
Figure 164726DEST_PATH_IMAGE002
Figure 370579DEST_PATH_IMAGE003
式中,“
Figure 487440DEST_PATH_IMAGE004
”是向上取整符号,
Figure 651705DEST_PATH_IMAGE005
表示每架空基探测平台实时探测区域面 积;
Figure 362172DEST_PATH_IMAGE006
空基探测平台遂行责任区;
设置最多可出动空基探测平台架数
Figure 637296DEST_PATH_IMAGE007
,空基探测平台航线倾斜角
Figure 624974DEST_PATH_IMAGE008
的步进值
Figure 694562DEST_PATH_IMAGE009
S320:空基探测平台架数寻优,确定满足稳定覆盖度评估准则时的空基探测平台 出动架数
Figure 16959DEST_PATH_IMAGE010
S330根据S320寻优后的空基探测平台出动架数
Figure 830194DEST_PATH_IMAGE010
,结合紧凑准则,确定第一次寻优 空域配置方案;
S340确定责任子区顶点:
当满足任一项以下情形时,确定为责任子区顶点:
1) 处于空基探测平台实时探测区内的责任区顶点,确定为责任子区顶点;
2)两架空基探测平台实时探测区域
Figure 797013DEST_PATH_IMAGE011
之间的交点处于责任区
Figure 912867DEST_PATH_IMAGE012
内部 时,对应点即责任区顶点;
3)两架空基探测平台实时探测区域
Figure 863506DEST_PATH_IMAGE013
之间的交点
Figure 214853DEST_PATH_IMAGE014
处于责任区
Figure 160812DEST_PATH_IMAGE015
外部时,连接两架空基探测平台实施探测区
Figure 837781DEST_PATH_IMAGE016
之间的两个交点,与处于
Figure 619923DEST_PATH_IMAGE017
内的责任区边界的交点
Figure 509382DEST_PATH_IMAGE018
,确定为责任子区顶点;
4)当责任区
Figure 716372DEST_PATH_IMAGE019
顶点不在空基探测平台实施探测区
Figure 423297DEST_PATH_IMAGE020
内时,选取该责任 点附近实施探测区与责任区
Figure 817370DEST_PATH_IMAGE021
的两个交点
Figure 776098DEST_PATH_IMAGE022
Figure 447382DEST_PATH_IMAGE023
,确定为新的责任子区顶点;
S350划定各空基探测平台责任区子区:
按照第
Figure 466154DEST_PATH_IMAGE024
架空基探测平台
Figure 472156DEST_PATH_IMAGE025
中包含的责任区顶 与与之相邻最近的空基探测平台
Figure 968996DEST_PATH_IMAGE026
形成的S340中2)、 3)、4)的责任子区顶点所围成的区域
Figure 619420DEST_PATH_IMAGE027
,是第
Figure 684460DEST_PATH_IMAGE028
架空基探测平台所负责空情保障 的责任子区;按此规则,划分得
Figure 53124DEST_PATH_IMAGE010
个责任子区;
S360确定各空基探测平台实时探测区域可用空域:
空基探测平台实时探测区域可用空域
Figure 353655DEST_PATH_IMAGE029
为:
Figure 248799DEST_PATH_IMAGE030
其中,
Figure 343794DEST_PATH_IMAGE031
以空基探测平台最大探测距离
Figure 75121DEST_PATH_IMAGE032
为半径构成的圆形区域;
Figure 913764DEST_PATH_IMAGE033
为安全巡逻空域;
Figure 538780DEST_PATH_IMAGE034
为各责任区顶点数。
进一步地,所述S320中稳定覆盖度评估准则为:
Figure 194889DEST_PATH_IMAGE035
式中,
Figure 538146DEST_PATH_IMAGE036
Figure 180480DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平台第一阶段寻优稳定覆盖度,即
Figure 800948DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平 台实时探测区的并集;
Figure 237746DEST_PATH_IMAGE038
是针对任务预期的稳定覆盖度;
Figure 68299DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 107799DEST_PATH_IMAGE040
架空 基探测平台实时探测区域面积;
Figure 972987DEST_PATH_IMAGE006
为空基探测平台遂行责任区。
进一步地,所述S330具体包括:
1)当
Figure 846265DEST_PATH_IMAGE041
Figure 773901DEST_PATH_IMAGE042
越靠近
Figure 758037DEST_PATH_IMAGE043
中心位置越优,
Figure 336786DEST_PATH_IMAGE042
位置相近时空基探测平台航线倾 斜角
Figure 115386DEST_PATH_IMAGE044
越小越好,得到第一次空基探测平台空配置优化方案
Figure 920531DEST_PATH_IMAGE045
2)当
Figure 583725DEST_PATH_IMAGE046
时,将
Figure 892346DEST_PATH_IMAGE047
架空基探测平台
Figure 107427DEST_PATH_IMAGE048
个满足
Figure 993343DEST_PATH_IMAGE049
结果的空域配置方 案,按紧凑准则进行遴选出第一次空基探测平台空配置优化方案
Figure 319283DEST_PATH_IMAGE050
所述紧凑准则为:
Figure 623356DEST_PATH_IMAGE051
其中,
Figure 743759DEST_PATH_IMAGE047
为空基探测平台总架数;
Figure 523496DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 512181DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平台实时 探测区域面积;
Figure 795394DEST_PATH_IMAGE052
为满足
Figure 215925DEST_PATH_IMAGE049
的任意一个空域配置方案。
进一步地,所述稳定覆盖度评估准则为:
Figure 217379DEST_PATH_IMAGE053
式中,
Figure 619542DEST_PATH_IMAGE054
Figure 147475DEST_PATH_IMAGE055
架空基探测平台第一阶段寻优稳定覆盖度(
Figure 140839DEST_PATH_IMAGE056
架空基探测平台 实时探测区的并集),
Figure 98430DEST_PATH_IMAGE057
是针对任务预期(可容忍度)的稳定覆盖度;
Figure 710809DEST_PATH_IMAGE058
为空基探测平 台遂行责任区;
Figure 703035DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 601721DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平台实时探测区域面积。
进一步地,所述S400具体包括:
S410初始化:设置
Figure 436822DEST_PATH_IMAGE059
为空基探测平台遂行责任区;
Figure 711946DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 824258DEST_PATH_IMAGE040
架 空基探测平台实时探测区域面积实施探测可用空域
Figure 769211DEST_PATH_IMAGE060
Figure 966975DEST_PATH_IMAGE010
架空基探测平台最优稳 定覆盖度
Figure 904844DEST_PATH_IMAGE061
最大迭代次数
Figure 137242DEST_PATH_IMAGE062
Figure 112151DEST_PATH_IMAGE063
架空基探测平台空域配置优化最大迭代次数
Figure 938156DEST_PATH_IMAGE064
, 空基探测平台航线倾角
Figure 289503DEST_PATH_IMAGE065
初始值
Figure 376407DEST_PATH_IMAGE066
(即第一次寻优空基探测平台空域配置优化方案
Figure 646852DEST_PATH_IMAGE067
中空基探测平台航线倾斜角)和步进值
Figure 819207DEST_PATH_IMAGE068
,空基探测平台直飞航线
Figure 849611DEST_PATH_IMAGE069
和转弯直径
Figure 791022DEST_PATH_IMAGE070
的初始值
Figure 373313DEST_PATH_IMAGE071
Figure 157599DEST_PATH_IMAGE072
和增大步进值
Figure 850748DEST_PATH_IMAGE073
Figure 912245DEST_PATH_IMAGE074
S420优化稳定覆盖度:当
Figure 540804DEST_PATH_IMAGE075
各空基探测平台采用
Figure 422172DEST_PATH_IMAGE076
Figure 43646DEST_PATH_IMAGE077
在各自
Figure 959650DEST_PATH_IMAGE078
空域内应用启发式算法进行寻优,并应用最优稳定覆盖度评估准则进行评判;
最优稳定覆盖度评估准则为:
Figure 883743DEST_PATH_IMAGE079
式中,“
Figure 393353DEST_PATH_IMAGE080
”表示逻辑“与”,
Figure 693884DEST_PATH_IMAGE081
表示第二阶段第
Figure 198815DEST_PATH_IMAGE082
次迭代的寻优稳定覆盖度, 其表达式为:
Figure 684023DEST_PATH_IMAGE083
其中,
Figure 274404DEST_PATH_IMAGE084
为空基探测平台遂行责任区;
Figure 378627DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 879009DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平 台实时探测区域面积;
Figure 410485DEST_PATH_IMAGE055
为空基探测平台架数;
S430应用启发式算法进行空域配置寻优,获取最优空基探测平台空域配置方案。
进一步地,所述S430具体包括:
S431应用启发式算法,各空基探测平台在设置第i架空基探测平台实施探测可用 空域
Figure 612796DEST_PATH_IMAGE085
内对阵位进行寻优,并按照
Figure 255130DEST_PATH_IMAGE086
Figure 734653DEST_PATH_IMAGE087
步进增长各架空基探测平台直飞 航线和转弯半径,每次迭代结果与空域配置寻优约束条件进行比对。
S432如果满足空域配置寻优约束条件,则保留此空域配置方案,并计算该方案的 空基探测平台探测效能评估指标
Figure 46816DEST_PATH_IMAGE088
;如果不满足则舍弃最终得到
Figure 877369DEST_PATH_IMAGE089
个满足条件的空 域配置方案;
S433从
Figure 182449DEST_PATH_IMAGE090
个满足条件的空域配置方案中挑选出空基探测平台探测效能最优的方 案,其探测效能评估指标值记为
Figure 47636DEST_PATH_IMAGE091
Figure 920915DEST_PATH_IMAGE092
所对应的各空基探测平台空域配置相关 参数,构成了最优空基探测平台空域配置方案
Figure 582971DEST_PATH_IMAGE093
进一步地,所述空域配置寻优约束条件为:
Figure 832687DEST_PATH_IMAGE094
式中,“
Figure 286802DEST_PATH_IMAGE080
”表示逻辑“与”,
Figure 455615DEST_PATH_IMAGE095
为第
Figure 729602DEST_PATH_IMAGE096
架空基探测平台巡逻航线所占空域,
Figure 517429DEST_PATH_IMAGE097
为所有空基探测平台每次迭代后的责任区稳定覆盖度。
进一步地,所述S200包括:
S201根据空基探测平台探测性能和遂行探测任务的需求,确定最大容忍度条件下 的直飞航线长度
Figure 701417DEST_PATH_IMAGE098
和转弯直径长度
Figure 916498DEST_PATH_IMAGE099
Figure 208939DEST_PATH_IMAGE100
Figure 393932DEST_PATH_IMAGE101
Figure 822640DEST_PATH_IMAGE102
其中,
Figure 83988DEST_PATH_IMAGE103
Figure 598146DEST_PATH_IMAGE104
分别是空基探测平台最短直飞距离和最短转弯直径;
Figure 462197DEST_PATH_IMAGE105
为空基探测平台转弯飞行速度;g为重力加速度;
Figure 135623DEST_PATH_IMAGE106
为空基探测平台确保目标跟 踪连续时的最大转弯转角;
Figure 426927DEST_PATH_IMAGE107
是空基探测平台直飞速度,
Figure 428382DEST_PATH_IMAGE108
是空基探测平台数据率,
Figure 971489DEST_PATH_IMAGE109
是空基探测平台能进行点迹关联起批的最少目标回波点迹数;
S202对于双平行线跑道,设第
Figure 374789DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平台的跑道中心点坐标为
Figure 102574DEST_PATH_IMAGE110
,平行线航线逆时针旋转的角度为
Figure 450378DEST_PATH_IMAGE008
,得到如下约束条件:
Figure DEST_PATH_IMAGE111
式中,
Figure 531598DEST_PATH_IMAGE112
表示空基探测平台平行线跑道上的任意一点的坐标,
Figure 789404DEST_PATH_IMAGE113
Figure 688090DEST_PATH_IMAGE114
Figure 523191DEST_PATH_IMAGE115
Figure 532735DEST_PATH_IMAGE116
分别表示责任区横纵坐标的界值;
Figure 645047DEST_PATH_IMAGE117
为安全巡逻 空域。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
1.本发明的不规则责任区空基探测平台空域配置方法,以有效遂行不规则责任区探测任务为前提,以稳定覆盖度作为第一评估准则,空基探测平台探测效能作为第二评估准则,结合空基探测平台雷达装备特点,构建空基探测平台空域配置优化模型(阵位选择、航线规划),采用启发式算法进行寻优,得到最优空基探测平台空域配置方案,本发明的方法可高效精准的给出不规则责任区的空域配置方案,提高空域配置效率和探测精度。
附图说明
图1为本发明空基探测平台安全巡逻空域示意图;
图2为本发明巡逻航线最大容忍条件下的空基探测平台实时探测区示意图;
图3为本发明责任子区顶点示意图;
图4为本发明各空基探测平台责任子区分布图;
图5为本发明各空基探测平台实时探测区域可用空域分布图;
图6为本发明最优空基探测平台空域配置方案示意图;
图7为本发明两点交叉示意图;
图8为本发明不规则多边形责任区示意图;
图9为本发明空基探测平台最优阵位配置(覆盖度99.12%)示意图;
图10为本发明第一阶段寻优责任子区划分示意图;
图11为本发明第一阶段寻优实时探测可用空域分布图;
图12为本发明第二阶段寻优空基探测平台航线优化结果图(覆盖率99.41%);
图13为本发明遗传算法效能与种群数关系图;
图14为本发明遗传算法收敛曲线图;
图15为本发明遗传算法稳定性分析示意图;
图16为本发明的不规则责任区空基探测平台空域配置方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图16所示,本发明提供一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,包括以下步骤:
S100基于空基探测平台安全和发挥空基探测平台的探测效能,确定安全巡逻空域;
S200基于双平行线巡逻航线,对空基探测平台实时探测区域进行初始化赋值;
S300基于启发式算法,以稳定覆盖度评估准则进行判别,对空基探测平台架数进行第一次空域配置寻优,得到第一阶段寻优的空域配置方案,并划设相应的责任子区;
S400基于第一次空域配置寻优结果,基于启发式算法、可用空域下的空域配置寻优约束条件和探测效能评估指标,对遂行责任区进行第二次空域配置寻优,获取最优空基探测平台空域配置方案。
具体而言,所述S100中基于空基探测平台安全和发挥空基探测平台的探测效能, 确定安全巡逻空域。如图1所示,当空基探测平台遂行责任区
Figure 855580DEST_PATH_IMAGE118
(按顺时针方向,
Figure 787764DEST_PATH_IMAGE119
Figure 866578DEST_PATH_IMAGE120
Figure 958031DEST_PATH_IMAGE121
Figure 198520DEST_PATH_IMAGE122
为责任区顶点,相邻两个顶点相连的多边形责任区)内目标探测任 务,为确保空基探测平台安全,其最远安全阵位应综合考虑边境线、禁飞区、高山等因素。如 图1所示,空基探测平台安全空域是其中最远安全阵位线后的灰色空域。为充分发挥空基探 测平台探测效能,其阵位应该尽量靠前,故而其安全巡逻空域是最远安全阵位线将责任区
Figure 883579DEST_PATH_IMAGE123
划分后的阴影区域
Figure 110292DEST_PATH_IMAGE117
具体而言,所述S200中基于双平行线巡逻航线,对空基探测平台实时探测区域进行初始化赋值时,空基探测平台巡逻航线所占空域越大,其采用实时探测区域面积越小,又因其水平飞行时探测效果最好,采用空基探测平台最常使用的双平行线巡逻航线,对空基探测平台实时探测区域进行初始化赋值,为第一次空域配置寻优作好准备。
基于上述实施例,作为一个可选的实施例,所述S200具体包括以下步骤:
S201根据空基探测平台探测性能和遂行探测任务的需求,确定最大容忍度条件下 的直飞航线长度
Figure 197197DEST_PATH_IMAGE098
和转弯直径长度
Figure 733220DEST_PATH_IMAGE099
Figure 905576DEST_PATH_IMAGE100
Figure 60613DEST_PATH_IMAGE101
Figure 889110DEST_PATH_IMAGE102
其中,
Figure 471401DEST_PATH_IMAGE103
Figure 131052DEST_PATH_IMAGE124
分别是空基探测平台最短直飞距离和最短转弯直径;
Figure 948835DEST_PATH_IMAGE105
为空基探测平台转弯飞行速度;g为重力加速度;
Figure 10332DEST_PATH_IMAGE125
为空基探测平台确保目标跟踪 连续时的最大转弯转角;
Figure 373312DEST_PATH_IMAGE126
是空基探测平台直飞速度,
Figure 520259DEST_PATH_IMAGE127
是空基探测平台数据率(单 位:times/time),
Figure 17100DEST_PATH_IMAGE128
是空基探测平台能进行点迹关联起批的最少目标回波点迹数;
具体而言,如图2所示,此时,以
Figure 57737DEST_PATH_IMAGE129
点为空基探测平台阵位心中点,以
Figure 981830DEST_PATH_IMAGE130
Figure 350495DEST_PATH_IMAGE131
为直飞航线长度和转弯直径的实时探测区
Figure 526392DEST_PATH_IMAGE132
是分别以
Figure 296902DEST_PATH_IMAGE133
Figure 657477DEST_PATH_IMAGE134
Figure 372492DEST_PATH_IMAGE135
Figure 211135DEST_PATH_IMAGE136
为 圆心,以空基探测平台最大探测距离
Figure 977096DEST_PATH_IMAGE137
为半径的圆形交叠区域。
S202对于双平行线跑道,设第
Figure 242993DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平台的跑道中心点坐标为
Figure 586249DEST_PATH_IMAGE138
,平行线航线逆时针旋转的角度为
Figure 353217DEST_PATH_IMAGE008
,得到如下约束条件:
Figure 832740DEST_PATH_IMAGE111
式中,
Figure 535117DEST_PATH_IMAGE112
表示空基探测平台平行线跑道上的任意一点的坐标,
Figure 975457DEST_PATH_IMAGE113
Figure 421481DEST_PATH_IMAGE114
Figure 880145DEST_PATH_IMAGE115
Figure 753423DEST_PATH_IMAGE116
分别表示责任区横纵坐标的界值;
Figure 71271DEST_PATH_IMAGE117
为安全巡逻 空域。
基于上述实施例,作为一个可选的实施例,所述S300包括:
S310:初始化:设置寻优范围
Figure 930774DEST_PATH_IMAGE001
,初始化空基探测平台架数为
Figure 384889DEST_PATH_IMAGE002
Figure 163489DEST_PATH_IMAGE003
式中,“
Figure 93268DEST_PATH_IMAGE004
”是向上取整符号,
Figure 615516DEST_PATH_IMAGE005
表示每架空基探测平台实时探测区域面 积;
Figure 189717DEST_PATH_IMAGE006
空基探测平台遂行责任区;
设置最多可出动空基探测平台架数
Figure 280164DEST_PATH_IMAGE007
,空基探测平台航线倾斜角
Figure 307026DEST_PATH_IMAGE008
的步进值
Figure 632965DEST_PATH_IMAGE009
S320基于启发式算法对空基探测平台架数寻优,确定满足稳定覆盖度评估准则时 的空基探测平台出动架数
Figure 920727DEST_PATH_IMAGE139
S330根据S320寻优后的空基探测平台出动架数
Figure 306709DEST_PATH_IMAGE010
,结合紧凑准则,确定第一次寻优 空域配置方案;
S340确定责任子区顶点:
对于如图1所示的责任区,经过S310
Figure 696233DEST_PATH_IMAGE140
S330寻优后,空基探测平台空域配置如图3所 示,两架空基探测平台实时探测区域
Figure 560284DEST_PATH_IMAGE141
之间的交点为
Figure 968131DEST_PATH_IMAGE142
。当满足任一项以下情 形时,确定为责任子区顶点:
1)处于空基探测平台实时探测区内的责任区顶点,确定为责任子区顶点;
2)两架空基探测平台实时探测区域
Figure 525015DEST_PATH_IMAGE143
之间的交点处于责任区
Figure 260890DEST_PATH_IMAGE118
内部 时,对应点即责任区顶点;
3)两架空基探测平台实时探测区域
Figure 69577DEST_PATH_IMAGE144
之间的交点
Figure 207297DEST_PATH_IMAGE145
处于责任区
Figure 935082DEST_PATH_IMAGE118
外部时,连接两架空基探测平台实施探测区
Figure 282886DEST_PATH_IMAGE146
之间的两个交点,与处于
Figure 754319DEST_PATH_IMAGE017
内的责任区边界的交点
Figure 621912DEST_PATH_IMAGE147
,确定为责任子区顶点;
4)当责任区
Figure 786177DEST_PATH_IMAGE148
顶点不在空基探测平台实施探测区
Figure 762223DEST_PATH_IMAGE149
内时,如责任点
Figure 630822DEST_PATH_IMAGE150
所示,选取该责任点附近实时探测区域与责任区
Figure 8714DEST_PATH_IMAGE151
的两个交点
Figure 812722DEST_PATH_IMAGE152
Figure 151430DEST_PATH_IMAGE153
,确定 为新的责任子区顶点;
S350划定各空基探测平台责任区子区:
按照第
Figure 699086DEST_PATH_IMAGE024
架空基探测平台
Figure 931485DEST_PATH_IMAGE154
中包含的责任区顶 与之相邻最近的空基探测平台
Figure 296607DEST_PATH_IMAGE026
形成的S340中2)、3)、 4)的责任子区顶点,所围成的区域
Figure 981666DEST_PATH_IMAGE027
则是第
Figure 598592DEST_PATH_IMAGE028
架空基探测平台所负责空情保障的 责任子区。按此规则,可将图3划分为如图4所示的
Figure 295284DEST_PATH_IMAGE139
个责任子区。
S360确定各空基探测平台实时探测区域可用空域:
Figure 972253DEST_PATH_IMAGE155
其中,
Figure 3663DEST_PATH_IMAGE031
以空基探测平台最大探测距离
Figure 158701DEST_PATH_IMAGE032
为半径构成的圆形区域;
Figure 365691DEST_PATH_IMAGE156
为安全巡逻空域;
Figure 823348DEST_PATH_IMAGE157
为各责任区顶点数。
具体而言,如图5所示,以各责任区
Figure 483000DEST_PATH_IMAGE158
个顶点为圆心,以空基探测平台最大探测距 离
Figure 176149DEST_PATH_IMAGE032
为半径构成的圆形区域为
Figure 96701DEST_PATH_IMAGE159
,并且各空基探测平台实时探测可用空域
Figure 849893DEST_PATH_IMAGE160
需处于安全巡逻空域
Figure 996841DEST_PATH_IMAGE156
内,则
Figure 634627DEST_PATH_IMAGE161
为:
Figure 285051DEST_PATH_IMAGE155
其中,
Figure 209144DEST_PATH_IMAGE031
以空基探测平台最大探测距离
Figure 702443DEST_PATH_IMAGE032
为半径构成的圆形区域;
Figure 2974DEST_PATH_IMAGE156
为安全巡逻空域;
Figure 648850DEST_PATH_IMAGE157
为各责任区顶点数。
具体而言,区域探测任务中空基探测平台可用空域优化模型为:
Figure 743845DEST_PATH_IMAGE162
其中,
Figure 599806DEST_PATH_IMAGE036
Figure 828662DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平台第一阶段寻优稳定覆盖度,即
Figure 188099DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平 台实时探测区的并集;
Figure 719574DEST_PATH_IMAGE112
表示空基探测平台平行线跑道上的任意一点的坐标;
Figure 938197DEST_PATH_IMAGE113
Figure 580531DEST_PATH_IMAGE114
Figure 325633DEST_PATH_IMAGE115
Figure 887065DEST_PATH_IMAGE116
分别表示责任区横纵坐标的界值;第
Figure 717617DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平 台的跑道中心点坐标为
Figure DEST_PATH_IMAGE163
;平行线航线逆时针旋转的角度为
Figure 496131DEST_PATH_IMAGE008
;其中,
Figure 830161DEST_PATH_IMAGE164
以空基探测平台最大探测距离
Figure 562493DEST_PATH_IMAGE032
为半径构成的圆形区域;
Figure 880342DEST_PATH_IMAGE156
为安全巡逻空域;
Figure 864479DEST_PATH_IMAGE157
为各责任区顶点数。
基于上述实施例,作为一个可选的实施例,所述S320中稳定覆盖度评估准则为:
Figure 193960DEST_PATH_IMAGE035
式中,
Figure 238139DEST_PATH_IMAGE036
Figure 902339DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平台第一阶段寻优稳定覆盖度,即
Figure 690166DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平 台实时探测区的并集;
Figure 998788DEST_PATH_IMAGE038
是针对任务预期(可容忍度)的稳定覆盖度。
基于上述实施例,作为一个可选的实施例,所述S330具体包括:
Figure 89235DEST_PATH_IMAGE041
Figure 850517DEST_PATH_IMAGE165
越靠近
Figure 442036DEST_PATH_IMAGE166
中心位置越优,
Figure 729798DEST_PATH_IMAGE165
位置相近时空基探测平台航线倾斜 角
Figure 115780DEST_PATH_IMAGE044
越小越好,得到第一次空基探测平台空配置优化方案
Figure 505304DEST_PATH_IMAGE167
Figure 634934DEST_PATH_IMAGE168
时,将
Figure 652568DEST_PATH_IMAGE047
架空基探测平台
Figure 599665DEST_PATH_IMAGE048
个满足
Figure 601119DEST_PATH_IMAGE169
结果的空域配置方 案,按紧凑准则进行遴选出第一次空基探测平台空配置优化方案
Figure 268860DEST_PATH_IMAGE170
所述紧凑准则为:
Figure 281947DEST_PATH_IMAGE171
其中,
Figure 9731DEST_PATH_IMAGE047
为空基探测平台总架数;
Figure 498482DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 828969DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平台实时 探测区域面积;
Figure 86775DEST_PATH_IMAGE052
为满足
Figure 860827DEST_PATH_IMAGE049
的任意一个空域配置方案。
S400基于第一次空域配置寻优结果,基于遗传算法、空域配置寻优约束条件和探测效能评估指标,对遂行责任区进行第二次空域配置寻优,获取最优空基探测平台空域配置方案。
基于上述实施例,作为一个可选的实施例,所述S400包括以下步骤:
S410:初始化:设置第i架空基探测平台实施探测可用空域
Figure 571294DEST_PATH_IMAGE060
Figure 846417DEST_PATH_IMAGE010
架空基探 测平台最优稳定覆盖度
Figure 83364DEST_PATH_IMAGE172
最大迭代次数
Figure 152951DEST_PATH_IMAGE062
Figure 350714DEST_PATH_IMAGE173
架空基探测平台空域配置优化最大 迭代次数
Figure 39315DEST_PATH_IMAGE064
,空基探测平台航线倾角
Figure 6134DEST_PATH_IMAGE065
初始值
Figure 246623DEST_PATH_IMAGE174
(即第一次寻优空基探测平台空域配置 优化方案
Figure 56316DEST_PATH_IMAGE175
中空基探测平台航线倾斜角)和步进值
Figure 673242DEST_PATH_IMAGE176
,空基探测平台 直飞航线
Figure 369934DEST_PATH_IMAGE177
和转弯直径
Figure 46903DEST_PATH_IMAGE070
的初始值
Figure 219258DEST_PATH_IMAGE178
Figure 233351DEST_PATH_IMAGE179
和增大步进值
Figure 440341DEST_PATH_IMAGE180
Figure 22632DEST_PATH_IMAGE181
S420:优化稳定覆盖度:当
Figure 292070DEST_PATH_IMAGE182
各空基探测平台采用
Figure 250799DEST_PATH_IMAGE183
Figure 46717DEST_PATH_IMAGE184
在各 自
Figure 190122DEST_PATH_IMAGE185
空域内应用启发式算法进行寻优,并应用最优稳定覆盖度评估准则进行评判;
最优稳定覆盖度评估准则为:
Figure 71491DEST_PATH_IMAGE186
式中,“
Figure 568331DEST_PATH_IMAGE080
”表示逻辑“与”,
Figure 94121DEST_PATH_IMAGE187
表示第二阶段第
Figure 283794DEST_PATH_IMAGE082
次迭代的寻优稳定覆盖度, 其表达式为:
Figure 777093DEST_PATH_IMAGE188
S430:应用启发式算法进行空域配置寻优,获取最优空基探测平台空域配置方案。
基于上述实施例,作为一个可选的实施例,所述S430具体包括:
S431应用启发式算法,各空基探测平台在设置第i架空基探测平台实施探测可用 空域
Figure 77624DEST_PATH_IMAGE189
内对阵位进行寻优,并按照
Figure 848134DEST_PATH_IMAGE190
Figure 818495DEST_PATH_IMAGE191
步进增长各架空基探测平台直飞航 线和转弯半径,每次迭代结果需与如下空域配置寻优约束条件进行比对:
Figure 940035DEST_PATH_IMAGE192
式中,“
Figure 513098DEST_PATH_IMAGE080
”表示逻辑“与”,
Figure 528328DEST_PATH_IMAGE193
为第
Figure 794224DEST_PATH_IMAGE096
架空基探测平台巡逻航线所占空域,
Figure 137481DEST_PATH_IMAGE194
为所有空基探测平台每次迭代后的责任区稳定覆盖度;
S432如果满足空域配置寻优约束条件,则保留此空域配置方案,并计算该方案的 空基探测平台探测效能评估指标
Figure 655181DEST_PATH_IMAGE195
;如果不满足则舍弃最终得到
Figure 400283DEST_PATH_IMAGE089
个满足条件的空 域配置方案;
S433从
Figure 961714DEST_PATH_IMAGE090
个满足条件的空域配置方案中挑选出空基探测平台探测效能最优的方 案,其探测效能评估指标值记为
Figure 870896DEST_PATH_IMAGE091
Figure 785762DEST_PATH_IMAGE196
所对应的各空基探测平台空域配置相关 参数,构成了最优空基探测平台空域配置方案
Figure 650950DEST_PATH_IMAGE197
具体而言,当空基探测平台巡逻速度固定时,空基探测平台直飞航线越长越可获得越长的稳定探测时间,转弯直径越大可使转弯破角越小,从而获得更佳的探测效能。
所述空基探测平台探测效能评估指标
Figure 383283DEST_PATH_IMAGE198
为:
Figure 701131DEST_PATH_IMAGE199
式中,
Figure 685268DEST_PATH_IMAGE200
为空基探测平台架数;
Figure 14749DEST_PATH_IMAGE201
是第
Figure 58929DEST_PATH_IMAGE202
架空基探测平台直飞航线长度;
Figure 723128DEST_PATH_IMAGE203
是第
Figure 510956DEST_PATH_IMAGE202
架空基探测平台转弯直径大小;
Figure 819577DEST_PATH_IMAGE204
Figure 910024DEST_PATH_IMAGE205
分别为空基探测平台直 飞航线
Figure 671307DEST_PATH_IMAGE177
和转弯直径
Figure 121880DEST_PATH_IMAGE070
的初始值。
所述最优空基探测平台探测效能评估指标
Figure 550587DEST_PATH_IMAGE206
为:
Figure 670990DEST_PATH_IMAGE207
式中,
Figure 326093DEST_PATH_IMAGE208
是第
Figure 455723DEST_PATH_IMAGE089
次空域配置方案的空基探测平台探测效能评估指标。
所述最优空基探测平台空域配置方案
Figure 473358DEST_PATH_IMAGE209
为:
Figure 420454DEST_PATH_IMAGE210
其中,
Figure 156329DEST_PATH_IMAGE211
Figure 824070DEST_PATH_IMAGE212
Figure 848876DEST_PATH_IMAGE213
Figure 842239DEST_PATH_IMAGE214
分别为第
Figure 924465DEST_PATH_IMAGE202
架空基探测平 台最优空基探测平台空域配置方案的直飞航线、转弯直径、航线倾角、探测效能评估指标,
Figure 661477DEST_PATH_IMAGE200
为空基探测平台架数。
通过上述方法,针对图1中的责任区,空基探测平台优化空域配置后的结果如图6所示。
基于上述实施例,作为一个可选的实施例,可用空域下的空基探测平台空域配置优化模型为:
Figure 653704DEST_PATH_IMAGE215
式中
Figure 427756DEST_PATH_IMAGE216
表示第二阶段的寻优稳定覆盖度,
Figure 138223DEST_PATH_IMAGE217
为矩阵法计算误差值。
基于上述实施例,作为一个可选的实施例,所述启发式算法包括但不限于:模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、列表搜索算法(ST)、进化规划(EP)、进化策略(ES)、蚁群算法(ACA)、人工神经网络(ANN)。
为更具体说明本发明的方法,本发明以遗传算法为例,给出区域探测任务中空基探测平台空域配置寻优过程如下:
Step1:提取区域探测任务中所在责任区
Figure 413346DEST_PATH_IMAGE218
几何特征,确定空基探测平台最远安 全阵位线,设置空基探测平台安全巡逻空域;
Step2:初始化空基探测平台架数为
Figure 384713DEST_PATH_IMAGE219
,设置每架空基探测平台航线倾角初始值
Figure 719880DEST_PATH_IMAGE220
、阵位中心坐标初始值
Figure 917643DEST_PATH_IMAGE221
(初始值随机设定),其步进值分别设为
Figure 606244DEST_PATH_IMAGE222
Figure 838643DEST_PATH_IMAGE223
Step3:设置GA最大迭代次数
Figure 938186DEST_PATH_IMAGE224
,种群数量为
Figure 623245DEST_PATH_IMAGE225
,每一个个体代 表
Figure 240171DEST_PATH_IMAGE226
Figure 202442DEST_PATH_IMAGE227
的一组组合,其采用实数形式进行编码。确定种群选择、交叉、变异方向以及确定 交叉概率、变异概率等遗传参数;
Step4:采用稳定覆盖度
Figure 348252DEST_PATH_IMAGE228
目标优化函数表示适应度函数,对种群中的个体 适应度函数进行计算;
Step5:根据稳定覆盖度
Figure 520608DEST_PATH_IMAGE229
数值对个体质量进行评价,然后根据轮盘赌机制 进行
较优个体的选择,将部分较优个体复制到下一代种群中;
Step6:对剩余个体进行选择、交叉(如图7所示)、变异操作,如果进化代数达到终 止代数
Figure 65859DEST_PATH_IMAGE230
且满足稳定覆盖度评估准则时,停止空基探测平台架数寻优,并保留此时的空基 探测平台空域配置结果,此后寻优不再增加空基探测平台架数,否则
Figure 741691DEST_PATH_IMAGE231
,转Step2。若 未达到终止代数,转到Step4;
Step7:根据最优个体得到
Figure 589561DEST_PATH_IMAGE226
Figure 858999DEST_PATH_IMAGE227
的最优组合,得到第一阶段寻优空基探测平台 空域配置方案,确定,划设相应的责任子区,并设置每架空基探测平台巡逻航线可用空域范 围
Figure 880045DEST_PATH_IMAGE232
,进入第二阶段寻优流程,转Step8;
Step8:设置每架空基探测平台航线倾角初始值
Figure 941542DEST_PATH_IMAGE233
,阵位中心点坐标初始值
Figure 835680DEST_PATH_IMAGE234
,令其航线倾角步进值、阵位中心坐标步进值分别为
Figure 451469DEST_PATH_IMAGE235
Figure 72943DEST_PATH_IMAGE236
,并确定空基 探测平台直飞航线
Figure 988946DEST_PATH_IMAGE237
、转弯直径
Figure 178619DEST_PATH_IMAGE238
的初始值和步进值
Figure 812863DEST_PATH_IMAGE239
Figure 723181DEST_PATH_IMAGE240
Step9:重新设置遗传算法各项参数:设置第i架空基探测平台实施探测可用空域
Figure 493691DEST_PATH_IMAGE241
Figure 713320DEST_PATH_IMAGE010
架空基探测平台最优稳定覆盖度
Figure 303701DEST_PATH_IMAGE242
最大迭代次数
Figure 407923DEST_PATH_IMAGE062
Figure 173885DEST_PATH_IMAGE243
架空基探测 平台空域配置优化最大迭代次数
Figure 439782DEST_PATH_IMAGE064
,空基探测平台航线倾角
Figure 783038DEST_PATH_IMAGE065
初始值
Figure 284427DEST_PATH_IMAGE244
(即第一次寻优 空基探测平台空域配置优化方案
Figure 29529DEST_PATH_IMAGE245
中空基探测平台航线倾斜角)和步进值
Figure 341693DEST_PATH_IMAGE246
,空基探测平台直飞航线
Figure 172245DEST_PATH_IMAGE177
和转弯直径
Figure 352691DEST_PATH_IMAGE070
的初始值
Figure 155562DEST_PATH_IMAGE247
Figure 763261DEST_PATH_IMAGE179
和增 大步进值
Figure 815530DEST_PATH_IMAGE248
Figure 924301DEST_PATH_IMAGE249
Step10 对遂行责任区进行第二阶段寻优:
1)当
Figure 643995DEST_PATH_IMAGE250
各空基探测平台采用
Figure 688174DEST_PATH_IMAGE251
Figure 837527DEST_PATH_IMAGE252
在各自
Figure 625355DEST_PATH_IMAGE253
空域内应用 启发式算法进行寻优,并应用最优稳定覆盖度评估准则进行评判;
2)应用遗传算法,各空基探测平台在设置第i架空基探测平台实施探测可用空域
Figure 58610DEST_PATH_IMAGE254
内对阵位进行寻优,并按照
Figure 273691DEST_PATH_IMAGE255
Figure 300552DEST_PATH_IMAGE256
步进增长各架空基探测平台直飞航线 和转弯半径,每次迭代结果需与空域配置寻优约束条件进行比对,若迭代过程中存在子代 满足的空域配置寻优约束条件,则保留此时的空基探测平台空域配置方案
Figure 236279DEST_PATH_IMAGE257
,并计算 该方案的空基探测平台探测效能评估指标
Figure 930565DEST_PATH_IMAGE258
,如果不满足则舍弃最终得到
Figure 316547DEST_PATH_IMAGE090
个满足 条件的空域配置案;
Step11:从
Figure 689760DEST_PATH_IMAGE090
个满足条件的空域配置方案中挑选出空基探测平台探测效能最优的 方案,其探测效能评估指标值记为
Figure 819390DEST_PATH_IMAGE259
Figure 368183DEST_PATH_IMAGE259
所对应的各空基探测平台空域配置相关 参数,构成了最优空基探测平台空域配置方案
Figure 534853DEST_PATH_IMAGE260
Step12:根据
Figure 536307DEST_PATH_IMAGE261
所对应的第
Figure 328682DEST_PATH_IMAGE262
架空基探测平台直飞航线长度(
Figure 731982DEST_PATH_IMAGE263
)、 转弯直径(
Figure 194187DEST_PATH_IMAGE264
)、航线倾角(
Figure 558304DEST_PATH_IMAGE265
)和阵位坐标点(
Figure 29736DEST_PATH_IMAGE266
)计算其巡逻航线上 重要转弯点坐标,并绘制空基探测平台空域配置部署图。
为评估本发明算法的性能,本申请进行仿真模拟分析其性能:
仿真模拟的参数设置如下:
令空基探测平台跑道型巡逻航线高度
Figure 146597DEST_PATH_IMAGE267
,最大探测距离RH_max=400km,WY_ min=15km,LY_min=50km,针对探测任务预期(可容忍度)的稳定覆盖度
Figure 45283DEST_PATH_IMAGE268
。设置GA最 大迭代次数Maxgen=300,种群数量为Sizepop=30,确定种群选择、交叉、变异方向以及确定 交叉概率f1=0.9、变异概率f2=0.1等遗传参数。
设置空基探测平台直飞航线长度(
Figure 21329DEST_PATH_IMAGE269
)、转弯直径(
Figure 906240DEST_PATH_IMAGE270
)、航线倾角(
Figure 18552DEST_PATH_IMAGE271
)和阵位坐标点(
Figure 88139DEST_PATH_IMAGE272
)变化步进值,如表1所示。
表1 空基探测平台空域配置参数仿真步进值设置
Figure 410536DEST_PATH_IMAGE273
如图8所示,为测试该算法对任意责任区空基探测平台空域配置的优化效果,不失 一般性,令不规则多边形责任区顶点坐标依次为
Figure 223771DEST_PATH_IMAGE274
Figure 190590DEST_PATH_IMAGE275
Figure 306445DEST_PATH_IMAGE276
Figure 991504DEST_PATH_IMAGE277
Figure 608430DEST_PATH_IMAGE278
Figure 554390DEST_PATH_IMAGE279
Figure 231359DEST_PATH_IMAGE280
Figure 1782DEST_PATH_IMAGE281
Figure 422399DEST_PATH_IMAGE282
实施例1:
1.责任子区划分
根据实时探测区域可用空域寻优流程,通过pycharm2020进行仿真实现。如图9所示,为第一阶段寻优空基探测平台空域配置结果,此时空基探测平台实时探测区对责任区稳定覆盖度可达99.12%,具体阵位方案见表2,这初步验证了遗传算法的有效性。
表2 一阶段寻优空基探测平台空域配置方案
Figure 98231DEST_PATH_IMAGE283
由图9不难得出,所有空基探测平台的巡逻航线均处于安全空域内(最远安全阵位线以内的区域)。因此,第一阶段寻优方案有效,可作为第二阶段寻优的先验知识,根据空基探测平台空域配置寻优流程,可将整个责任区划分为3个责任子区,如图10所示。
2.可用空域设置
以图10所示的三个责任子区的各责任子区顶点为圆心,以空基探测平台最大探测 距离
Figure 70735DEST_PATH_IMAGE284
画圆,形成的圆形探测区域的交集区域在安全巡逻空域
Figure 464808DEST_PATH_IMAGE285
以内的部分即可 视为每架空基探测平台的可用空域范围,记为
Figure 423536DEST_PATH_IMAGE286
,最终得到三个责任子区 的可用空域范围如图11所示。
3.空基探测平台航线优化
根据空基探测平台航线优化寻优流程,通过适当调整遗传算法参数对空基探测平 台空域配置进行二次寻优,即设置空基探测平台阵位坐标步进值
Figure 94820DEST_PATH_IMAGE287
,航线倾角步进 值
Figure 848013DEST_PATH_IMAGE288
,其余参数不变。同样通过pycharm2020进行仿真实现,如图12所示,为第二阶段 寻优空基探测平台航线优化结果,具体优化方案见表3。
表3 二次寻优空基探测平台航线优化方案
Figure 854015DEST_PATH_IMAGE289
表3中方案空基探测平台探测效能评估指标
Figure 616434DEST_PATH_IMAGE290
为1.256,相较第一阶段寻优方 案,空基探测平台探测效能提升了25.6%,稳定覆盖度也比第一阶段寻优提升了0.28%,已实 现预期探测目的,这进一步验证了遗传算法在解决该问题上的有效性。
实施例2:遗传算法性能分析
根据上述仿真流程,遗传算法在解决空基探测平台空域配置的问题上起到了较好的效果。为了进一步分析遗传算法的效能,本节将通过定量分析法对遗传算法的时效性以及运行稳定性进行研究。
1.遗传算法时效性与Sizepop的关系:
设置空基探测平台最大探测半径
Figure 266859DEST_PATH_IMAGE291
,通过改变遗传算法的种群数
Figure 331898DEST_PATH_IMAGE292
,对图8中责任区进行空基探测平台空域配置,得到遗传算法在不同种群数时的
Figure 434983DEST_PATH_IMAGE293
即算法运行100次达到
Figure 735514DEST_PATH_IMAGE294
所花费时间的平均值(不考虑空基探测平台加架数的 情况)。
取种群数为5、10、15、20、25,分别得到算法在该种群数下达到
Figure 630658DEST_PATH_IMAGE295
所花费的平均 时间
Figure 991232DEST_PATH_IMAGE296
,如图13所示。
分析图13可得,在
Figure 456980DEST_PATH_IMAGE297
时取得极值,此时遗传算法达到最低容忍度所花费 的平均用间最短,平均花费的时长为14.12s,相较其他种群数而言,算法找到可行解的速度 更快。因此设置适当的种群数可以提高遗传算法运算效能。
2.遗传算法收敛情况与Maxgen的关系:
设置遗传算法种群数
Figure 561202DEST_PATH_IMAGE297
,最大迭代次数
Figure 186218DEST_PATH_IMAGE298
,改变空基探测平 台投入架数(达到到最低容忍度则不再增加),其余参数不变,对图8对应的责任区进行空基 探测平台空域配置, 图14为遗传算法的收敛曲线,并可得以下结论:
(1)在空基探测平台放入架数小于等于两架时,空基探测平台无法有效遂行探测任务(即稳定覆盖率不能满足最低容忍度要求);当投入架次为3架时,空基探测平台能够有效遂行探测任务,此时空基探测平台实时探测区对责任区的稳定覆盖度接近100%;
(2)随着空基探测平台投入架次的增加,算法找到最优空域配置所需的迭代次数逐渐增加,且具有一定的规律性,其最优稳定覆盖度也逐步提升。
综上所述,对于不同架次的空基探测平台,设置适当的算法迭代次数,可在一定程 度上提高算法效率。因此,本论文中针对空基探测平台架次数为1架时,
Figure 842327DEST_PATH_IMAGE299
、空基 探测平台架次数为2架时,
Figure 185584DEST_PATH_IMAGE300
、空基探测平台架次数为3架时,
Figure 562339DEST_PATH_IMAGE301
,而对更 多架次的空基探测平台进行空域配置时,可根据实际情况设置合适的算法迭代次数。
3.遗传算法稳定性分析:
根据上述的得到的传算法效能与
Figure 917228DEST_PATH_IMAGE302
Figure 619605DEST_PATH_IMAGE303
的关系,本节针对3架空基探 测平台空域配置时的稳定性进行分析,设置遗传算法最大迭代次数
Figure 309212DEST_PATH_IMAGE301
、种群数
Figure 755237DEST_PATH_IMAGE304
、空基探测平台最大探测半径为400km,对图8中的责任区进行空域配置200次, 对应第一阶段寻优稳定覆盖度变化曲线如图15所示,由图可得如下结论:
在上述参数条件下,遗传算法运行200次得到的第一阶段寻优结果中不满足最低容忍度条件的次数仅为1次,符合条件的方案占所有方案的99.5%,这进一步说明遗传算法在解决空基探测平台空域配置问题上有着较高的稳定性。
本发明实施例的方法是依托电子设备实现的,因此对相关的电子设备有必要做一下介绍。基于此目的,本发明的实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:至少一个中央处理器(Central processor)、通信接口(Communications Interface)、至少一个存储器(Memory)和通信总线,其中,至少一个中央处理器,通信接口,至少一个存储器通过通信总线完成相互间的通信。至少一个中央处理器可以调用至少一个存储器中的逻辑指令,以执行前述各个方法实施例提供的方法的全部或部分步骤。
此外,上述的至少一个存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个方法实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件实现。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
基于这种认识,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本申请中,术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排它性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其它要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,包括以下步骤:
S100基于空基探测平台安全和发挥空基探测平台的探测效能,确定安全巡逻空域;
S200基于双平行线巡逻航线,对空基探测平台实时探测区域进行初始化赋值;
S300基于启发式算法,以稳定覆盖度评估准则进行判别,对空基探测平台架数进行第一次空域配置寻优,得到第一阶段寻优的空域配置方案,并划设相应的责任子区;
所述S300具体包括:
S310:初始化:设置寻优范围
Figure 601816DEST_PATH_IMAGE001
,初始化空基探测平台架数为
Figure 628677DEST_PATH_IMAGE002
Figure 829983DEST_PATH_IMAGE003
式中,“
Figure 258690DEST_PATH_IMAGE004
”是向上取整符号,
Figure 644672DEST_PATH_IMAGE005
表示每架空基探测平台实时探测区域面积;
Figure 17885DEST_PATH_IMAGE006
空基探测平台遂行责任区;
设置最多可出动空基探测平台架数
Figure 147515DEST_PATH_IMAGE007
,空基探测平台航线倾斜角
Figure 306095DEST_PATH_IMAGE008
的步进值
Figure 597399DEST_PATH_IMAGE009
S320空基探测平台架数寻优,确定满足稳定覆盖度评估准则时的空基探测平台出动架数
Figure 457907DEST_PATH_IMAGE010
S330根据S320寻优后的空基探测平台出动架数
Figure 391228DEST_PATH_IMAGE010
,结合紧凑准则,确定第一次寻优空域配置方案;
S340确定责任子区顶点:
当满足任一项以下情形时,确定为责任子区顶点:
1)处于空基探测平台实时探测区内的责任区顶点,确定为责任子区顶点;
2)两架空基探测平台实时探测区域
Figure 528948DEST_PATH_IMAGE011
之间的交点处于责任区
Figure 866520DEST_PATH_IMAGE012
内部时对应点即为责任区顶点;
3)两架空基探测平台实时探测区域
Figure 355270DEST_PATH_IMAGE013
之间的交点
Figure 951337DEST_PATH_IMAGE014
处于责任区
Figure 943563DEST_PATH_IMAGE015
外部时,连接两架空基探测平台实施探测区
Figure 842249DEST_PATH_IMAGE016
之间的两个交点,与处于
Figure 428083DEST_PATH_IMAGE017
内的责任区边界的交点
Figure 703206DEST_PATH_IMAGE018
,确定为责任子区顶点;
4)当责任区
Figure 674573DEST_PATH_IMAGE019
顶点不在空基探测平台实施探测区
Figure 9740DEST_PATH_IMAGE020
内时,选取该责任点附近实施探测区与责任区
Figure 207503DEST_PATH_IMAGE021
的两个交点
Figure 896104DEST_PATH_IMAGE022
Figure 862923DEST_PATH_IMAGE023
,确定为新的责任子区顶点;
S350划定各空基探测平台责任区子区:
按照第
Figure 103412DEST_PATH_IMAGE024
架空基探测平台
Figure 913105DEST_PATH_IMAGE025
中包含的责任区顶与与之相邻最近的空基探测平台
Figure 264452DEST_PATH_IMAGE026
形成的S340中2)、3)、4)的责任子区顶点所围成的区域
Figure 351356DEST_PATH_IMAGE027
,是第
Figure 626393DEST_PATH_IMAGE028
架空基探测平台所负责空情保障的责任子区;按此规则,划分得
Figure 798749DEST_PATH_IMAGE010
个责任子区;
S360确定各空基探测平台实时探测区域可用空域:
空基探测平台实时探测区域可用空域
Figure 219366DEST_PATH_IMAGE029
为:
Figure 19832DEST_PATH_IMAGE030
其中,
Figure 867702DEST_PATH_IMAGE031
以空基探测平台最大探测距离
Figure 137140DEST_PATH_IMAGE032
为半径构成的圆形区域;
Figure 95869DEST_PATH_IMAGE033
为安全巡逻空域;
Figure 891787DEST_PATH_IMAGE034
为各责任区顶点数;
S400基于第一次空域配置寻优结果,基于启发式算法、可用空域下的空域配置寻优约束条件和探测效能评估指标,对遂行责任区进行第二次空域配置寻优,获取最优空基探测平台空域配置方案。
2.根据权利要求1所述的一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,所述S400之后还包括:
S500根据空基探测平台探测效能最优方案的每架空基探测平台直飞航线长度、转弯直径、航线倾角和阵位坐标点,计算其巡逻航线上重要转弯点坐标,并绘制空基探测平台空域配置部署图。
3.根据权利要求1所述的一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,所述S320中稳定覆盖度评估准则为:
Figure 769613DEST_PATH_IMAGE035
式中,
Figure 650981DEST_PATH_IMAGE036
Figure 413401DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平台第一阶段寻优稳定覆盖度,即
Figure 204771DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平台实时探测区的并集;
Figure 128864DEST_PATH_IMAGE038
是针对任务预期的稳定覆盖度;
Figure 497529DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 657115DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平台实时探测区域面积;
Figure 427624DEST_PATH_IMAGE006
为空基探测平台遂行责任区。
4.根据权利要求1所述的一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,所述S330具体包括:
1)当
Figure 663565DEST_PATH_IMAGE041
Figure 519525DEST_PATH_IMAGE042
越靠近
Figure 358168DEST_PATH_IMAGE043
中心位置越优,
Figure 373398DEST_PATH_IMAGE042
位置相近时空基探测平台航线倾斜角
Figure 639294DEST_PATH_IMAGE044
越小越好,得到第一次空基探测平台空配置优化方案
Figure 982551DEST_PATH_IMAGE045
Figure 234672DEST_PATH_IMAGE042
点为空基探测平台阵位心中点;
2)当
Figure 979774DEST_PATH_IMAGE046
时,将
Figure 682150DEST_PATH_IMAGE047
架空基探测平台
Figure 371758DEST_PATH_IMAGE048
个满足
Figure 817783DEST_PATH_IMAGE049
结果的空域配置方案,按紧凑准则进行遴选出第一次空基探测平台空配置优化方案
Figure 27178DEST_PATH_IMAGE050
所述紧凑准则为:
Figure 900456DEST_PATH_IMAGE051
其中,
Figure 218305DEST_PATH_IMAGE047
为空基探测平台总架数;
Figure 327075DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 515611DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平台实时探测区域面积;
Figure 559791DEST_PATH_IMAGE052
为满足
Figure 974723DEST_PATH_IMAGE049
的任意一个空域配置方案。
5.根据权利要求1所述的一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,所述稳定覆盖度评估准则为:
Figure 762550DEST_PATH_IMAGE053
式中,
Figure 336751DEST_PATH_IMAGE054
Figure 410886DEST_PATH_IMAGE055
架空基探测平台第一阶段寻优稳定覆盖度,即
Figure 703327DEST_PATH_IMAGE056
架空基探测平台实时探测区的并集,
Figure 639053DEST_PATH_IMAGE057
是针对任务预期的稳定覆盖度;
Figure 67761DEST_PATH_IMAGE058
为空基探测平台遂行责任区;
Figure 453743DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 92534DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平台实时探测区域面积。
6.根据权利要求1所述的一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,所述S400具体包括:
S410初始化:设置
Figure 222164DEST_PATH_IMAGE058
为空基探测平台遂行责任区;
Figure 505378DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 672048DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平台实时探测区域面积实施探测可用空域
Figure 673503DEST_PATH_IMAGE059
Figure 606823DEST_PATH_IMAGE010
架空基探测平台最优稳定覆盖度
Figure 869178DEST_PATH_IMAGE060
最大迭代次数
Figure 331383DEST_PATH_IMAGE061
Figure 695499DEST_PATH_IMAGE062
架空基探测平台空域配置优化最大迭代次数
Figure 166932DEST_PATH_IMAGE063
,空基探测平台航线倾角
Figure 159159DEST_PATH_IMAGE064
初始值
Figure 182478DEST_PATH_IMAGE065
,即第一次寻优空基探测平台空域配置优化方案
Figure 158525DEST_PATH_IMAGE066
中空基探测平台航线倾斜角和步进值
Figure 168069DEST_PATH_IMAGE067
,空基探测平台直飞航线
Figure 155748DEST_PATH_IMAGE068
和转弯直径
Figure 225335DEST_PATH_IMAGE069
的初始值
Figure 547732DEST_PATH_IMAGE070
Figure 360967DEST_PATH_IMAGE071
和增大步进值
Figure 327786DEST_PATH_IMAGE072
Figure 709220DEST_PATH_IMAGE073
S420优化稳定覆盖度:当
Figure 394279DEST_PATH_IMAGE074
各空基探测平台采用
Figure 745626DEST_PATH_IMAGE075
Figure 957164DEST_PATH_IMAGE076
在各自
Figure 368554DEST_PATH_IMAGE077
空域内应用启发式算法进行寻优,并应用最优稳定覆盖度评估准则进行评判;
最优稳定覆盖度评估准则为:
Figure 540910DEST_PATH_IMAGE078
式中,“
Figure 305734DEST_PATH_IMAGE079
”表示逻辑“与”,
Figure 512725DEST_PATH_IMAGE080
为矩阵法计算误差值,
Figure 219650DEST_PATH_IMAGE081
表示第二阶段第
Figure 879301DEST_PATH_IMAGE082
次迭代的寻优稳定覆盖度,其表达式为:
Figure 838030DEST_PATH_IMAGE083
其中,
Figure 243735DEST_PATH_IMAGE058
为空基探测平台遂行责任区;
Figure 262506DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 143874DEST_PATH_IMAGE040
架空基探测平台实时探测区域面积;
Figure 30928DEST_PATH_IMAGE055
为空基探测平台架数;
S430应用启发式算法进行空域配置寻优,获取最优空基探测平台空域配置方案。
7.根据权利要求6所述的一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,所述S430具体包括:
S431应用启发式算法,各空基探测平台在设置第i架空基探测平台实施探测可用空域
Figure 681352DEST_PATH_IMAGE084
内对阵位进行寻优,并按照
Figure 605446DEST_PATH_IMAGE085
Figure 115056DEST_PATH_IMAGE086
步进增长各架空基探测平台直飞航线和转弯半径,每次迭代结果与空域配置寻优约束条件进行比对;
S432如果满足空域配置寻优约束条件,则保留此空域配置方案,并计算该方案的空基探测平台探测效能评估指标
Figure 150008DEST_PATH_IMAGE087
;如果不满足则舍弃最终得到
Figure 186097DEST_PATH_IMAGE088
个满足条件的空域配置方案;
S433从
Figure 140146DEST_PATH_IMAGE089
个满足条件的空域配置方案中挑选出空基探测平台探测效能最优的方案,其探测效能评估指标值记为
Figure 261686DEST_PATH_IMAGE090
Figure 975695DEST_PATH_IMAGE091
所对应的各空基探测平台空域配置相关参数,构成了最优空基探测平台空域配置方案
Figure 600712DEST_PATH_IMAGE092
8.根据权利要求6所述的一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,所述空域配置寻优约束条件为:
Figure 132187DEST_PATH_IMAGE093
式中,“
Figure 334498DEST_PATH_IMAGE079
”表示逻辑“与”,
Figure 242412DEST_PATH_IMAGE094
为第
Figure 721934DEST_PATH_IMAGE095
架空基探测平台巡逻航线所占空域,
Figure 123896DEST_PATH_IMAGE096
为所有空基探测平台每次迭代后的责任区稳定覆盖度。
9.根据权利要求1所述的一种不规则责任区空基探测平台空域配置方法,其特征在于,所述S200包括:
S201根据空基探测平台探测性能和遂行探测任务的需求,确定最大容忍度条件下的直飞航线长度
Figure 688870DEST_PATH_IMAGE097
和转弯直径长度
Figure 134895DEST_PATH_IMAGE098
Figure 593558DEST_PATH_IMAGE099
Figure 466836DEST_PATH_IMAGE100
Figure 394472DEST_PATH_IMAGE101
其中,
Figure 378608DEST_PATH_IMAGE102
Figure 832723DEST_PATH_IMAGE103
分别是空基探测平台最短直飞距离和最短转弯直径;
Figure 735957DEST_PATH_IMAGE104
为空基探测平台转弯飞行速度;g为重力加速度;
Figure 541102DEST_PATH_IMAGE105
为空基探测平台确保目标跟踪连续时的最大转弯转角;
Figure 938717DEST_PATH_IMAGE106
是空基探测平台直飞速度,
Figure 512917DEST_PATH_IMAGE107
是空基探测平台数据率,
Figure 462419DEST_PATH_IMAGE108
是空基探测平台能进行点迹关联起批的最少目标回波点迹数;
S202对于双平行线跑道,设第
Figure 613915DEST_PATH_IMAGE037
架空基探测平台的跑道中心点坐标为
Figure 939854DEST_PATH_IMAGE109
Figure 368561DEST_PATH_IMAGE110
,平行线航线逆时针旋转的角度为
Figure 364330DEST_PATH_IMAGE008
,得到如下约束条件:
Figure 144067DEST_PATH_IMAGE111
式中,
Figure 132752DEST_PATH_IMAGE112
表示空基探测平台平行线跑道上的任意一点的坐标,
Figure 415965DEST_PATH_IMAGE113
Figure 972849DEST_PATH_IMAGE114
Figure 849669DEST_PATH_IMAGE115
Figure 517411DEST_PATH_IMAGE116
分别表示责任区横纵坐标的界值;
Figure 655131DEST_PATH_IMAGE117
为安全巡逻空域。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112529278A (zh) * 2020-12-02 2021-03-19 中国人民解放军93209部队 基于联结矩阵寻优的航路网规划方法及装置
CN114740899A (zh) * 2022-06-08 2022-07-12 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种网格化空域分配与协同搜索规划方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111047182B (zh) * 2019-12-10 2021-12-28 北京航空航天大学 一种基于深度无监督学习的空域复杂度评估方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112529278A (zh) * 2020-12-02 2021-03-19 中国人民解放军93209部队 基于联结矩阵寻优的航路网规划方法及装置
CN114740899A (zh) * 2022-06-08 2022-07-12 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种网格化空域分配与协同搜索规划方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《Trust of Airspace Configuration Transition》;Chengtao Xu等;《2021 IEEE/AIAA 40th Digital Avionics Systems Conference (DASC)》;20211007;全文 *
《基于改进灰狼优化算法的电子干扰机空域划设》;王晴昊;《航空工程进展》;20180930;全文 *
《重点目标防空作战中多预警机协同探测空域配置》;蒋伟等;《国防科技大学学报》;20220125;全文 *
《面向责任区保障及目标跟踪任务的雷达组网管控研究实现》;王浩炎;《全国优秀硕士学位论文全文库》;20210416;全文 *

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