作者:杜于飞,覃太贵,邓秀方,褚燕武 单位:中国科学院数学与系统科学研究院 出版:《》 页数:11页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSSJS2017140050 DOC编号:DOCSSJS2017140059 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无人侦察机多传感器任务规划技术研究》PDF+DOC2018年第07期 赵坤,刘睿,张龙龙,郭博雷 《基于传感器网络节点配置优化仿真研究》PDF+DOC2012年第02期 张静,黄宪通,杨新锋 《海杂波复合K分布模型的参数估计》PDF+DOC2014年第08期 苏昭斌,陈红卫 《基于粒子群算法的传感器网络室内定位系统优化》PDF+DOC2017年第04期 张磊,黄如,袁伟娜 《基于改进粒子群算法的制造车间WSN部署优化》PDF+DOC2017年第10期 李少波,张成龙,郑凯 《无线传感器网络基于改进遗传算法的节点调度》PDF+DOC2019年第03期 陈立万,杨震,李洪兵,陈强 《传感器非线性标定及其应用》PDF+DOC2018年第06期 孙德建,崔释匀 《无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法》PDF+DOC2012年第27期 季必晔,顾燕 《改进粒子群算法在正交编码优化中的应用》PDF+DOC2010年第10期 殷华,刘以安,吴少鹏,唐霜天 《基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划》PDF+DOC2014年第10期 朱林,方胜良,吴付祥,吴志建
  • 研究无人机任务规划问题,从无人机侦查和轰炸两方面入手.首先,运用迭代算法求解出从基地到雷达区域边际上任一目标出入口的最短路径.在此基础上,以无人机在雷达范围内滞留时间最短,以及被探测次数最少为目标,建立多目标最优化模型.通过改进交叉算子的遗传算法找出最优侦查路径.对于轰炸任务,以无人机在雷达范围内滞留时间最短,以及轰炸总时间最短为目标,建立多目标最优化模型.采用改变惯性权重的自适应粒子群算法找出最佳轰炸路线.由于计算时间较长,本文对68个目标进行聚类分析,提出针对轰炸任务的快速算法,相较原轰炸方案,其计算效率提高80%以上。

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