收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

飞行器并行航迹规划算法研究

陈前洋  
【摘要】:航迹规划是信息时代的产物,是随着信息获取手段和信息处理技术的发展而发展起来的一门跨学科的研究课题。由于飞行器的飞行环境异常复杂庞大,约束条件众多且模糊性大,各因素之间存在强耦合,因此航迹规划算法成为飞行器任务规划中最具挑战性的问题。 现有的航迹规划方法有数学优化方法、确定型搜索方法、随机型搜索方法。这些规划方法在实际应用时,会出现这样或那样的缺憾。数学优化的方法过多地简化了约束条件特别是飞行器自身的约束,且规划时间随问题规模增大而迅速增长; 确定型搜索算法存在组合爆炸的危险; 随机型规划方法却存在规划结果不可重复和收敛时间不确定等问题。面对庞大的规划空间、大量的各种数据、复杂的约束,现有的规划算法表现出规划时间长、扩展性不强。为此,本文将通过研究并行规划算法来达到缩短规划时间,提高算法实际应用的适应性。 从三维稀疏A*搜索(SAS)算法的时间复杂度来看,三维SAS 规划方法虽然采用结合约束条件扩展节点而大大减少了对规划空间的搜索量,但还是存在扩展性不强的弱点,即规划时间随问题规模增大而迅速增长。在充分分析三维SAS 算法并行性后,发现并行算法关键在于OPEN、CLOSED 表的处理。采用共享式存储模式的OPEN、CLOSED 表存在操作互斥性的瓶颈效应,为了减小该效应,本文提出了一种较为实用的OPEN、CLOSED 表操作准则。分布式存储模式的OPEN、CLOSED 表则出现怎么样剪除不同处理机相同节点和负载不易均衡的困难。本文也提出了相应的解决办法,可惜实验表明效果不理想,这主要是由于SAS 算法是一种局部扩展的方法。实验表明基于共享式存储模式的并行算法对时间效果改善明显,但也存在扩展性不是很强的缺点。 本文最后提出了一种基于神经网络的航迹规划方法,该方法具有很强的并行性,并行算法效果很好。该方法的主要特点是为每个约束条件建立一个神经网络模型,对航迹满足约束的状况进行能量惩罚。如果满足约束条件,则航迹的能量较小,不满足约束条件能量较大。为航迹点定义运动方程,使航迹点向能量小的地方运动,最终趋


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 任敏;沈林成;;基于Hopfield人工神经网络的飞行器快速航迹规划算法[J];战术导弹技术;2007年05期
2 李鸿,曾喆昭,王耀南;求解线性系统的并行算法研究[J];湖南大学学报(自然科学版);2005年04期
3 许立军;鲜勇;杨其;苏国华;;基于A~*算法的多线程并行航迹规划方法研究[J];电光与控制;2009年09期
4 李春华,郑昌文,周成平,丁明跃,袁鸿翼,金惠香;一种三维航迹快速搜索方法[J];宇航学报;2002年03期
5 姚远;周兴社;张凯龙;董冬;;基于稀疏A*搜索和改进人工势场的无人机动态航迹规划[J];控制理论与应用;2010年07期
6 王安麟;基于神经网络的非线性振动系统识别(由脉冲响应的学习实现系统响应的预测)[J];机械设计与研究;1999年02期
7 张广林;曹义华;苏媛;;直升机最优航迹规划与地形跟踪[J];南京航空航天大学学报;2008年05期
8 江雪琴,陈廷槐,杨晓帆;一类非对称离散Hopfieid网络的收敛性[J];工业工程;1996年01期
9 徐国强;宋恒;祝志兵;;基于非单点模糊网络的制导炸弹智能控制研究[J];弹箭与制导学报;2006年01期
10 徐向荣;;基于瞬时转速的内燃机模糊神经网络故障诊断方法的研究[J];南通航运职业技术学院学报;2008年03期
11 丁帆;刘长亮;;无人机主动协同式编队飞行指挥与控制研究[J];飞航导弹;2009年11期
12 钱克昌;陈自力;李建;;基于动态逆的动力翼伞自主飞行控制方法[J];控制工程;2011年02期
13 禹建丽,李晓燕,王跃明,韩平;一种基于神经网络的机器人路径规划算法[J];洛阳工学院学报;2001年01期
14 朱家强,郭锁凤;一种在线神经网络在补偿飞机模型不确定性误差中的应用[J];南京航空航天大学学报;2003年01期
15 晏剑辉;温怀玉;;同步发电机的神经元PID调速控制[J];自动化与仪器仪表;2009年01期
16 孟中杰;黄攀峰;闫杰;;基于改进稀疏A~*算法的高超声速飞行器航迹规划技术[J];西北工业大学学报;2010年02期
17 皮玉全;王平;;蚁群算法在直升机航迹规划中的应用[J];黑龙江科技信息;2010年23期
18 吴义明;齐欢;;巡航导弹航迹规划代价函数的改进研究[J];战术导弹控制技术;2005年01期
19 沈闽锋;李中良;陈盼;;导弹航迹规划对编队作战的影响[J];飞航导弹;2008年03期
20 连续;周林;胡林;;战场环境下巡航导弹低空突防航迹判断研究[J];指挥控制与仿真;2008年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 徐炳吉;;基于BP神经网络的广义预测控制并行算法[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1996年
2 黄西士;吴沧浦;;一种用于跟踪控制的动态神经网络[A];1993中国控制与决策学术年会论文集[C];1993年
3 沈晓晖;袁曾任;;基于BP算法的一种神经网络的并行实现[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年
4 侯艳芳;冯红梅;;基于神经网络的调制识别算法的研究[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
5 王元元;曾建潮;谭瑛;;基于并行计算模型的并行微粒群算法的性能分析[A];2007年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2007年
6 沈建荣;杨林泉;陈琳;;神经网络的稳定性判据与区域经济结构调整[A];系统工程与可持续发展战略——中国系统工程学会第十届年会论文集[C];1998年
7 石山铭;李富兰;丁俊丽;;神经网络的知识获取[A];全国青年管理科学与系统科学论文集(第1卷)[C];1991年
8 吴清烈;徐南荣;;基于神经网络的一种多目标决策方法[A];复杂巨系统理论·方法·应用——中国系统工程学会第八届学术年会论文集[C];1994年
9 李晓钟;汪培庄;罗承忠;;神经网络与模糊逻辑[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第五届年会论文选集[C];1990年
10 王轶;席裕庚;;并行的极点配置算法及其新构想[A];1994年中国控制会议论文集[C];1994年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
2 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
3 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
4 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
5 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年
6 杜文斌;基于神经网络的冠心病证候诊断标准与药效评价模型研究[D];辽宁中医学院;2004年
7 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
8 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
9 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
10 谭阳红;基于小波和神经网络的大规模模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈前洋;飞行器并行航迹规划算法研究[D];华中科技大学;2005年
2 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
3 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
4 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
5 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
6 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
7 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
8 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
9 来建波;基于神经网络的路段行程时间预测研究[D];云南大学;2011年
10 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 于翔;数字神经网络中的协同应用[N];网络世界;2009年
2 ;并行算法研究进展[N];中国计算机报;2004年
3 健康时报特约记者  张献怀;干细胞移植:修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年
4 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年
5 记者 孙刚;“神经网络”:打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
6 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
7 计算机世界实验室 韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
8 曹建兵 李祖兵 特约记者 何天进 本报记者 于莘明;给导弹植入“神经网络”[N];科技日报;2005年
9 谭薇;“潮湿计算机”:拥有人类智慧的超级大脑[N];第一财经日报;2010年
10 韩婷婷;ICT强壮奥运“神经网络”[N];通信产业报;2007年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978