文档介绍：万方数据
基于粒子群优化算法的无人机航迹规划。陈冬。周德云，冯琦12航迹规划是指在特定的约束条件下，寻找运动物体从初始点到目标点满足某种性能指标的最优运动轨迹，其实质是轨迹优化问题。对于无人机来说．无人机的航迹规划目标是在适当的时����������������������l��������处罚飞行器的性能指标，该项指标可较优地满足���粒子群优化算法PsO����������������������������������PSO��������������������������������������根据自己的飞行经验和同伴的飞行经验来调整自己的飞行。每个粒子在飞行过程所经历过的最好位置就是粒子车身找到的最优解。整个群体所经历过的最好位置．就是整个群体目前找到的最����������������������(p��)��������������极值��。每个粒子都通过上述两个极值不断更新自己，从而产生新一代群体，在实际操作中通过由优化问题所决定的适应度函数来评价粒子的“好坏”程度。。������PsO��������������������������间中的一个点，若粒子的群体规模为��虻趇��，���琋�隽Ｗ拥奈恢每杀硎疚獂。它所经历过的“最好”位置记为�。���渌俣扔胿．表��������������������������������������g�����。�脚。�疽粁．�来更新自己的速度和位置．其中确、如为常数。称为学****因子；���和���是�，�上的随机数，�9咝匀ㄖ兀琄是压缩因子．用于对粒子的飞行速度进行约束。并且粒子在不断根据速度����������������������������������v����������算法实现�首先定义航迹规划的搜索空间为粒子空间，在搜索空间里随机地产生初始化粒子种群．数量为�Ｖ秩褐械牧Ｗ蛹俏猉，，为一个��维��������������(n��4����a������������)������f��l���ぁ�琈，即粒子在搜索空间中的位置坐标。相应��������2������(��3��������������)}�为了评价粒子位置的优劣．引人无人机航迹规划的代价函数。计算出每个粒子的代价函数；�比较代价函数的大小．根据每个粒子的基于粒子群优化算法的无人机航迹规划的雷达方程“。：无人机航迹规划的代价模型飞行器的机动性能要求。��������i����������[6������=����V��+ci��27����4��陈冬等��341��(4tr)3KT��B��L��R���������．���‘����．·�万方数据
式��小璳岛，屯分别为威胁因素、地形遮蔽因仿真结果与分析5����minw��I(^lm+����+��"��)��������������������X��������������������Pb��(P����P����_-����P-)}��������������������������������gh��=(������Pl��t��������P��h�根据����两式来调整粒子的速度和�重复步骤�到步骤�的过程，直到代价函数达到最优或满足终止的迭代代数条件。文中采取按照最小威胁、最大遮蔽效果和最短航路加权方法建立航迹代价模型：素和油耗代价因