基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的UAV航迹规划

以UAV航迹规划为应用背景,提出了一种基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的航迹规划方法;为了提高航迹规划问题最优解的质量及全局求解能力,克服传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种动态自适应蚁群算法;采用动态自适应航迹点选择策略并将信息素更新规则和挥发系数进行动态自适应调整变化来对蚁群算法进行了改进,提高了算法的求解效率;根据战场已知威胁源生成Voronoi加权图,并与所提的动态自适应蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹;考虑到UAV的物理约束限制,对生成的可行航迹进行平滑优化;仿真结果表明,该方法能够为UAV规划出一条满足要求的可飞航迹,验证了所提方法在解决航迹规划问题时是可行、有效的;     

基于取整最小二乘的全局相位展开新方法

基于取整操作和全局最小二乘,提出了一种快速简单的相位展开算法;不同与传统的相位展开方法,该算法通过一种非迭代的和健壮的方法来处理相位跳变部分的梯度;因此,降低了残差点的传播和平滑的影响;并用提出的算法与四种经典的相位展开算法:切枝法、最小费用流法(MCF)、质量图导向(QG)和快速傅里叶变换(FFT)进行对比;通过计算机模拟和实验结果表明:该算法仅仅需要与FFT方法相接近的较低的运算时间,就能达到比MCF方法更高的精度;而且,该算法运算速度快,非常简单,可以在干涉测量技术中得到实时的应用。