反艦導彈航路規(guī)劃技術

第1章 概述
1.1 飛行器航路規(guī)劃的基本概念
1.1.1 飛行器航路規(guī)劃系統(tǒng)的組成和分類
1.1.2 飛行器航路規(guī)劃的基本約束和優(yōu)化指標
1.1.3 航路規(guī)劃需要解決的關鍵問題
1.2 飛行器航路規(guī)劃基本方法
1.2.1 簡單航線管理
1.2.2 分層規(guī)劃思想
1.2.3 實時航路規(guī)劃與TP/TA2
1.3 反艦導彈航路規(guī)劃
1.3.1 反艦導彈航路規(guī)劃的作用
1.3.2 反艦導彈航路規(guī)劃系統(tǒng)發(fā)展趨勢
第2章 反艦導彈航路規(guī)劃問題的數(shù)學模型
2.1 反艦導彈航路規(guī)劃的數(shù)學描述
2.2 反艦導彈航路規(guī)劃的優(yōu)化指標
2.2.1 戰(zhàn)術效果指標
2.2.2 航程指標
2.2.3 安全指標
2.2.4 飛行時間指標
2.2.5 航路優(yōu)化的綜合評價指標
2.3 反艦導彈航路規(guī)劃的約束條件
2.3.1 地形與威脅約束
2.3.2 戰(zhàn)術約束
2.3.3 最大航程約束
2.3.4 機動性能約束
2.3.5 其他約束
2.4 反艦導彈航路規(guī)劃的算法
第3章 大地主題相關問題
3.1 不同大地基準下目標定位誤差
3.1.1 幾種基本的大地基準
3.1.2 求解目標定位偏差時所涉及的數(shù)學模型
3.1.3 偏差的實例分析
3.2 大地主題解算的簡化方法
3.2.1 橢球面上解算大地主題問題的精確算法：Bowring公式
3.2.2 橢球體簡化為圓球體的方法
3.2.3 橢球面簡化為圓球面的方法
3.2.4 橢球面簡化為平面的簡化方法
第4章 數(shù)字地圖技術
4.1 反艦導彈航路規(guī)劃用圖分析
4.1.1 數(shù)字地圖概述
4.1.2 反艦導彈航路規(guī)劃數(shù)據(jù)使用特點
4.2 柵格數(shù)字地圖處理技術
4.2.1 數(shù)字高程模型
4.2.2 數(shù)字地圖網(wǎng)格劃分
4.2.3 單元格代價計算
4.2.4 有向圖的建立
4.3 矢量數(shù)字地圖處理技術
4.3.1 等高線預處理
4.3.2 基于掃描束的矢量地形裁剪方法
第5章 威脅處理技術
5.1 威脅的建模
5.1.1 已知固定威脅
5.1.2 已知移動威脅
5.1.3 未知威脅
5.1.4 實現(xiàn)方法
5.2 威脅的評估方法
5.3 矢量地形威脅通視性方法
5.3.1 基本算法原理
5.3.2 改進算法描述
5.3.3 算法仿真驗證與分析
5.4 柵格地形通視性分析方法
5.4.1 通視性分析的基本算法
5.4.2 L-MinMax區(qū)間
5.4.3 視線方向選擇
5.4.4 算法描述
5.4.5 仿真驗證與分析
5.5 其他處理方法
第6章 簡單航路規(guī)劃方法
6.1 各階段航路規(guī)劃的主要目標
6.2 求解航路關鍵點
6.2.1 求解起始段終點
6.2.2 求解搜索攻擊段起點
6.2.3 最大轉(zhuǎn)彎角調(diào)整
6.3 前置射擊問題
6.3.1 目標運動預測
6.3.2 前置射擊模型
第7章 基于SAS的航路管道規(guī)劃
7.1 地形數(shù)據(jù)提取
7.1.1 提取高度層
7.1.2 規(guī)劃區(qū)域地形裁剪
7.2 SAS算法
7.2.1 SAS算法簡述
7.2.2 SAS算法的存儲結(jié)構
7.2.3 搜索節(jié)點的擴展
7.2.4 航路管道
7.3 末端進入角的控制
7.4 算法的改進
7.4.1 節(jié)點密集度約束
7.4.2 算法仿真驗證與分析
7.4.3 算法復雜度
7.4.4 啟發(fā)路徑網(wǎng)
7.5 SAS三維規(guī)劃
7.5.1 SAS高程規(guī)劃的基本步驟
7.5.2 SAS高程節(jié)點擴展
第8章 動態(tài)幾何規(guī)劃算法
8.1 算法基本流程
8.2 求解航路的基本算法
8.2.1 階段劃分
8.2.2 規(guī)避樹
8.2.3 局部規(guī)避算法
8.2.4基本幾何運算
8.3 算法的改進
8.3.1 算法的復雜度
8.3.2 改進方法
8.4 三維航跡規(guī)劃
8.4.1 總體規(guī)劃流程
8.4.2 躍升區(qū)間
8.4.3 躍起點計算
8.4.4 鄰近地形的高程規(guī)劃
8.5 規(guī)劃算法仿真對比與分析
第9章 基于遺傳算法的航路規(guī)劃
9.1 遺傳算法的原理
9.2 遺傳算法水平航路規(guī)劃
9.2.1 染色體的編碼
9.2.2 初始群體的確定
9.2.3 遺傳操作
9.3 航路適應度函數(shù)
9.4 算法的改進與局限性
9.4.1 改進方法
9.4.2 算法的局限性
第10章 基于蟻群算法的航路規(guī)劃
10.1 蟻群算法的原理
10.2 螞蟻尋優(yōu)模型
10.2.1 螞蟻狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則
10.2.2 信息素的更新
10.3 航路節(jié)點開辟與優(yōu)化
10.4 算法仿真驗證
10.5 蟻群算法與進化算法的對比
10.6 蟻群算法的改進
10.6.1 自適應航路點選擇策略
10.6.2 信息素蒸發(fā)因子自適應調(diào)整策略
10.6.3 節(jié)點信息素最大/最小值限制策略
10.6.4 建立有向圖
10.6.5 變步長
第11章 新興的航路規(guī)劃算法
11.1 改進的粒子群優(yōu)化方法
11.1.1 粒子群優(yōu)化算法分析
11.1.2 航路粒子的編碼
11.1.3 小生境粒子群算法
11.1.4 共享適應值模型
11.1.5 動態(tài)調(diào)整小生境
11.1.6 子群體協(xié)同模式設計
11.2 魚群算法
11.2.1 航路的AF模型
11.2.2 魚群行為分析
11.2.3 Tabu公告牌
11.2.4 AF生存與競爭機制
11.3 模擬退火法
11.3.1 模擬退火算法流程
11.3.2 航路新解的產(chǎn)生
11.3.3 冷卻進度表
11.3.4 循環(huán)終止條件
11.3.5 算法的改進
第12章 基于航路規(guī)劃的戰(zhàn)術應用
12.1 低空突防
12.2 迂回攻擊
12.3 區(qū)域搜索攻擊
12.4 飽和攻擊
12.4.1 攻擊角度的分配
12.4.2 發(fā)射時間的協(xié)調(diào)
12.5 近程打擊
附錄 中英文名詞對照表
參考文獻