● 摘要
现代战争中，空中力量已经成为最具有作战效能且必不可少的攻击力量。任务规划系统是在空战规划过程中集规划、仿真、评估为一体的多功能系统。航迹规划技术是任务规划系统的核心关键技术，旨在得到规避威胁的、生存概率高且满足飞行器自身机动性能的突防航迹。 航迹规划问题属于多目标优化问题，是指在特定约束条件下，寻找运动体从初始点到目标点满足某种性能指标最优的运动航迹，本文基于组合的仿生智能优化算法进行航迹规划，主要研究工作如下： 第一，将人工免疫算法与蚁群算法相结合，进行飞行器二维航迹规划。首先采用人工免疫中克隆选择算法进行初始航迹规划，找到若干条较为优化的航迹，在其上铺设初始信息素；在此基础上，采用蚁群算法进一步优化航迹，找到规避威胁的最优航迹。 第二，采用计算机图形学算法，基于地形的等高线数据，进行三维突防环境的建模；将规划空间划分成三维栅格，考虑飞行安全距离及雷达被遮蔽等因素，计算可飞区域，以备进行三维航迹规划。 第三，在三维栅格基础上，采用蚁群算法，规划飞行器三维航迹，求出满足地形安全距离并且规避雷达探测的最短航迹；进行航迹处理以便飞机飞行，实现安全、油耗小且高生存率突防。 第四，利用VC++和OpenGL编程实现了二维、三维航迹规划及突防图形仿真。 本文将计算机图形学算法与组合仿生智能优化算法应用于航迹规划与飞行器突防图形仿真，结合军事应用背景，使算法研究进一步深化。