题目：无人侦察机任务在线规划技术研究

论文深入研究了侦察任务规划中的某些关键技术，包括任务调度方法、面向不同任务类别的侦察路径规划方法、任务规划平台和数据管理技术的实现。任务调度是侦察任务规划的重要内容，对应侦察任务的组合优化调度问题。根据执行任务的资源可行性原则和任务的重要性优先原则，采用基于禁忌搜索的启发式任务调度算法，解决了针对资源有限、任务有不同重要程度要求、任务执行无顺序要求的多任务调度问题。该算法首先将任务按重要性程度进行分层，然后通过交替调用对应的互换操作和插入操作的禁忌搜索算法，找到对应问题较满意的优化解，有效解决了任务调度问题。路径规划是侦察任务规划系统的核心内容。将无人机的侦察任务分为点状、线形和区域三类典型侦察任务，综合考虑探测传感器的特性，针对各类侦察任务在线路径规划实施中的具体技术难题，提出了实时可行的解决方案：对于点状侦察任务，提出了捕获圆的概念，并采用从出发点到目标点捕获圆的改进的A*算法进行路径规划，提高了无人机的侦察效率；对于线形侦察任务，提出了侦察走廊的概念，通过添加虚拟威胁建立侦察走廊，在侦察走廊范围内采用A*算法实现路径规划，同时分析无人机转弯半径对线形任务侦察产生的影响，并提出了相应的解决方法；对于带禁飞区的复杂区域搜索侦察任务，将全区域分割成若干无禁飞区的子区域，采用无向图对各子区域进行抽象建模，并利用深度优先遍历算法，获得各子区域的搜索顺序，在保证侦察无遗漏的前提下，利用往复前进式搜索方式，对各子区域进行覆盖侦察，并解决了探测盲区的问题。同时针对侦察有效性要求，提出了路径规划方法方案。对几种典型侦察任务想定进行了路径规划的实时仿真，仿真结果验证了所提出的侦察任务算法的可行性以及设计方法、算法和相应关键技术的可行性。最后根据侦察任务规划的交互性要求，利用MapX建立任务规划平台，将规划结果更直观地提供给操作员，并采用Oracle数据库对侦察数据进行管理，实现了数据的安全性和稳定性。