题目：低空突防中的直升机航迹规划关键技术研究

摘 要在战场环境下武装直升机实施远程打击和侦察任务，一般都要采取贴地飞行的方式来提高任务的成功率和直升机自身的生存力，但是面对复杂多变的低空战场环境，仅仅依靠飞行员自身操纵和人工规划航线无法满足的要求，需要建立自动航迹规划系统来找出直升机低空突防的最佳路线。 建立完善的航迹规划系统需要从低空条件下的战场环境入手，针对直升机自身的特点，从远程和近程阶段分别建立与其相适应的规划方法，从而得到最终的直升机低空突防飞行航迹。首先，本文建立了模拟低空突防中飞行器面临的武器威胁、地形环境和大气环境等情况的战场环境。通过对低空条件下环境模型研究，在分析地形特征的基础上阐述了地形特征与航迹规划之间的关系，结合一系列基础地形模型和模型的拼接建立了基于地形特征的组合模拟算法，并根据实际的地形信息进行了地形模拟，实现了对样例地形轮廓的重现。通过对低空条件下威胁模型研究，分析了武装直升机在实施低空突防时的主要威胁来源，通过对雷达探测原理和低空条件下雷达受到的限制分析及其威胁作用距离计算，阐明了低空探测时常规雷达的不足，介绍了目前新的低空电磁探测方式，通过红外探测、噪声探测的原理和特点研究，表明了这两种方式在直升机低空突防威胁中的重要性，计算了其作用距离。同时，大气环境因素对于直升机突防的威胁也进行了考虑。通过威胁分析得到含有威胁数据完整的战场环境信息，并根据航迹规划的约束条件和代价性能指标的分析进行了航迹规划问题的设计,为进一步的航迹规划打好了基础。其次，在远程航迹规划阶段，采用改进的蚁群算法来找到参考航迹。为了克服蚁群算法搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点，改进算法提高算法性能，引入了遗传算法中交叉操作和挥发系数的自适应调节。最后结合建立的航迹规划性能指标，利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法三种方法分别进行航迹规划，并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价，验证了改进蚁群算法的有效性。在远程航迹规划得到的参考航迹上进行近程航迹规划来求得用于飞行的实际航迹，通过近程规划中面临的实际战场情况和机载探测、导航系统自身限制的分析，得到近程规划算法的主要限制和约束条件，并建立了快速蚁群算法和宽度优先快速搜索算法两种近程规划方法，在样例地形和威胁信息的基础上进行仿真，搜索最优航迹，计算航迹的各项指标，针对两种算法的特点进行了讨论，最后的计算结果可以作为近实时情况下的实际飞行航迹节点提供给导航系统。飞行员负荷是表明飞行活动中飞行员在身体、精神上的消耗程度。本文在最后通过建立的直升机飞行员负荷的评价指数，分析了不同复杂程度任务中飞行员体力、精力的要求和自身素质要求，证明了飞行员负担与驾驶操纵活动的频率存在正比关系，并通过研究直升机沿着不同航迹飞行的控制量变化，引出控制量幅值梯度比的概念，建立了包含控制量幅度、频率信息的坐标图，并以坐标图中对直升机的姿态和位置变化影响较小的稳定区坐标点所占的比例作为评价飞行员负荷的指标，从而建立起包含驾驶负荷信息的指标评价体系。