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飞机防撞系统算法优化研究

作　者: 加纳
导　师: 冯涛
学　校: 长春理工大学
专　业: 电子科学与技术
关键词: TCAS系统飞机防撞算法粒子群算法人工势场法蚁群算法
分类号: V244.11
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 4次
引　用: 0次
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内容摘要

随着航空运输业的高速发展,越来越多的飞机出现在本已繁忙不堪的航线上。而计算机和电子技术的进步让无人机等新型飞行器也拥有了飞向天空的“许可证”。所以,我们可以预见到在未来的天空里有人飞机与无人飞行器并存的情况将会成为常态。尽管现阶段TCAS系统能够保证飞机的飞行安全,但是由于其本身存在缺陷,使得现阶段的TCAS系统在将来保护飞机的飞行安全时存在很多不确定因素。这使得我们需要对飞机的防撞系统进行优化升级。本文主要研究如何优化飞机防撞系统的算法。利用现阶段较为成熟的粒子群算法、人工势场法和蚁群算法技术,根据其特点将三种算法进行优化组合。从中挑选出符合飞机防撞系统设计的最优算法——蚁群-人工势场法,并进行仿真验证。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-8
第1章绪论  8-15
  1.1 引言  8
  1.2 研究背景  8-12
  1.3 国内外研究现状  12-13
  1.4 研究意义  13-14
  1.5 本文的研究内容  14-15
第2章粒子群算法在飞机防撞设计中的应用  15-22
  2.1 引言  15
  2.2 粒子群算法的提出和原理  15
  2.3 粒子群算法的数学模型  15-18
  2.4 粒子群算法的优化  18-20
  2.5 小结  20-22
第3章人工势场法在飞机防撞设计中的应用  22-36
  3.1 引言  22
  3.2 人工势场法原理  22-24
  3.3 利用人工势场法进行规划路径的原理和计算步骤  24-25
  3.4 人工势场法的缺陷  25-27
  3.5 人工势场法的优化  27-35
  3.6 小结  35-36
第4章蚁群算法及与人工势场法的结合  36-43
  4.1 引言  36
  4.2 蚁群算法原理  36-37
  4.3 基本蚁群算法的数学模型  37-39
  4.4 基本蚁群算法的实现步骤  39-40
  4.5 改进蚁群算法  40-41
  4.6 蚁群算法与人工势场法的结合  41-42
  4.7 小结  42-43
第5章对飞机防撞系统算法产生影响的几方面因素  43-48
  5.1 引言  43
  5.2 飞机的轨迹特性  43-44
  5.3 模型因素  44-46
  5.4 TCAS系统因素  46-47
  5.5 小结  47-48
第6章蚁群-人工势场法仿真实验与结果分析  48-59
  6.1 引言  48
  6.2 方案设计  48
  6.3 方案比较  48-51
  6.4 实验设计  51-58
  6.5 小结  58-59
第7章结论与展望  59-60
参考文献  60-62
作者简介及在学期间所取得的科研成果  62-63
后记和致谢  63

飞机防撞系统算法优化研究

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