基于改进粒子群算法的飞行器协同轨迹规划

摘要：

考虑气动、轨迹、约束、指标间的耦合关系,以多高超声速飞行器同时到达为目标建立了协同规划模型;设计了一种自动满足终端约束的全新滑翔飞行剖面,减少了规划算法需要处理的约束数量;推导了滑翔段高精度解析解,实现了过程约束和性能指标的快速求解;提出了一种改进粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法,借助强化学习方法构建协同需求与惯性权重间的动态映射网络,提高了在线规划效率.最后通过数学仿真验证了方法的正确性和有效性.

关键词：高超声速飞行器、协同轨迹规划、粒子群优化、强化学习

所属期刊栏目：48

分类号：TP242;TP301.6;TM715

资助基金：中国博士后科学基金2019M661290

在线出版日期：2022-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2670-2676