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公开(公告)号：CN102819665B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201210252512.8
申请日：2012-07-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于突防任务要求的多飞行器发射数量与时序优化方法，解决突防概率条件下的最优发射数量与发射时序问题。第一步：建立多飞行器对拦截方拦截系统的影响模型，分析飞行器数量不同对拦截能力的影响；第二步：建立飞行器到达拦截区域时间分布模型；第三步：将飞行器数量作为变量引入到达时间分布，建立飞行器数量、到达时间与突防概率的函数表；第四步：根据指定的突防概率求解飞行器数量和飞行器到达时间分布参数：第五步：基于发射时序约束库反解出飞行器最优发射时序：根据最小飞行器数量，通过飞行器到达时间分布反解出飞行器的起飞时刻。
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公开(公告)号：CN102819666A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210252566.4
申请日：2012-07-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于协同突防的飞行器发射时序优化方法，解决以提高系统突防概率为目标的优化问题。首先通过分析飞行器突防过程中的基本事件，建立单飞行器突防的概率模型，即突防概率，然后进而分析协同过程中飞行器之间的相互影响，通过影响因子建立多飞行器协同突防概率关于发射时序的目标函数，最后建立基于协同突防的多飞行器发射时序，通过优化算法的求解确定以协同突防概率最大的最优发射时序。
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公开(公告)号：CN102819665A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210252512.8
申请日：2012-07-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于突防任务要求的多飞行器发射数量与时序优化方法，解决突防概率条件下的最优发射数量与发射时序问题。第一步：建立多飞行器对拦截方拦截系统的影响模型，分析飞行器数量不同对拦截能力的影响；第二步：建立飞行器到达拦截区域时间分布模型；第三步：将飞行器数量作为变量引入到达时间分布，建立飞行器数量、到达时间与突防概率的函数表；第四步：根据指定的突防概率求解飞行器数量和飞行器到达时间分布参数：第五步：基于发射时序约束库反解出飞行器最优发射时序：根据最小飞行器数量，通过飞行器到达时间分布反解出飞行器的起飞时刻。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102819667B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201210253468.2
申请日：2012-07-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提出一种基于时间约束库的飞行器协同攻击发射时序优化方法，能够准确飞行过程可能出现的碰撞情况和飞行器同时攻击目标的发射时序规划综合性问题。第一步：采用飞行轨迹交叉检验方法处理飞行轨迹数据；通过给定的飞行轨迹数据，建立飞行轨迹交叉检验问题，即在给定的最小距离约束下判断同一时刻任意两条飞行轨迹曲线是否交叉或者小于最小距离约束；第二步：建立基于给定飞行轨迹的发射时序约束库，其中约束库描述任意两个飞行器以某一时间差发射时存在轨迹交叉的可能性；第三步：在第二步得到的发射时序约束库的基础上，提取与简化发射时序约束，建立基于避免飞行轨迹交叉的发射时序规划模型。
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公开(公告)号：CN102819667A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210253468.2
申请日：2012-07-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提出一种基于时间约束库的飞行器协同攻击发射时序优化方法，能够准确飞行过程可能出现的碰撞情况和飞行器同时攻击目标的发射时序规划综合性问题。第一步：采用飞行轨迹交叉检验方法处理飞行轨迹数据；通过给定的飞行轨迹数据，建立飞行轨迹交叉检验问题，即在给定的最小距离约束下判断同一时刻任意两条飞行轨迹曲线是否交叉或者小于最小距离约束；第二步：建立基于给定飞行轨迹的发射时序约束库，其中约束库描述任意两个飞行器以某一时间差发射时存在轨迹交叉的可能性；第三步：在第二步得到的发射时序约束库的基础上，提取与简化发射时序约束，建立基于避免飞行轨迹交叉的发射时序规划模型。
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公开(公告)号：CN102819666B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201210252566.4
申请日：2012-07-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于协同突防的飞行器发射时序优化方法，解决以提高系统突防概率为目标的优化问题。首先通过分析飞行器突防过程中的基本事件，建立单飞行器突防的概率模型，即突防概率，然后进而分析协同过程中飞行器之间的相互影响，通过影响因子建立多飞行器协同突防概率关于发射时序的目标函数，最后建立基于协同突防的多飞行器发射时序，通过优化算法的求解确定以协同突防概率最大的最优发射时序。
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公开(公告)号：CN102700727B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201210217538.9
申请日：2012-06-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 本发明为基于速度控制的对空拦截飞行器制导方法，属于对空拦截飞行器的制导律研究领域。第一步：根据卡尔曼滤波对目标运动位置进行预测；第二步：对飞行器与目标的遭遇点位置进行设计；第三步：根据第二步设计的遭遇点位置计算速度、发射时间和发射角度；第四步：飞行器发射后，如果目标运动状态发生改变，需对遭遇点的位置是否更新进行判断；第五步：最终飞行器在遭遇点位置与目标相遇。本发明将对目标速度方向进行控制和对速度大小进行控制两种手段相互结合，并利用目标运动预测技术，遭遇点设计技术，最终实现对目标的精确锁定。
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公开(公告)号：CN102700727A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210217538.9
申请日：2012-06-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 本发明为基于速度控制的对空拦截飞行器制导方法，属于对空拦截飞行器的制导律研究领域。第一步：根据卡尔曼滤波对目标运动位置进行预测。第二步：对飞行器与目标的遭遇点位置进行设计；第三步：根据第二步设计的遭遇点位置计算速度、发射时间和发射角度：第四步：飞行器发射后，如果目标运动状态发生改变，需对遭遇点的位置是否更新进行判断：第五步：最终飞行器在遭遇点位置与目标相遇。本发明将对目标速度方向进行控制和对速度大小进行控制两种手段相互结合，并利用目标运动预测技术，遭遇点设计技术，最终实现对目标的精确锁定。
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