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第1章 概述1

1．1 飞行器航路规划的基本概念1

1．1．1 飞行器航路规划系统的组成和分类1

1．1．2 飞行器航路规划的基本约束和优化指标4

1．1．3 航路规划需要解决的关键问题6

1．2 飞行器航路规划基本方法7

1．2．1 简单航线管理7

1．2．2 分层规划思想9

1．2．3 实时航路规划与TF／TA212

1．3 反舰导弹航路规划16

1．3．1 反舰导弹航路规划的作用16

1．3．2 反舰导弹航路规划系统发展趋势17

第2章 反舰导弹航路规划问题的数学模型21

2．1 反舰导弹航路规划的数学描述21

2．2 反舰导弹航路规划的优化指标23

2．2．1 战术效果指标23

2．2．2 航程指标27

2．2．3 安全指标29

2．2．4 飞行时间指标29

2．2．5 航路优化的综合评价指标29

2．3 反舰导弹航路规划的约束条件30

2．3．1 地形与威胁约束30

2．3．2 战术约束31

2．3．3 最大航程约束32

2．3．4 机动性能约束32

2．3．5 其他约束34

2．4 反舰导弹航路规划的算法34

第3章 大地主题相关问题36

3．1 不同大地基准下目标定位误差36

3．1．1 几种基本的大地基准36

3．1．2 求解目标定位偏差时所涉及的数学模型38

3．1．3 偏差的实例分析42

3．2 大地主题解算的简化方法46

3．2．1 椭球面上解算大地主题问题的精确算法：Bowring公式46

3．2．2 椭球体简化为圆球体的方法48

3．2．3 椭球面简化为圆球面的方法51

3．2．4 椭球面简化为平面的简化方法56

第4章 数字地图技术59

4．1 反舰导弹航路规划用图分析59

4．1．1 数字地图概述59

4．1．2 反舰导弹航路规划数据使用特点61

4．2 栅格数字地图处理技术63

4．2．1 数字高程模型63

4．2．2 数字地图网格划分64

4．2．3 单元格代价计算66

4．2．4 有向图的建立71

4．3 矢量数字地图处理技术72

4．3．1 等高线预处理72

4．3．2 基于扫描束的矢量地形裁剪方法75

第5章 威胁处理技术84

5．1 威胁的建模84

5．1．1 已知固定威胁85

5．1．2 已知移动威胁85

5．1．3 未知威胁86

5．1．4 实现方法86

5．2 威胁的评估方法87

5．3 矢量地形威胁通视性方法89

5．3．1 基本算法原理89

5．3．2 改进算法描述89

5．3．3 算法仿真验证与分析90

5．4 栅格地形通视性分析方法92

5．4．1 通视性分析的基本算法92

5．4．2 L－MinMax区间93

5．4．3 视线方向选择93

5．4．4 算法描述94

5．4．5 仿真验证与分析95

5．5 其他处理方法96

第6章 简单航路规划方法99

6．1 各阶段航路规划的主要目标99

6．2 求解航路关键点100

6．2．1 求解起始段终点100

6．2．2 求解搜索攻击段起点100

6．2．3 最大转弯角调整102

6．3 前置射击问题103

6．3．1 目标运动预测103

6．3．2 前置射击模型107

第7章 基于SAS的航路管道规划109

7．1 地形数据提取109

7．1．1 提取高度层109

7．1．2 规划区域地形裁剪109

7．2 SAS算法111

7．2．1 SAS算法简述111

7．2．2 SAS算法的存储结构112

7．2．3 搜索节点的扩展113

7．2．4 航路管道115

7．3 末端进入角的控制116

7．4 算法的改进117

7．4．1 节点密集度约束117

7．4．2 算法仿真验证与分析117

7．4．3 算法复杂度118

7．4．4 启发路径网119

7．5 SAS三维规划119

7．5．1 SAS高程规划的基本步骤119

7．5．2 SAS高程节点扩展121

第8章 动态几何规划算法123

8．1 算法基本流程123

8．2 求解航路的基本算法123

8．2．1 阶段划分124

8．2．2 规避树124

8．2．3 局部规避算法126

8．2．4 基本几何运算127

8．3 算法的改进129

8．3．1 算法的复杂度129

8．3．2 改进方法129

8．4 三维航迹规划130

8．4．1 总体规划流程131

8．4．2 跃升区间131

8．4．3 跃起点计算132

8．4．4 邻近地形的高程规划133

8．5 规划算法仿真对比与分析134

第9章 基于遗传算法的航路规划137

9．1 遗传算法的原理137

9．2 遗传算法水平航路规划138

9．2．1 染色体的编码138

9．2．2 初始群体的确定140

9．2．3 遗传操作140

9．3 航路适应度函数141

9．4 算法的改进与局限性142

9．4．1 改进方法142

9．4．2 算法的局限性143

第10章 基于蚁群算法的航路规划144

10．1 蚁群算法的原理144

10．2 蚂蚁寻优模型146

10．2．1 蚂蚁状态转移规则146

10．2．2 信息素的更新147

10．3 航路节点开辟与优化148

10．4 算法仿真验证149

10．5 蚁群算法与进化算法的对比150

10．6 蚁群算法的改进151

10．6．1 自适应航路点选择策略151

10．6．2 信息素蒸发因子自适应调整策略152

10．6．3 节点信息素最大／最小值限制策略152

10．6．4 建立有向图152

10．6．5 变步长153

第11章 新兴的航路规划算法154

11．1 改进的粒子群优化方法154

11．1．1 粒子群优化算法分析154

11．1．2 航路粒子的编码160

11．1．3 小生境粒子群算法160

11．1．4 共享适应值模型162

11．1．5 动态调整小生境162

11．1．6 子群体协同模式设计164

11．2 鱼群算法165

11．2．1 航路的AF模型166

11．2．2 鱼群行为分析167

11．2．3 Tabu公告牌169

11．2．4 AF生存与竞争机制170

11．3 模拟退火法171

11．3．1 模拟退火算法流程172

11．3．2 航路新解的产生172

11．3．3 冷却进度表173

11．3．4 循环终止条件174

11．3．5 算法的改进174

第12章 基于航路规划的战术应用176

12．1 低空突防176

12．2 迂回攻击177

12．3 区域搜索攻击178

12．4 饱和攻击179

12．4．1 攻击角度的分配180

12．4．2 发射时间的协调180

12．5 近程打击182

附录 中英文名词对照表185

参考文献187