基于遗传算法的应召搜潜路径优化

ZHANG Ning,KOU Xiaoming, LI Bin, LI Qian,ZHOU Jingjun

Journal of Unmanned Undersea Systems(2023)

引用 0|浏览0
暂无评分
摘要
针对水面舰艇应召反潜中敌潜艇未知航向机动的情形,提出了一种基于遗传算法的对潜搜索方法.该方法分别结合了舰船声呐探测模型、敌潜艇目标运动模型、舰船搜索运动模型以及搜索路径发现概率计算模型,并将信息置信度引入发现概率计算模型,增强了发现概率计算的可信度;再利用遗传算法分别求解单舰及双舰在应召反潜搜索过程中每段的最优航向角和速度,分别给出单舰和双舰应召螺旋搜索的最优路径;最后给出了单舰和双舰在仅改变转角和既改变转角又改变速度条件下,搜索到目标发现概率的变化规律.通过与传统螺旋算法对比表明,增加改变速度的舰船搜索机制更为灵活,可提高发现概率;当搜索兵力足够时,采用多舰编队搜索可大幅度提高发现概率.该研究可为水面舰搜攻潜作战提供参考.
更多
查看译文
关键词
surface ship,on call search,spiral search,genetic algorithm,discovery probability
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要