一种飞机航路重规划方法技术

本申请属于飞机航路重规划技术领域，具体涉及一种飞机航路重规划方法包括：步骤一、根据威胁源信息，重规划起点，以及重规划终点；步骤二、确定搜索空间；步骤三、确定重规划航路包含的航路点数；步骤四、参数初始化，包括：种群中个体的位置、速度、收缩因子、自知学习因子、最大迭代次数、速度值域、位置值域；步骤五、计算种群中个体的惩罚度；步骤六、更新种群中个体的速度和位置；步骤七、判断是否达到最大迭代次数，若否则进行步骤五，若否则保存最优解。

A method of route re planning

【技术实现步骤摘要】
一种飞机航路重规划方法
本申请属于飞机航路重规划
，具体涉及一种飞机航路重规划方法。
技术介绍
飞机按预定的航路执行任务，难免会遇到威胁源，为躲避威胁源以保证飞机的安全，需对飞机航路进行重规划。当前飞机上多采用A*算法对航路进行重规划，该种技术方案存在以下缺陷：1)、采用全连接方式，在三维态势环境下解空间巨大，预生成的辅助航路点数量众多，难以满足飞机航路重规划实时性的要求；2)、重规划航路仅能够规避静态威胁源，不能够有效规避动态威胁源。鉴于现有技术的上述缺陷提出本申请。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种飞机航路重规划方法，以于克服或减轻现有技术至少一方面的缺陷。本申请的技术方案是：一种飞机航路重规划方法，包括以下步骤：步骤一、根据威胁源信息，确定重规划起点、重规划终点；步骤二、确定搜索空间；步骤三、确定重规划航路包含的航路点数；步骤四、参数初始化，包括：种群中个体的位置、速度、收缩因子、自知学习因子、最大迭代次数、速度值域、位置值域；步骤五、计算种群中个体的惩罚度；步骤六、更新种群中个体的速度和位置；步骤七、判断是否达到最大迭代次数，若否则进行步骤五，若是则保存最优解。根据本申请的至少一个实施例，所述步骤一具体为：重规划起点为受威胁源影响的前一个航路点；重规划终点为受威胁源影响的后一个航路点。根据本申请的至少一个实施例，所述步骤二具体为：将重规划起点外扩得到外扩起点；将重规划终点外扩得到外扩终点；由外扩起点、外扩终点的坐标确定搜索空间。根据本申请的至少一个实施例，所述步骤二中，重规划起点、重规划终点的外扩比例为20％。根据本申请的至少一个实施例，所述步骤三具体为：根据外扩起点、外扩终点之间的直线距离与飞机最小飞行距离自适应确定重规划航路包含的航路点数。根据本申请的至少一个实施例，所述步骤六中，所述计算种群中个体的惩罚度包括：计算种群中个体的安全性惩罚；计算种群中个体的最短路径惩罚；计算种群中个体的飞行性能惩罚。根据本申请的至少一个实施例，所述步骤六中，所述计算种群中个体的安全性惩罚，具体为：其中，C(i，j)为航路点i在威胁j内安全惩罚；d(i，j)为第i个航路点到第j个威胁中心的距离；Rj为第j个威胁的半径；C(i，j，k)为航路点i、j组成的航段的安全性惩罚；d(i，j，k)为第i个航路点与第j个航路点组成的航段与第k个威胁之间的最短距离；P为所有航路点集合；Threat为所有威胁源集合；fsafe为安全性惩罚；计算种群中个体的最短路径惩罚，具体为：其中，flen为最短路径惩罚；N为航路中航路点个数；pi为航路点i的坐标；pi+1为航路点i+1的坐标；||pi，pi+1||为航路点i与航路点i+1之间的距离；所述计算种群中个体的飞行性能惩罚，具体为：其中，D(i，j)为航路点i和j的最小飞行距离惩罚；d(i，j)为航路点i和j之间的距离；dmin为飞机最小飞行距离；A(i，j，k)为航路点i、j和k的最小转弯角度惩罚；angle为航路点i、j和k构成的转弯角度；minD为最小转弯距离；fP为飞行性能惩罚。根据本申请的至少一个实施例，所述步骤五具体为：判断迭代次数是否为p的整数倍，若否，则直接计算种群中个体的惩罚度；若是，则先将种群中q个个体根据LevyFlight重新初始化，其后计算种群中个体的惩罚度。根据本申请的至少一个实施例，所述述步骤五中，p等于最大迭代次数的10％；q等于种群大小的5％。根据本申请的至少一个实施例，所述步骤六具体为：其中，为收缩因子；代表在第t代个体i的速度信息；为重规划起点；重规划终点；n为重规划航路包含的航路点数；为自知学习因子；r1为[0，1]之间的随机数；为粒子i到第t代为止搜索到的最佳重规划航路；代表在第t代迭代中个体i的重规划航路信息。附图说明图1是本申请实施例提供的飞机航路重规划方法的流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关申请，而非对该申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。需要说明的是，在本申请的描述中，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，还需要说明的是，在本申请的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。下面结合附图1对本申请做进一步详细说明。一种飞机航路重规划方法，包括以下步骤：步骤一、根据威胁源信息，确定重规划起点、重规划终点；步骤二、确定搜索空间；步骤三、确定重规划航路包含的航路点数(种群中个体的维度)；步骤四、参数初始化，包括：种群中个体(重规划航路)的位置、速度、收缩因子、自知学习因子、最大迭代次数、速度值域、位置值域；步骤五、计算种群中个体的惩罚度；步骤六、更新种群中个体的速度和位置；步骤七、判断是否达到最大迭代次数，若否则进行步骤五，若是则保存最优解。对于上述实施例公开的飞机航路重规划方法，本领域技术人员可以理解的是，其基于基于改进的邻域粒子群优化算法实现对飞机航路的实时动态重规划，其采用启发式随机优化算法完成动态航路重规划问题的求解，不需要预先生成任何辅助航路点，且其将基本粒子群优化算法中的社会学习部分删除，仅保留自知学习部分降低了算法的复杂度，以此具有较高的求解效率，满足飞机航路重规划对动态实时性的要求。对于上述实施例公开的飞机航路重规划方法，本领域技术人员还可以理解的是，其将飞机飞行过程中可能遇到的威胁转化为惩罚度来度量某条飞行航路的优劣，以此能够使重规划的航路既能够规避静态威胁源、又能够有效规避动态威胁源，且满足飞机性能的要求。在一些可选的实施例中，将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种飞机航路重规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、根据威胁源信息，确定重规划起点、重规划终点；/n步骤二、确定搜索空间；/n步骤三、确定重规划航路包含的航路点数；/n步骤四、参数初始化，包括：种群中个体的位置、速度、收缩因子、自知学习因子、最大迭代次数、速度值域、位置值域；/n步骤五、计算种群中个体的惩罚度；/n步骤六、更新种群中个体的速度和位置；/n步骤七、判断是否达到最大迭代次数，若否则进行步骤五，若是则保存最优解。/n

【技术特征摘要】
1.一种飞机航路重规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据威胁源信息，确定重规划起点、重规划终点；
步骤二、确定搜索空间；
步骤三、确定重规划航路包含的航路点数；
步骤四、参数初始化，包括：种群中个体的位置、速度、收缩因子、自知学习因子、最大迭代次数、速度值域、位置值域；
步骤五、计算种群中个体的惩罚度；
步骤六、更新种群中个体的速度和位置；
步骤七、判断是否达到最大迭代次数，若否则进行步骤五，若是则保存最优解。


2.根据权利要求1所述的飞机航路重规划方法，其特征在于，
所述步骤一具体为：
重规划起点为受威胁源影响的前一个航路点；
重规划终点为受威胁源影响的后一个航路点。


3.根据权利要求1所述的飞机航路重规划方法，其特征在于，
所述步骤二具体为：
将重规划起点外扩得到外扩起点；
将重规划终点外扩得到外扩终点；
由外扩起点、外扩终点的坐标确定搜索空间。


4.根据权利要求3所述的飞机航路重规划方法，其特征在于，
所述步骤二中，重规划起点、重规划终点的外扩比例为20％。


5.根据权利要求3所述的飞机航路重规划方法，其特征在于，
所述步骤三具体为：
根据外扩起点、外扩终点之间的直线距离与飞机最小飞行距离自适应确定重规划航路包含的航路点数。


6.根据权利要求1所述的飞机航路重规划方法，其特征在于，
所述步骤六中，所述计算种群中个体的惩罚度包括：
计算种群中个体的安全性惩罚；
计算种群中个体的最短路径惩罚；
计算种群中个体的飞行性能惩罚。


7.根据权利要求6所述的飞机航路重规划方法，其特征在于，
所述步骤六中，
所述计算种群中个体的安全性惩罚，具体为：







其中，
C(i,j)为航路点i在威...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕明伟，张少卿，刘伟，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21