基于改进蚁群算法的无人机低空突防三维航迹规划

熊自明，万 刚， 吴本材

(1.信息工程大学测绘学院，郑州 450052;2.中国人民解放军国际关系学院，南京 210039)

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当前，无人机以其鲜明的特征，在军事测绘、战场侦察、电子对抗、炮兵校射等众多作战领域得到广泛应用。但是随着遥感和探测技术的飞速发展，防空系统的探测距离、射击精度和抗干扰能力等迅速提高，无人机将面临越来越严峻的生存威胁。低空突防技术是无人机利用地球曲率和地形起伏造成的低空雷达盲区以及地杂波对雷达的干扰作用作为掩护，快速地突入敌区进行袭击的一种飞行控制技术。担负重要作战使命的无人机能否成功地突破敌方密集的防空火力网，安全突防到达预定区域，遂行作战任务，必然成为无人机作战运用中首要关注的问题［1］，所以航迹规划是无人机低空突防成败的关键。

无人机低空突防航迹规划实现的优劣主要取决于采用的航迹规划算法，因此国内外学者在该领域已经做了大量的工作。例如，Denton等人提出应用动态规划方法来计算三维最优航路，该算法具有“维数灾难问题”;闵昌万等人提出了一种基于安全走廊的水平面动态规划法，该算法将地形按求解精度栅格化，以栅格作为动态规划搜索的路径点［2］。而蚁群算法则是这几年发展起来的一种新方法。蚁群算法(Ant-Algorithm)是一种概率搜索算法，它利用生物信息激素(Pheromone/Stigmergy)作为蚂蚁选择后续行为的依据［3］。基本的蚁群算法有收敛速度慢、计算时间长、易于过早地陷入局部最优等缺点，蚁群算法最重要的特点是创造性地使用了启发信息［4－5］。……