1、“.....本文提出了利用算法解决复杂作 战环境下的无人机航路规划问题。 论文内容安排 本文主要内容安排如下 介绍论文的选题意义与万有引力搜索算法的现状。 二针对无人机航路规划问题给出相关背景介绍，包括模型建立时的常见步 骤注意事项与路能使无人机突破 敌方威胁环境，并且在完成任务目标的同时自我生存。这样，要交互完成满足众多约束条件的单条航路的工 作量也极大。因此，在规划环境确定后，能有效完成规划要求并将生成的航路提交给规 划人员的自动航路算法是无人机航路规划系统的重要组成部分。 航路规划是以实现地形跟随地形回避和威胁回避飞行为目的的新代低空 突防技术，无人机航路规划是任务规划系统的关键组成部分，其目标是在适当的 时间内为无人机计算出最优的或者是次优的飞行航路，这个航路能使无人机突破 敌方威胁环境，并且在完成任务目标的同时自我生存......”。

2、“.....无人机航路规划是任务规划系统的关键组成部分，其目标是在适当的 时间内为无人机计算出最优的或者是次优的飞行航路，这个航成规划要求并将生成的航路提交给规 划人员的自动航路算法是无人机航路规划系统的重要组成部分。这样，要交互完成满足众多约束条件的单条航路的工 作量也极大。因此，在规划环境确定后，能有效完部分内容简介，操作人员可以直接在数字地图上进行航路的规划，能够实时 便捷地得到数字地图中任意点的多种信息，航路规划系统还能够实时地跟踪无人机， 显示出无人机的航迹。以图形方式显示规划信息并提供良好交互手段的航路规划系统 可以有效地提高规划效率。但即使这样，要交互完成满足众多约束条件的单条航路的工 作量也极大。因此，在规划环境确定后......”。

3、“..... 航路规划是以实现地形跟随地形回避和威胁回避飞行为目的的新代低空 突防技术，无人机航路规划是任务规划系统的关键组成部分，其目标是在适当的 时间内为无人机计算出最优的或者是次优的飞行航路，这个航路能使无人机突破 敌方威胁环境，并且在完成任务目标的同时自我生存。其本质是多目标多约束的 最优化问题。 航路规划算法是航路规划的灵魂。由于无人机是无驾驶人员的自主控制飞行， 无人机在起飞之后就处于自由飞行状态，飞行的状态要由无人机自己控制，所以 航路规划算法就像无人机的大脑，要求算法具有定的智能水平，因此国内外的第章绪论 科研人员在规划算法方面进行了深入研究并取得了很好的成果。 航路规划时需要考虑地形数据威胁信息耗油时间约束等，并根据这些约 束进行建模。 万有引力搜索算法的研究现状 万有引力搜索算法......”。

4、“.....与粒子群算法，简称 相似，是种元启发式算法。它通过群体中各粒子之间的万有引力相互作用产 生的群体智能指导优化搜索。现有研究证明，的收敛性明显优于粒子群优化 遗传算法，简称等其他仿生智能优化算法。 常用的无人机航路规划算法有可行性方向算法算法遗传算法蚁群算 法人工蜂群算法等。各种算法各有其缺点，本文提出了利用算法解决复杂作 战环境下的无人机航路规划问题。 论文内容安排 本文主要内容安排如下 介绍论文的选题意义与万有引力搜索算法的现状。 二针对无人机航路规划问题给出相关背景介绍，包括模型建立时的常见步 骤注意事项与般的算法流程，并介绍了种经典的航路规划模型。随后提出 航路代价表达式，以及实际建立的模型。 三提出通过万有引力搜索算法来解决无人机航路规划问题，介绍万有引力搜索 算法，引入种选择操作方法......”。

5、“.....编写对应的程序进行仿真实验，通过实际实 验结果表明算法是可行的。基于万有引力搜索算法的无人机航路规划问题 第二章航路规划问题 第二章航路规划问题 航路规划问题简介 无人机执行任务之前需要对航路进行规划，根据航路形状高度气候和敌 方防空火力与雷达的部署等自动生成最优航路。如果把无人机进入敌方防御区域 的方位作为起始点，而把战役战术攻击目标所处方位定为目标点，通过对规划空 间进行网格划分形成连接起始点和目标点的网络图，则寻求优化航路问题的本质就 是路径优化问题。这种方法是种确定性状态空间搜索方法，可以减小规划空间 的规模，降低了航路规划的难度。由于无人机巡航飞行的高度在以上，地形 遮蔽不能实现因此只考虑其横侧向运动即水平航迹，即假设无人机在执行任务 过程中保持高度不变速度不变......”。

6、“.....那么无人机 就无法利用地形因素进行威胁回避机动，航路规划问题就可以被简化成为个二 维航路也就是水平航路规划问题。其飞行任务是从开始飞行到目标开始和目标 之间存在威胁区，这些威胁可能是雷达对空导弹等，飞机航路规划就是搜索出 条从开始到目标既短又安全的航路。 通过对航路整体规划，需保证航路必须包括预定任务所在的区域且在同条件 下，无人机所需的代价最小。 航路规划般采取以下几个步骤 给出航路规划的任务区域，确定地形信息以及威胁源分布的状况以及无人 机的性能参数等限制条件。 二采用航路规划算法，按任务要求对目标进行分配及对无人机的航路进行规 划，在限制条件下生成无人机的参考航路。 三对航路进行优化，满足无人机的最小转弯半径飞行高度飞行速度等约束 条件。还有较小的雷达发现概率，形成可供无人机飞行的航路。在无人机飞行 的过程中根据实际情况进行实时的航路重规划......”。

7、“.....基于万有引力搜索算法的无人机航路规划问题 通过任务规划，指定要侦察的区域。用经纬度表示。 给出侦察设备能够作用的范围。用半径为的圆表示，圆的中心即为侦察区 域的中心。 给出威胁源的模型，用威胁半径为的圆表示。建模的时候充分考虑不同 的威胁源及其威胁等级，作为衡量航路路径选择的个标准。使无人机在不 同的倾向下选择的航路不样。规划最安全的航路和最短的航路之间存在 着矛盾。考虑安全性的同时还要考虑航路长度对燃油的消耗问题。两者结 合考虑以获得最佳的航路，即在安全范围内，又能少消耗燃油。 根据选定的算法生成航路。使其充分靠近侦察区域并且尽量远离威胁源。 优化航路，使其在最大航程内，并且满足无人机的性能要求。 在飞行过程中无人机的最小转弯半径会限制航路的选择。当两段航路 及的夹角过小时......”。

8、“.....变成了以无人机 航路起点为原点，以起点和终点连线为轴的新坐标系。 航路优化性能指标 通过思考可以得出，无人机航路规划的性能指标主要包括完成任务的安全性 能指标燃油性能指标和速度性能指标，通过对其他论文内容的研究，可以将性基于万有引力搜索算法的无人机航路规划问题 能指标公式表示如下 式中，代表航路的长度代表代价函数表示航路的威胁代价表示航路 的燃油代价，表示航路速度代价，系数∈，为权衡系数，如果任务重 视无人机的安全性，则选择较大的值如果任务需要无人机快速性，则选择 较小的值。在距离雷达远时，取较小的值，无人机速度较慢在距雷达近时， 取较大的值，无人机速度较快。 航路威胁代价 航路威胁代价，即无人机躲避雷达搜索所需代价。无人机在设计过程中，可 以加装特殊装置以减弱自己被雷达搜索到的信号强度，从而避免被发现。由此可 以得出距雷达越近......”。

9、“.....无人机越易被检测到，其威胁代价就越大 距雷达越远，雷达信号越弱，越不易被检测到，其威胁代价就越小。 在对节点进行搜索的过程中，依据式计算网络图中每条边的代价权值，以 第条边为例有下式 ， 假设敌方防御区域内的各个雷达均相同且无相互联系，并对雷达威胁模型进 行了简化处理，雷达信号正比表示无人机到地方雷达导弹威胁阵地的距离 故当无人机沿网络图的第条边飞行时，两节点间的威胁代价可近似地认为正比于 沿这条边的积分，文中简单地把该条边划分为段进行计算，如图所示 第二章航路规划问题 式中，表示连接节点，的长度表示边上分点距第个威胁源中心 的距离表示威胁源的威胁等级。如果任务重视无人机的安全性，则选择较大 的值如果任务需要无人机快速性，则选择较小的值。 图威胁代价计算 航路速度代价 由于无人机机身较小，重量较轻......”。