[发明专利]一种面向临近空间的智能目标发生方法有效
申请号: | 201410131133.2 | 申请日: | 2014-04-02 |
公开(公告)号: | CN103942369B | 公开(公告)日: | 2017-05-03 |
发明(设计)人: | 陈晨;韩晓隆;陈杰;彭志红;丁舒忻;孙春雷;孙振 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心11120 | 代理人: | 高燕燕,仇蕾安 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 临近 空间 智能 目标 发生 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种面向临近空间的智能目标发生方法,能够仿真模拟了临近空间目标发生器的物理特征和部分智能行为,并用二维地图与三维视景结合的方式展现出来,属于三维仿真技术领域。
背景技术
临近空间一般指距地面20~100km,普通航空器飞行空间与卫星轨道空间之间的空域,并没有明确的物理或几何标志。它大致包括:大部分大气平流层、全部中间层和部分热层区域。在这样的空间区域,既可以避免目前绝大多数的地面攻击,又可以提高军事侦察和对地攻击的精度,对于情报收集、侦察监视、通信保障以及对空对地作战等,具有极大的发展潜力。然而,目前由于军事需求的牵引和技术进步的推动,临近空间飞行器引起了世界各国的广泛关注。
目标发生器的主要作用是模拟真实目标的各种特性并提供系统需要的复杂环境。目前它的种类很多,这是由于所需目标的多样性决定的,有的目标需要主要考虑光电特性,有的主要考虑运动特性,而现在应用最多,发展前景最好的当属引入虚拟现实技术的目标发生器。
虚拟现实是一种由计算机和电子技术创造的新世界,是一个看似真实的模拟环境,通过多种传感设备,用户可根据自身的感觉,使用人的自然技能对虚拟世界中的物体进行考察和操作,参与其中的事件,同时提供视、听、触等直观而又自然的实时感知,并使参与者“沉浸”于模拟环境中。
视景仿真又称虚拟仿真、虚拟现实仿真,是上世纪末才逐渐发展起来的一门综合性的现代化仿真技术,是计算机技术、多媒体技术以及图形图象技术等多种高科技的结合。例如由美国Multigen-Paradigm公司开发的三维建模软件Creator,可用于构建三维模型,Multigen Creator是一个软件包,专门创建用于视景仿真的实时三维模型。Creator使得输入、结构化、修改、创建原型和优化模型数据库更容易,不仅可用于大型的视景仿真,也可用于娱乐游戏环境的创建。并用三维渲染软件Vega对三维复杂场景进行渲染。Vega拥有图形化的虚拟场景配置工具Lynx,这是一种基础的点击式图形环境Lynx,可以快速、容易、显著地改变场景。
考虑到临近空间的特殊性,适用于临近空间的飞行器如平流层飞艇、高空无人机、高空侦察机以及高超音速飞行器等具有速度快、体积小飞行高度高等特点,而且不同的临近空间飞行器的飞行参数都各不相同,他们的飞行作用也不尽相同,针对以上情况,结合现实情况,对不同飞行器的机械特性进行研究,设计各个飞行器的飞行参数及指标,使仿真目标更加真实,仿真结果更加真实可信。
现如今的目标发生器以引入虚拟现实的目标发生器最有代表性,但这类目标发生器普遍存在着智能性不足的缺点,只能模拟简单的目标行为,比如让目标沿着单一路径匀速直线运动,往往不能满足仿真的复杂性和多变性,不能为目标的研究提供更加真实地信息,使仿真结果可信度不够,如何增加目标的智能性,比如基于多目标优化的三维路径规划问题,目标被雷达探测到后的智能规避行为等,这将是虚拟现实技术在临近空间目标的发生过程中的应用亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种面向临近空间的智能目标发生方法,能够仿真模拟临近空间目标发生器的物理特征和部分智能行为并建立仿真系统,所仿真的目标能够进行智能三维路径规划,实现了目标发生的智能化,满足了仿真的复杂性。
为达到上述目的,本发明的技术方案包括如下步骤:
步骤1、加载二维地图信息,并在二维地图上随机选择目标的起点和终点,确定所需生成的目标的数量以及类型。
步骤2、根据所需生成的目标的数量以及类型创建三维目标模型,同时将二维地图信息以纹理的形式加载到球体表面创建环境模型,并根据需要在环境模型中添加雷达。
步骤3、根据步骤1中确定的所需生成的目标的数量及类型,根据各类型的目标在临近空间中的飞行作用,对三维目标模型进行参数设置;加载三维目标模型以及目标环境模型并进行渲染形成三维视景。
步骤4、对三维目标模型进行智能目标最优路径规划,过程如下:在目标的起点和终点之间随机选择n条可行路径,每一条可行路径作为为一个粒子,建立粒子群,可行路径由散点组成,初始化每个粒子的速度与位置,设定迭代次数,以粒子群优化算法PSO进行粒子的迭代搜索;迭代搜索进行至设定的迭代次数之后或者满足迭代要求之后,获得最终的优化结果对应的可行路径,该可行路径即为最优路径。
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