✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
烟幕干扰弹主要通过化学燃烧或爆炸分散形成烟幕或气溶胶云团,在目标前方特定空域形成遮蔽,干扰敌方导弹,具有成本低、效费比高等优点。随着烟幕干扰技术的不断发展,现已有多种投放方式完成烟幕干扰弹的定点精确抛撒,即在抛撒前能精确控制烟幕干扰弹到达预定位置,通过时间引信时序控制起爆时间。
现考虑运用无人机完成烟幕干扰弹的投放策略问题。具有长续航能力的无人机挂载某型烟幕干扰弹在特定空域巡飞,受领任务后,无人机投放烟幕干扰弹在来袭武器和保护目标之间形成烟幕遮蔽。每架无人机投放两枚烟幕干扰弹至少间隔 1 s。烟幕干扰弹脱离无人机后,在重力作用下运动。烟幕干扰弹起爆后瞬时形成球状烟幕云团,由于采用特定技术,该烟幕云团以 3 m/s 的速度匀速下沉。据试验数据知,云团中心 10 m 范围内的烟幕浓度在起爆 20s 内可为目标提供有效遮蔽。
来袭武器为空地导弹,该型导弹飞行速度 300 m/s。导弹的飞行方向直指一个为掩护某半径 7 m、高 10 m 的圆柱形固定目标而专门设置的假目标。以假目标为原点,水平面为 𝑦𝑧平面,真目标下底面的圆心为 (0, 200, 0)。警戒雷达发现来袭导弹时,3 枚导弹 M1、M2、M3 分别位于 (20000, 0, 2000)、(19000, 600, 2100)、(18000, −600, 1900);5 架无人机的位置信息分别为 FY1(17800, 0, 1800)、FY2(12000, 1400, 1400)、FY3(6000, −3000, 700)、FY4(11000, 2000, 1800)、FY5(13000, −2000, 1300)。
在导弹来袭过程中,通过投放烟幕干扰弹尽量避免来袭导弹发现真目标。控制中心在警戒雷达发现目标时,立即向无人机指派任务。无人机受领任务后,可根据需要瞬时调整飞行方向,然后以 70~140 m/s 的速度等高度匀速直线飞行。每架无人机的航向、速度可不相同,但一旦确定就不再调整。
为实现更为有效的烟幕干扰效果,需设计烟幕干扰弹的投放策略,主要包括无人机飞行方向、飞行速度、烟幕干扰弹投放点、烟幕干扰弹起爆点等。请建立数学模型,针对不同情形,分别设计烟幕干扰弹的投放策略,使得多枚烟幕干扰弹对真目标的有效遮蔽时间尽可能长。不同烟幕干扰弹的遮蔽可不连续。
问题 1 利用无人机 FY1 投放 1 枚烟幕干扰弹实施对 M1 的干扰,若 FY1 以 120 m/s 的速度朝向假目标方向飞行,受领任务 1.5 s 后即投放 1 枚烟幕干扰弹,间隔 3.6 s 后起爆。请给出烟幕干扰弹对 M1 的有效遮蔽时长。
问题 2 利用无人机 FY1 投放 1 枚烟幕干扰弹实施对 M1 的干扰,确定 FY1 的飞行方向、飞行速度、烟幕干扰弹投放点、烟幕干扰弹起爆点,使得遮蔽时间尽可能长。
问题 3 利用无人机 FY1 投放 3 枚烟幕干扰弹,实施对 M1 的干扰。请给出烟幕干扰弹的投放策略,并将结果保存到文件 result1.xlsx 中(模板文件见附件)。
问题 4 利用 FY1、FY2、FY3 等 3 架无人机,各投放 1 枚烟幕干扰弹,实施对 M1 的干扰。请给出烟幕干扰弹的投放策略,并将结果保存到文件 result2.xlsx 中(模板文件见附件)。
问题 5 利用 5 架无人机,每架无人机至多投放 3 枚烟幕干扰弹,实施对 M1、M2、M3等 3 枚来袭导弹的干扰。请给出烟幕干扰弹的投放策略,并将结果保存到文件 result3.xlsx 中(模板文件见附件)。
⛳️ 运行结果

📣 部分代码
function name1 = calcu(path)
global radar1
global radar2
global R
nimama = size(radar2,2);
fenmu = R./log(20);
node_number = size(path,2);
counter = zeros(node_number,1);
countor = zeros(node_number,1);
d_x = 500./(node_number+1);
for i = 1:node_number
for j = 1:nimama
d = sqrt((radar1(j) - d_x.*i)^2 + (radar2(j) - path(i))^2);
counter(i) = counter(i) + exp(-1.*d./fenmu(j));
end
end
for i = 1:(node_number-1)
countor(i) = sqrt((d_x)^2 + (path(i)-path(i+1))^2);
end
bufen1 = sum(countor)./500;
bufen2 = sum(counter);
name1 = bufen1 + bufen2;
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌟 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化
🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
728

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



