电子设计工程ElectronicDesignEngineering第31卷Vol.31第4期No.42023年2月Feb.2023收稿日期：2021-11-22稿件编号：202111146作者简介：邱诚（1997—），男，福建福州人，硕士研究生。研究方向：数字空域、无人机航路规划。近年来，各种无人机的使用、服务需求正在持续快速增长。在对抗新冠肺炎期间，无人机就被用于医疗物资投递、空中巡逻督查等方面。空间网格模型可用于实现无人机群飞行空间的数字表示、环境信息的预存储和空间属性的高效查询。无人机完成任务的前提是进行合理的航迹规划，在空间网格模型的基础上进行无人机的航迹规划更加符合信息化时代的需求[1]。目前有多种算法被国内外学者用于无人机的最佳航迹求解，如文献[2]将启发算法与遗传算法结合，实现无人机路径的重规划；文献[3]用一种自适应粒子群优化算法进行路径规划；文献[4]基于人工势场，利用最优控制方法求解路径规划；文献[5]对蚁群算基于改进蚁群算法的网格空间航迹规划邱诚1，黄大庆2，王浩雪1，刘耀辉1（1.南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏南京210016；2.南京航空航天大学中小型无人机先进技术工信部重点实验室，江苏南京210016）摘要：随着信息技术的不断进步，建设数字地球已成为当下热点。为了使无人机领域的发展与信息技术的进步相结合，文中对空域的网格化及数字化进行了研究，将网格化思想应用于无人机航迹规划，对传统蚁群算法进行了改进，提出初始化全局信息素规则，并通过增加次优解和最优解交集的信息素浓度，强化优质路径的上信息素的引导作用。仿真结果表明，文中给出的改进蚁群算法与按照传统蚁群算法进行的航迹规划相比，平均路径长度减少6.5%，平均迭代次数降低了41%。结合仿真实例，证明了网格化的空域关联时间属性的重要性。关键词：空域网格化；空域数字化；无人机；航迹规划；改进蚁群算法中图分类号：TN964.3文献标识码：A文章编号：1674-6236（2023）04-0137-06DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2023.04.029TrackplanningingridspacebasedonimprovedantcolonyalgorithmQIUCheng1，HUANGDaqing2，WANGHaoxue1，LIUYaohui1（1.CollegeofElectronicandInformationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China；2.MinisterialKeyLaboratoryofUnmannedAerialVehicleTechnology，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China）Abstract:Withthecontinuousprogressofinformationtech...
