引用格式：宋志强，夏庆锋，陈少博，等．基于改进球面向量粒子群优化的ＵＡＶ航迹规划［Ｊ］．电光与控制，２０２３，３０（４）：５６⁃６０．ＳＯＮＧＺＱ'ＸＩＡＱＦ'ＣＨＥＮＳＢ'ｅｔａｌ．ＵＡＶｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｗｉｔｈｉｍｐｒｏｖｅｄｓｐｈｅｒｉｃａｌｖｅｃｔｏｒｂａｓｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＯｐｔｉｃｓ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ'２０２３'３０（４）：５６⁃６０．基于改进球面向量粒子群优化的ＵＡＶ航迹规划宋志强１，夏庆锋１，陈少博２，邹佳佳２（１．无锡学院，江苏无锡２１４０００；２．南京信息工程大学滨江学院，江苏无锡２１４０００）摘要：针对无人机在复杂环境下受到多种威胁时的航迹规划问题，提出一种改进的基于球面向量的粒子群优化算法（ＩＳＰＳＯ）。利用融合压缩因子和异步变化学习因子的ＩＳＰＳＯ算法，通过粒子位置和速度同无人机转角和爬升角的对应关系，高效地搜索无人机的构形空间，找到成本函数最小的最优路径。为了评估ＩＳＰＳＯ的性能，从真实的数字高程模型地图中生成２个基准场景，仿真结果表明，该算法优于基于球面向量的粒子群算法。关键词：粒子群优化算法；无人机；航迹规划；仿真；球面向量中图分类号：ＴＰ３９１．９文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－６３７Ｘ．２０２３．０４．０１１ＵＡＶＰａｔｈＰｌａｎｎｉｎｇｗｉｔｈＩｍｐｒｏｖｅｄＳｐｈｅｒｉｃａｌＶｅｃｔｏｒＢａｓｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＳＯＮＧＺｈｉｑｉａｎｇ１'ＸＩＡＱｉｎｇｆｅｎｇ１'ＣＨＥＮＳｈａｏｂｏ２'ＺＯＵＪｉａｊｉａ２（１．ＷｕｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ'Ｗｕｘｉ２１４０００'Ｃｈｉｎａ；２．ＢｉｎｊｉａｎｇＣｏｌｌｅｇｅ'ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ'Ｗｕｘｉ２１４０００'Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＳｐｈｅｒｉｃａｌ⁃ｖｅｃｔｏｒ⁃ｂａｓｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＩＳＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｆｌｉｇｈｔｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｏｆＵＡＶｓｕｎｄｅｒｍｕｌｔｉｐｌｅｔｈｒｅａｔｓｉｎｃｏｍｐｌｅｘｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．ＴｈｅＩＳＰＳＯ...
