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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。
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单位枣庄学院; 南京信息工程大学滨江学院
