發(fā)布時(shí)間：2017-12-29 15:21

  本文關(guān)鍵詞：多無人機(jī)協(xié)同偵察任務(wù)決策研究　出處：《西北工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在未來復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下,如何利用有限的載荷資源偵察到最大化的情報(bào)信息將是指揮員進(jìn)行作戰(zhàn)決策的重要依據(jù)。近幾年來,隨著無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的快速發(fā)展及新型偵察載荷技術(shù)的不斷提高,UAV作為一種最主要的偵察手段,其任務(wù)決策問題已經(jīng)成為了國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題之一。所以,本文主要對(duì)多UAV協(xié)同偵察任務(wù)決策問題進(jìn)行研究,因?yàn)樵搯栴}是一個(gè)多約束的復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化與決策問題,也是一個(gè)大規(guī)模的協(xié)調(diào)控制問題,論文首先研究了單UAV多任務(wù)區(qū)偵察決策問題,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了多UAV多任務(wù)區(qū)偵察決策問題的研究,有效解決了在UAV的載荷資源限制下如何協(xié)同規(guī)劃每架UAV的任務(wù)集及偵察順序,從而使多UAV的總偵察收益(情報(bào))最大化的問題。論文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)提出了基于改進(jìn)布谷鳥搜索(Cuckoo Search,CS)算法的UAV偵察收益最大化方法。該方法主要解決了當(dāng)多UAV對(duì)多任務(wù)區(qū)進(jìn)行偵察時(shí),如何求得各UAV對(duì)相應(yīng)任務(wù)區(qū)的偵察時(shí)間,以使多UAV總偵察收益達(dá)到最大的問題。首先,提出利用信息確定性指標(biāo)對(duì)偵察收益的大小進(jìn)行衡量,并建立了UAV偵察收益最大化數(shù)學(xué)模型;之后根據(jù)新興啟發(fā)式CS算法的基本原理,提出利用自適應(yīng)的比例因子對(duì)CS算法進(jìn)行改進(jìn)。仿真結(jié)果表明,相較于標(biāo)準(zhǔn)CS算法,改進(jìn)后的CS算法能夠在更短時(shí)間內(nèi)獲得使偵察收益最大的可行解。(2)提出了基于改進(jìn)離散CS(Discrete Cuckoo Search,DCS)算法的UAV航路規(guī)劃方法。該方法主要研究的是以總飛行路程最短為目標(biāo)的航路規(guī)劃問題。首先將該問題簡化為標(biāo)準(zhǔn)旅行商問題(Travelling Salesman Problem,TSP),并建立了考慮多種約束的數(shù)學(xué)模型;之后根據(jù)DCS算法的基本原理,提出了一種改進(jìn)的DCS算法,最后通過仿真表明,改進(jìn)的DCS算法能夠在較短時(shí)間內(nèi)有效解決UAV多任務(wù)區(qū)航路規(guī)劃問題,同時(shí)該改進(jìn)的算法具有更好的收斂性。(3)提出了基于擴(kuò)展一致性束算法(Consensus-Based Bundle Algorithm,CBBA)的多UAV任務(wù)分配方法。該方法主要解決了哪些UAV執(zhí)行哪些任務(wù)區(qū),使得目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)的問題。首先,根據(jù)UAV以及任務(wù)區(qū)的資源特性,提出了“資源-需求”矩陣;之后,根據(jù)多任務(wù)區(qū)分配的目的,提出了UAV到達(dá)時(shí)間指標(biāo)與“UAV-任務(wù)區(qū)”時(shí)間指標(biāo),并建立了多UAV協(xié)同偵察任務(wù)分配模型;最后,針對(duì)問題的復(fù)雜性以及集中式算法的缺點(diǎn),提出了利用分布式的擴(kuò)展CBBA(Extension CBBA)算法進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明在使總目標(biāo)函數(shù)最大的情況下,ECBBA算法能夠在較短的時(shí)間內(nèi)得到各個(gè)UAV的任務(wù)集以及相應(yīng)的任務(wù)執(zhí)行順序。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：E926.3

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本文編號(hào)：1350741