本文關(guān)鍵詞：多無人機協(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信息將是指揮員進行作戰(zhàn)決策的重要依據(jù)。近幾年來,隨著無人機(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)者研究的熱點問題之一。所以,本文主要對多UAV協(xié)同偵察任務(wù)決策問題進行研究,因為該問題是一個多約束的復(fù)雜多目標優(yōu)化與決策問題,也是一個大規(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)最大化的問題。論文的主要工作及創(chuàng)新點如下:(1)提出了基于改進布谷鳥搜索(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多UAV對多任務(wù)區(qū)進行偵察時,如何求得各UAV對相應(yīng)任務(wù)區(qū)的偵察時間,以使多UAV總偵察收益達到最大的問題。首先,提出利用信息確定性指標對偵察收益的大小進行衡量,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CS算法進行改進。仿真結(jié)果表明,相較于標準CS算法,改進后的CS算法能夠在更短時間內(nèi)獲得使偵察收益最大的可行解。(2)提出了基于改進離散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的航路規(guī)劃問題。首先將該問題簡化為標準旅行商問題(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,提出了一種改進的DCS算法,最后通過仿真表明,改進的DCS算法能夠在較短時間內(nèi)有效解決UAV多任務(wù)區(qū)航路規(guī)劃問題,同時該改進的算法具有更好的收斂性。(3)提出了基于擴展一致性束算法(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到達時間指標與“UAV-任務(wù)區(qū)”時間指標,并建立了多UAV協(xié)同偵察任務(wù)分配模型;最后,針對問題的復(fù)雜性以及集中式算法的缺點,提出了利用分布式的擴展CBBA(Extension CBBA)算法進行求解。仿真結(jié)果表明在使總目標函數(shù)最大的情況下,ECBBA算法能夠在較短的時間內(nèi)得到各個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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：E926.3

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本文編號：1350741