隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭環(huán)境日益復(fù)雜,多無人機(jī)（Multiple Unmanned Aerial Vehicles,Multi-UAVs）協(xié)同作戰(zhàn)逐漸成為無人機(jī)在現(xiàn)代戰(zhàn)場上的呈現(xiàn)形式。在多無人機(jī)協(xié)同中,同時集結(jié)和目標(biāo)分配是多無人機(jī)系統(tǒng)的兩個研究難點(diǎn)。多無人機(jī)同時集結(jié)是多無人機(jī)協(xié)同控制方向的重要問題,對于空中加油、火力打擊、搜索和跟蹤具有重大意義。而多無人機(jī)協(xié)同目標(biāo)分配（Multi-UAVs cooperative target assignment,MUCTA）問題是一個復(fù)雜多約束的指派優(yōu)化問題。本文開展了以多無人機(jī)同時集結(jié)為任務(wù)背景的多機(jī)航跡規(guī)劃和面向真實(shí)戰(zhàn)場環(huán)境中的目標(biāo)分配問題的研究,所做工作如下:（1）針對多無人機(jī)同時集結(jié)的航跡規(guī)劃問題,本文設(shè)計(jì)了一種基于定向A*算法的多無人機(jī)同時集結(jié)分步策略。首先,提出了一種定向A*算法,將無人機(jī)最大俯仰角與偏航角作為A*算法搜索約束,從而縮小節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展區(qū)域,并通過循環(huán)尋優(yōu)規(guī)避“死區(qū)”點(diǎn),進(jìn)而產(chǎn)生平滑可飛的預(yù)規(guī)劃航跡。其次,論述了補(bǔ)償航程差的變步長多點(diǎn)搜索、三維盤旋機(jī)動、虛擬威脅等分步再規(guī)劃算法,使得多無人機(jī)同時集結(jié)于目標(biāo)點(diǎn)附近。最后,仿真結(jié)果表明本文算法能... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 多無人機(jī)航跡規(guī)劃
        1.2.2 多無人機(jī)目標(biāo)分配
    1.3 本文的內(nèi)容安排
第2章 航跡規(guī)劃和目標(biāo)分配理論基礎(chǔ)
    2.1 多無人機(jī)航跡規(guī)劃
        2.1.1 環(huán)境模型
        2.1.2 威脅模型
        2.1.3 無人機(jī)模型和約束模型
    2.2 多無人機(jī)目標(biāo)分配
        2.2.1 目標(biāo)分配問題
        2.2.2 目標(biāo)分配算法
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于定向A*算法的多機(jī)同時集結(jié)分步策略
    3.1 定向A*算法的航跡預(yù)規(guī)劃
        3.1.1 改進(jìn)的定向A*算法
        3.1.2 循環(huán)尋優(yōu)求解
        3.1.3 算法步驟
    3.2 多機(jī)同時集結(jié)的航跡再規(guī)劃
        3.2.1 變步長多點(diǎn)搜索算法
        3.2.2 三維盤旋機(jī)動算法
        3.2.3 虛擬威脅算法
    3.3 算法步驟
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        3.4.1 算法性能仿真
        3.4.2 同時集結(jié)分步策略仿真
    3.5 本章小結(jié)
第4章 多機(jī)協(xié)同目標(biāo)分配建模與遺傳算法求解
    4.1 考慮分配次序目標(biāo)分配建模
    4.2 約束處理策略
    4.3 求解難點(diǎn)
    4.4 MUCTAGA算法
        4.4.1 基因編碼設(shè)計(jì)
        4.4.2 SDR算子
        4.4.3 單行變異算子
        4.4.4 選擇算子
    4.5 算法步驟
    4.6 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        4.6.1模型及算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
        4.6.2算子性能實(shí)驗(yàn)
        4.6.3參數(shù)選擇實(shí)驗(yàn)
    4.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝



本文編號：3441417