作為反無人機的重要手段之一,偵察無人機被用于偵察特定區(qū)域來探測并打擊非法無人機。由于偵察無人機通常采用電池供電,并且易受偵察環(huán)境和自身物理限制等因素的影響。因此如何為偵察無人機規(guī)劃出可行高效的偵察航跡成了保障偵察任務(wù)完成的關(guān)鍵。本文分別針對多偵察無人機和單偵察無人機場景中的3D偵察航跡規(guī)劃展開研究,主要的研究內(nèi)容和創(chuàng)新工作總結(jié)如下:1.針對現(xiàn)有多無人機航跡規(guī)劃方案忽略偵察區(qū)域優(yōu)先級以及缺乏對偵察區(qū)域中新發(fā)生事件的跟蹤,而導(dǎo)致規(guī)劃航跡不能適應(yīng)動態(tài)環(huán)境和無法根據(jù)偵察區(qū)域重要性來執(zhí)行優(yōu)先偵察等問題,提出了一種基于PSO和事件檢測的多無人機航跡規(guī)劃機制。通過將偵察區(qū)域重要性作為必要優(yōu)化指標(biāo),與無人機能耗和飛行風(fēng)險值等7個優(yōu)化指標(biāo)加權(quán)聯(lián)合,構(gòu)成航跡優(yōu)化過程中評估生成航跡的多目標(biāo)效用函數(shù),從而使得規(guī)劃航跡可以反映偵察區(qū)域優(yōu)先級特性。并且提出了基于事件檢測的偵察區(qū)域重要性值更新機制以提升航跡規(guī)劃方案對動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)性。最后,采用PSO求解最優(yōu)航跡。仿真結(jié)果表明,利用所提航跡規(guī)劃方案生成的偵察航跡能最大限度地優(yōu)先覆蓋重要偵察區(qū)域,并且所提更新機制能夠跟蹤偵察區(qū)域中發(fā)生的新事件。2.針對經(jīng)典ACO算法在解決無人機3D航跡規(guī)劃中存在收斂速度慢和容易陷入局部最優(yōu)等問題,提出了一種基于GA和ACO的改進型混合仿生算法GAACO。通過引入信息素更新門限值,限制參與信息素更新的螞蟻數(shù)量和質(zhì)量,從而避免經(jīng)典ACO算法由于劣質(zhì)螞蟻遺留信息素對后續(xù)尋優(yōu)造成大量無效搜索的問題;并針對由此造成信息素更新螞蟻減少使得算法全局搜索能力減弱的問題,引入GA算法的交叉變異算子和局部搜索技術(shù)加強蟻群的隨機搜索能力,保證在提升算法收斂速度的同時避免陷入局部最優(yōu)。將所提GAACO算法應(yīng)用于單偵察無人機的3D航跡規(guī)劃中,仿真結(jié)果表明,GAACO具有強于ACO、GA和PSO的算法搜索能力,并且具備較快算法收斂速度和較強算法魯棒性。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V279.3;TP18
【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 無人機3D航跡規(guī)劃研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 論文研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于仿生算法的無人機3D航跡規(guī)劃
    2.1 引言
    2.2 航跡規(guī)劃常用仿生算法
        2.2.1 蟻群算法
        2.2.2 粒子群算法
        2.2.3 遺傳算法
        2.2.4 差分遺傳算法
    2.3 無人機3D航跡規(guī)劃模型
        2.3.1 地形建模
        2.3.2 無人機航跡模型
        2.3.3 航點坐標(biāo)系模型
        2.3.4 無人機操縱性模型
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于PSO和事件檢測的多無人機3D偵察航跡規(guī)劃
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 場景描述
        3.2.2 偵察區(qū)域處理和地形建模
        3.2.3 飛行航跡表示
    3.3 多目標(biāo)效用函數(shù)設(shè)計
        3.3.1 約束條件
        3.3.2 目標(biāo)函數(shù)
    3.4 基于PSO和事件檢測的多無人機3D偵察航跡規(guī)劃機制
        3.4.1 基于事件檢測的SAI值更新機制
        3.4.2 粒子群算法
        3.4.3 多無人機3D偵察航跡規(guī)劃機制
    3.5 仿真驗證和結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于改進混合仿生算法的單無人機3D偵察航跡規(guī)劃
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 偵察區(qū)域處理
    4.3 適應(yīng)度值函數(shù)設(shè)計
        4.3.1 目標(biāo)函數(shù)
        4.3.2 約束條件
    4.4 基于GA和 ACO的改進混合仿生算法GAACO
        4.4.1 初始種群產(chǎn)生機制
        4.4.2 基于GA和局部搜索的種群優(yōu)化和更新
        4.4.3 自適應(yīng)信息素更新機制
    4.5 性能仿真與結(jié)果分析
        4.5.1 仿真場景設(shè)置
        4.5.2 仿真結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 論文的主要工作總結(jié)
    5.2 未來工作的展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉大衛(wèi);孫靜;龍騰;蔡祺生;;基于分層稀疏A~*算法的突防航跡規(guī)劃研究[J];戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù);2017年06期

2 關(guān)曉謙;魚佳欣;郭道通;鄒楊;;戰(zhàn)斗無人機在敵方防御區(qū)航跡規(guī)劃研究[J];計算機仿真;2016年03期

3 詹強;王闖;;基于改進領(lǐng)航跟隨法的多機協(xié)同航跡規(guī)劃[J];無線通信技術(shù);2016年03期

4 胡裕軍;;測繪無人機航跡規(guī)劃算法及軟件設(shè)計[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2015年02期

5 丁澤軍;張健;李朝旭;劉宇坤;;突發(fā)威脅環(huán)境下無人機實時航跡規(guī)劃研究[J];計算機仿真;2015年08期

6 程曉明;曹東;李春濤;;多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃技術(shù)研究[J];航空計算技術(shù);2014年04期

7 汲萬峰;王光源;章堯卿;李偉波;;基于協(xié)同裕度的多飛行器航跡規(guī)劃[J];航天控制;2013年02期

8 汲萬峰;王光源;嚴(yán)建鋼;孫鈞正;;基于任務(wù)分配的多飛行器協(xié)同航跡規(guī)劃[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2013年09期

9 汲萬峰;王光源;孫鈞正;趙明;;一種多飛行器協(xié)同航跡規(guī)劃的新方法[J];控制工程;2013年03期

10 王光源;汲萬峰;章堯卿;于嘉暉;;不確定環(huán)境下飛行器航跡規(guī)劃[J];火力與指揮控制;2012年11期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 鄭昌文;飛行器航跡規(guī)劃方法研究[D];華中科技大學(xué);2003年

2 屈耀紅;小型無人機航跡規(guī)劃及組合導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

3 唐平鵬;復(fù)雜海況下水面無人艇分層危險規(guī)避方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2014年

4 楊祖強;生物啟發(fā)的多無人機協(xié)同四維航跡規(guī)劃方法研究[D];浙江大學(xué);2016年

5 胡中華;基于智能優(yōu)化算法的無人機航跡規(guī)劃若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2011年

6 趙明;多無人機系統(tǒng)的協(xié)同目標(biāo)分配和航跡規(guī)劃方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

7 孫小雷;基于多階段航跡預(yù)測的無人機任務(wù)規(guī)劃方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

8 張闖;基于組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)的欠驅(qū)動船舶航跡規(guī)劃及滑�？刂蒲芯縖D];大連海事大學(xué);2016年

9 李旺;水面無人艇航跡規(guī)劃與跟蹤技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2016年

10 傅陽光;粒子群優(yōu)化算法的改進及其在航跡規(guī)劃中的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張博;基于改進蟻群算法的無人機航跡規(guī)劃研究[D];西安科技大學(xué);2019年

2 徐宏飛;面向智慧避障的物流無人機航跡規(guī)劃研究[D];北京交通大學(xué);2019年

3 胡騰;基于仿生算法的小型無人機三維偵察航跡規(guī)劃研究[D];重慶郵電大學(xué);2019年

4 程振;基于RCS與最短滯留時間的無人機協(xié)同航跡規(guī)劃[D];南京航空航天大學(xué);2018年

5 張一帆;航空應(yīng)急救援系統(tǒng)若干關(guān)鍵問題研究[D];南京航空航天大學(xué);2019年

6 洪網(wǎng)君;基于4D航跡的多航空器戰(zhàn)術(shù)間隔管理研究[D];南京航空航天大學(xué);2019年

7 劉杰;航空器四維航跡實時預(yù)測與動態(tài)生成研究[D];南京航空航天大學(xué);2019年

8 趙俊峰;無人機航跡規(guī)劃虛擬視景仿真系統(tǒng)設(shè)計[D];南昌航空大學(xué);2019年

9 李錚昊;風(fēng)險環(huán)境下基于協(xié)同搜尋的無人機航跡規(guī)劃算法研究[D];天津理工大學(xué);2019年

10 吳雨桐;基于多目標(biāo)優(yōu)化的船舶航跡規(guī)劃問題研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2019年

本文編號：2855763