基于一致性协议的多无人机协同围捕控制方法

针对无人机对运动目标的协同围捕问题, 设计了一种快速协同围捕控制算法。首先, 基于人工势场法设计了无人机与目标的动态博弈关系, 使得目标的运动更加趋近于现实场景下逃跑者的行为模式。其次, 利用无人机与目标的速度关系, 将二维阿波罗尼奥斯圆扩展为三维阿波罗尼奥斯球, 通过阿波罗尼奥斯球设计了无人机编队围捕队形。然后, 将无人机获取的目标信息引入到一致性协议, 以此来完成无人机编队对目标的协同编队围捕, 并引入二跳网络加快围捕队形收敛, 提高了无人机编队的任务执行效率。最终, 通过仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

无人机集群协同探测距离解模糊方法

与传统单平台机载雷达相比,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群协同探测具有探测范围广、探测精度高、布阵机动灵活等突出优势,因此是未来机载预警雷达发展的重要方向之一.由于UAV集群雷达阵列具有大尺寸、超稀疏孔径,因此雷达回波近似为球面波且具有较强近场效应.本文首先推导了UAV集群稀疏阵列在...     

有人机/无人机编队协同任务分配方法

任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是编队协同作战指挥策略的关键。以合同网协议(contract net protocol, CNP)和多智能体系统（multi-agent system, MAS）理论为基础,建立了有人机/无人机编队MAS结构和基于投标过程的任务分配模型,将任务优先权引入任务分配模型中,可以实现预先任务分配和执行过程中动态任务分配,保证动态环境下编队整体分配效能较优。针对作战想定进行了仿真计算,结果表明,基于CNP和MAS理论的有人机/无人机编队协同任务分配策略具有良好的预先任务分配和实时任务分配效果,能够满足编队作战任务的需要。     

基于LASSA算法的多无人机协同航迹规划方法

针对基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在求解多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同航迹规划问题时收敛精度不高,易于陷入局部最优等问题,提出了一种使用对数螺旋策略和自适应步长策略的SSA (logarithmic spiral strategy a...     

无人机集群分组编队控制跟踪一体化设计

针对具有Lipschitz非线性动力学特性的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群系统的分组编队跟踪控制问题,提出了一种基于一致性理论的分组编队协同控制方法。首先,建立分层双虚拟结构的协同控制框架,将多编队生成、保持以及组内组间协同变换等复杂编队任务作为控制目标,基于参数组的队形描述方法,在分层控制框架内分别设置轨迹导引UAV和基准UAV,并利用UAV之间的局部运动信息设计编队控制律,克服了采用现有多编队控制策略编队间难以协同的缺陷;其次,设计多编队控制和目标跟踪一体化控制策略,确保在多编队进行协同变换的同时实现对机动目标的精确协同跟踪;最后,仿真结果验证了所提的控制算法能够实现分组编队的跟踪控制。     

基于虚拟长机的无人机侦察编队控制方法

针对使用多无人机编队对周边区域实施协同侦察任务的协同控制问题,提出了以虚拟长机为编队航迹引导的分布式编队控制方法。该方法基于编队通信拓扑的分布性,以“相邻”无人机为参考估计长机状态,然后设计无人机编队的分布式线性化反馈控制器。仿真实验表明,在无人机编队沿阿基米德螺旋线实施侦察的过程中,该控制器能够使多无人机形成期望队形,并维持其稳定,同时减小编队队形误差,实现对侦察航迹的高精度跟踪。     

基于多Agent的多无人机协同决策算法仿真平台设计

无人机协同作战的相关算法概括起来可以分为两类:一种是用于为无人机指明"往哪飞"的任务分配相关算法,另一类是用于确定"如何飞"的路径规划相关算法。首先针对这两大类协同算法归纳出相应的抽象数学模型,然后以此为依据确定无人机Agent的各决策模块的内部结构和彼此之间的交互接口,以及对外提供的扩展"钩子";然后在此基础上,利用多Agent技术搭建了无人机协同作战算法仿真平台UAVSim,以模拟从任务分配到路径规划的协同全过程。整个平台采用分层的体系结构,将算法、内核和显示完全分离。平台中参与模拟的无人机个体都用单独的Agent表示,每个Agent遵循统一的协作框架,同时可根据特定的协同算法动态配置其决策模块。     

无人机协同多目标攻击空战决策研究

针对超视距空战中多架无人机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的决策问题进行了研究。首先,对空战威胁态势进行了分析,基于对各攻击目标至少分配一枚导弹的原则,将协同多目标攻击决策问题转化为导弹目标攻击配对的优化问题并建立其攻击效能评估模型。然后,提出了一种模拟退火遗传算法用于该决策问题的寻优。最后,通过所得最佳导弹目标分配个体求得最终协同攻击决策方案。仿真结果表明所提出的算法能有效地求解协同多目标攻击决策问题,其对最优解的搜索效率明显优于单一的遗传算法。     

局部通信条件下多无人机协同搜索方法

针对复杂场景中障碍物、电磁干扰等因素造成的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)编队部分通信链路不可达问题, 提出局部通信条件下的协同搜索(cooperative search under local communication, CSLC)方法。首先, 根据各UAV的实时位置计算当前时刻编队通信拓扑关系, 建立UAV编队的局部互通网络。在此基础上, 综合考虑UAV通信能力和编队协同目标搜索能力, 构建基于通信链路稳定收益和协同编队收益的协同搜索模型。最后, 设定多UAV编队所需的安全距离和最大运动速率的约束条件, 保证模型能够得到最优路径可行解, 提高多UAV协同搜索效率。实验结果表明, 与现有的目标搜索方法相比, CSLC方法在保证协同搜索路径可行性的同时, 提升了多UAV协同搜索的能力。     

车载多无人机协同多区域覆盖路径规划方法

针对小型无人机在区域信息采集中的优势,考虑到复杂多变的应用情景,提出一种面向大面积多区域覆盖扫描任务的车载多无人机协同模式。该模式中,车辆可作为无人机的移动基站,与多架无人机协同完成多个大面积区域的覆盖扫描任务。充分分析新问题特点后,建立了优化车辆地面行驶路径和多无人机协同空中飞行路径的0-1整数规划模型,提出了一种基于三阶段的智能优化算法,先后对多无人机区域覆盖路径以及车辆协同路径进行规划,快速构造可行解,而后基于自适应大规模邻域搜索算法对可行解进行优化。本文设计了包含8个目标区域的实际案例,验证了车载多无人机协同模式的优势和算法有效性,并进一步通过10个随机案例验证了算法性能。对比实验证明,车载多无人机协同模式在执行多个大面积区域覆盖任务上,相比车载单无人机模式能够显著缩短任务时间。     

面向海上移动目标的空天协同连续观测模型

由于视距限制,对海上移动目标进行连续观测与定位探测难度较大.现有方法通过卫星和无人机等单平台对目标进行观测,不能解决面向海上移动目标连续观测的问题.针对当前单个平台的不足,本文构建了面向海上移动目标的空天协同连续观测模型,并提出了空天协同连续观测策略.空天协同连续观测策略抽取出卫星规划、无人机飞行计划、观测序列、区域预测以及路径规划等五个子问题,并对其进行建模求解.仿真实验表明,该方法大大降低了目标的平均观测周期,有效解决了海上移动目标连续观测问题.     

基于联邦滤波算法的无人机集群分层协同导航

为了解决传统单主从式无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)相对导航结构因长机故障导致导航精度发散以及全连通协同导航算法计算量和通信负担较重的问题,提高集群导航稳定性以及导航信息的利用率,基于联邦滤波算法,提出了一种分层协同导航算法,并且根据导航精度将UAV集群分为长机层与僚机层,建立了UAV集...     

无人机集群网电攻击行动协同目标分配建模

以一体化综合防空系统中的雷达为作战对象,从体系对抗的高度研究了无人机集群网电攻击行动协同目标分配的思路与方法,并以目标重分配规则与有人机/无人机协同规则为重点构建了基于协同目标分配规则的协同目标分配模型。然后研究了基于智能优化算法的协同目标分配模型求解方法,运用混合离散粒子群优化算法模拟有人机目标分配,运用基于协议规则算法模拟无人机目标分配。最后进行了仿真实验测试,实验结果证明了协同目标分配模型的有效性,并反映了集群自组网状态对于集群作战效能的重大影响,为无人机集群以及反无人机集群的战法设计提供定量依据。     

无人机集群规避动态障碍物的分布式队形控制

本文研究了无人机集群躲避动态障碍物下的队形控制问题。首先, 引入针对动态障碍物的碰撞预判机制判断集群是否需要对障碍物进行规避。其次, 在动态障碍物与无人机间构造斥力场实现避障。最后, 根据一致性理论设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律, 结合人工势场法实现躲避动态障碍物下集群队形的形成与保持。仿真结果表明, 集群无人机能够在以分布式方式躲避动态障碍物的同时实现队形的形成、保持与重构。     

多无人机集结问题分布式求解方法

针对多无人机协同对地打击的任务区集结问题,建立了基于一致性理论的分布式控制结构,设计了结合航迹规划与轨迹控制的策略以实现多无人机同时到达。以提高一致性算法收敛速度为目的,引入状态观测器,改进了含有虚拟Leader的一致性控制算法,并对新算法的收敛性和快速性进行了数学证明。仿真结果表明,本文的方法能够有效实现多无人机同时集结到目标位置,改进的算法具有更快的收敛速度。     

通信距离受限下多无人机分布式协同搜索

针对无人机之间的通信距离受到限制的情况,提出了一种基于Voronoi图的分布式协同搜索策略.首先建立了环境、无人机、传感器、通信等的数学模型;然后设计了速度约束下各架无人机的控制律;在通信距离不小于两倍视场半径的情况下,给出了各架无人机利用通信距离之内的邻居信息计算各自视场范围内的Voronoi图区域及其质心的方法,并设计了通信距离受限情况下的搜索策略,给出了通信周期与采样周期不同步情况下的信息更新公式.仿真结果表明,该分布式搜索策略比贪婪搜索和随机搜索策略在降低区域不确定度上具有更快的收敛速度,可实现通信距离受限情况下的多无人机分布式协同搜索任务.