基于运动目标预测的多无人机分布式协同搜索

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同搜索是多UAV协同一个重要研究方向。随着战场环境的复杂化,UAV对动态时敏目标的搜索显得尤为重要。针对动态时敏目标的运动特性,首先建立动态时敏目标的运动预测模型,为了降低由于目标运动造成的不确定性以及优化UAV的搜索性能,在采用贝叶斯理论对目标存在概率进行更新的基础上,研究了一种基于高斯分布的目标转移概率密度,通过计算得到动态时敏目标的存在预测概率,然后合理建立UAV协同搜索的性能指标函数,在分布式模型预测控制框架下,将多UAV集中式在线优化问题转化为各架UAV的分布式在线优化问题,最后对性能指标函数进行优化求解。通过仿真验证了所提方法的有效性。     

运动目标的多无人机编队覆盖搜索决策

针对无人机搜索运动目标时,由于目标运动状态的不确定性,传统静态环境下的无人机覆盖搜索航迹规划算法不再适用的问题,分析了无人机覆盖搜索的基本原则,提出了运动目标垂线搜索（moving target with vertical line search pattern, MTVL）算法,证明了在MTVL策略下的任务完成条件。对MTVL算法进行了改进,通过控制无人机的运动方向与搜索区域边界的角度,提出了运动目标斜线搜索（moving target with slanting line search pattern, MTSL）算法,从理论上分析了在MTSL策略下的任务完成条件并进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的两种搜索策略在满足一定条件下都能够完成对指定区域的搜索任务,而无人机完成任务的能力取决于无人机速度与目标速度的比值、无人机数目等因素;完成同样的搜索任务,与MTVL算法相比,MTSL算法对无人机速度和无人机数目的要求更低。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

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。     

用于多无人机广域目标搜索的扩展搜索图方法

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)广域目标搜索是协同控制的重要研究内容。针对传统搜索图在多平台协调控制上的不足,提出了基于数字荷尔蒙机制的扩展搜索图方法。将荷尔蒙的扩散传播机制引入到搜索图的更新中,建立了基于数字荷尔蒙和目标确定度的混合信息结构,在此基础上,研究了基于滚动优化策略的实时路径规划方法。仿真结果表明,扩展搜索图比传统搜索图具有更好的多平台协调能力,是一种有效的多UAV广域目标搜索方法。     

通信距离受限条件下的无人机集群协同区域搜索

针对通信距离受限条件下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群协同搜索任务, 考虑防相撞约束, 定制了一种能够在搜索过程中根据机间距离切换交互方法的UAV交互决策机制, 实现了动态环境中的搜索航迹规划。首先, 运用栅格化方法建立包含3种属性的环境认知地图对任务区域进行表征。其次, 考虑多种搜索任务需求, 以最大化搜索效率为目标建立UAV集群协同搜索模型。然后, 根据机间有效通信距离定义了UAV协同搜索过程中的通信状态, 设计了一种能够在通信完全有效、局部有效以及完全失效3种典型场景下切换信息交互方法的信息交互与决策机制。最后, 采用滚动时域优化方法, 实现集群各成员的自主决策与交互行为。仿真结果表明, 所提算法能够在通信距离受限条件下有效完成协同搜索任务, 在完成覆盖搜索任务时能够有效兼顾对动目标的搜索。     

基于遗传算法的最优扩展螺旋搜索

本文在对传统螺旋搜索算法研究的基础上,提出了一种基于遗传算法的最优扩展螺旋搜索算法.该算法将遗传算法和扩展螺旋搜索法相结合,优化出搜索器在扩展螺旋搜索时的第一个探测点和运动转向角,为实现水下目标的最优搜索提供了条件.仿真分析了潜艇的运动速度和航向分别变化的情况下,所提算法与传统算法对目标搜索时间和发现概率的差异.由仿真结果可见,该算法可缩短搜索时间,提高发现目标概率.     

基于DBN威胁评估的MPC无人机三维动态路径规划

模型预测控制(model predictive control, MPC)路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划;动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)能够有效推理战场态势,对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题,构建DBN威胁评估模型,将UAV在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示,与MPC路径规划算法相结合,得到基于DBN威胁评估的MPC UAV路径规划算法。通过多组仿真分析表明,在三维动态环境下,特别是威胁尾随无人机时,基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法可以得到有效的无人机路径。     

基于多准则交互膜进化算法的UAV三维航迹规划

针对智能优化算法在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)三维航迹优化中搜索复杂度较高、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于嵌套式细胞膜结构的多准则交互式多目标进化算法.以建立的多目标航迹评价模型来克服航迹评价加权求和的不足;同时在应用降维离散缩减寻优空间的基础上,采用萤火虫算法和人工蜂群算法作...     

基于虚拟子目标联合边界力的编队避障算法

针对复杂环境条件下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）集群编队系统中领航-跟随集群的编队控制和人工势场法中的避障问题，提出了一种基于虚拟子目标联合边界力（joint virtual sub-target and boundary force, JVBF）的无人机集群编队避障算法。采用基于虚拟子目标的领航-跟随法并优化修正力函数来实现无人机集群的队形控制，以达到帮助跟随无人机快速恢复队形的目的；采用基于边界力的人工势场法负责局部路径规划，解决无人机目标不可达和狭窄通道内振荡的缺点。仿真结果表明，所提算法相较于传统算法具有更高的编队队形一致性和时间效率。     

任务性能约束下传感器协同辐射控制策略

传感器协同是作战飞机实现任务性能与射频(radio frequency,RF)隐身性能平衡的重要技术手段。针对传统引导搜索方法难以解决数据链的多拍信息引导搜索问题,采用概率方法,建立多拍连续引导信息与累积发现概率、累积被截获概率之间的关系。针对基于协方差的线性规划协同跟踪方法的单步决策问题,开展基于跟踪精度与被跟踪定位精度的多步联合优化。引入马尔可夫决策过程对机载传感器协同搜索、协同跟踪的典型空战动态过程进行建模,实现任务性能约束下的雷达RF隐身性能优化。通过典型空战场景的仿真验证,表明所提出的优化控制策略相比于经验控制策略能够减少雷达辐射时间43%以上。     

面向多障碍物海面卫星搜索动目标方法

在多障碍物海面航行的动目标需规避海面障碍物,运动特征更为复杂。为提高卫星搜索该类目标的效能,分析了目标规避海面障碍物对其在搜索图中概率分布的影响,基于目标马尔可夫运动过程,提出一种面向多障碍物搜索海面的动目标运动预测方法。在使用搜索图建立动目标搜索环境模型的基础上,搜索过程中首先根据卫星探测信息更新搜索图,然后采用该运动预测方法计算目标转移概率,再次更新搜索图。最后采用最大化目标发现概率作为卫星搜索策略建立仿真场景,实验结果验证了所提方法的有效性。     

具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法

为了进一步改善算法搜索过程中存在的求解精度偏低、收敛速度缓慢等现象,提出具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法。该算法通过引入步长调整因子动态约束每一代种群的莱维移动步长,使算法的莱维飞行机制具有自适应性。在发现概率上,使用具有均匀分布和F分布特性的随机惯性权重,改变发现概率的固定取值,加强种群的多样性,保持算法全局搜索、局部探索之间的平衡状态。通过实验证明,所提算法具有良好的可行性,其寻优结果、收敛速度均有提高。     

海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法

针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。     

基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划优化

为解决水上遇险目标搜寻存在搜寻区域过大、搜寻代价过高等问题, 提出一种基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划方法。首先, 利用高斯混合模型聚类算法划分搜寻区域, 再基于腐蚀膨胀的置信椭圆确定最佳搜寻区域边界, 实现目标包含概率和单位面积粒子数全局最优。然后, 构造适应椭圆搜寻区域边界特征的无人艇转向模型, 优化非工作路径。最后, 以搜寻探测概率和总路径为优化目标, 采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)优化得到最佳搜寻规划路径, 实现无人艇高效区域搜寻规划。与常规矩形区域覆盖搜寻规划对比, 能够在达到相同搜寻成功率下显著减少搜寻代价投入。     

多枚导弹区域覆盖平行搜索的捕捉概率研究

针对反舰导弹对目标散布区搜索问题,提出一种多弹区域覆盖平行搜索方法,建立了目标捕捉概率的解析模型,并分析了参数变化对捕捉概率的影响,给出区域覆盖平行搜索下捕捉概率的统计模拟模型用于与解析法进行对比分析,得到了区域覆盖射击平行搜索的基本实施方法。仿真结果表明,相比于传统的单枚导弹现在点射击法,所提出的方法显著提高了反舰导弹对目标散布区的捕捉概率,解析法所得的捕捉概率近似为目标航向航速均服从均匀分布时捕捉概率的统计平均值,即在一般情况下使用该解析模型计算多弹区域覆盖平行搜索的捕捉概率是有效的。     

分布式多AUV协同搜索方法

针对水下协同搜索中存在通信延时、单个自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)易失效的问题, 提出一种采用分布式协同结构和滚动优化策略, 利用改进型头脑风暴优化(brain storm optimization, BSO)算法优化基于目标存在概率、环境不确定度、协调信息素的目标函数的新方法。仿真结果表明, 所提方法能实现避碰, 并在通信延时情况下仍有能力搜索到所有目标。通过仿真给出了所提方法关键参数的建议取值范围, 并验证了个别AUV在搜索过程中失效对总体搜索效果影响不大, 方法具有很强的实时性和鲁棒性。     

预警机对战斗机的远距引导效能分析与评估

预警机对战斗机的远距引导效能是预警机作战效能体现的重要环节。为实现对远距引导效能的定量分析与评估,以远距引导成功概率作为效能指标。首先,将远距引导分解为水平与垂直引导,采用平行接近法建立引导误差分析的数学模型。其次,依照航向均方根误差的推导流程,推导得到俯仰角均方根误差的表达式,建立了基于概率分析法的远距引导效能模型。最后通过设置仿真拦截场景,分析了目标截获距离与参数测量精度、拦截速度、搜索空域等参数对远距引导成功概率的影响规律,验证了模型的有效性。     

大地坐标系下目标运动预测:一种基于高斯分布的求解方法

目标运动参数未知给移动目标优化搜索问题带来不确定性,制约了优化搜索计划的制定、降低了侦察监视资源的使用效益.为了降低目标运动引入的不确定性影响和辅助目标优化搜索计划的制定,针对大地坐标系下目标运动预测问题,首先在平面笛卡尔坐标系下对目标的运动进行分析,推导出一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数;然后在三维笛卡尔坐标系内进行扩展,得到地球表面上目标运动转移概率的数学描述;接下来借助坐标转换原理和曲面积分方法,提出了大地坐标系下基于高斯分布的目标转移概率计算方法;最后针对卫星对地移动目标搜索中的目标运动预测问题,采用高可信的卫星轨道数据建立了仿真场景进行验证.仿真统计结果显示:文章提出的目标运动预测方法是有效的,在移动目标优化搜索计划的制定过程中,能够降低系统的不确定性和搜索的盲目性.