UUV编队协同最优扩方应召搜索方法

针对螺旋应召搜索方法理论上可行但实际上无法实现的问题,提出了基于改进的粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法的无人水下航行器（unmanned underwater vehicle,UUV）编队协同最优扩方应召搜索水下匀速直线运动目标的方法。首先,根据UUV的搜索宽度,建立了最优转向角模型,给出了采用改进的PSO算法的具体求解流程,并在此基础上继续探讨当目标速度未知情况下的搜索计划。然后,根据投放方式的不同,探讨了UUV编队的几种协同搜索方法。最后,通过仿真实验,证明了该方法的有效性,并根据仿真结果给出了对未来UUV 装备技术发展方向的建议。     

航空集群协同搜索马尔可夫运动目标方法

针对航空集群执行未知区域的协同搜索任务,提出一种分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)下的贪婪迭代决策方法。该方法首先建立航空集群飞行器的运动模型,对其运动特性进行分析,而后采用搜索信息图模型,描述未知环境下动态目标随搜索过程变化的变化趋势；再用马尔可夫链表征目标隐潜运动,对其进行预测；最后在DMPC的基础上,采用随机决策序列下的贪婪迭代算法进行问题求解。并对所提方法的稳定性和收敛性进行分析。同时通过设计仿真实验,验证了该方法的可行性和优越性。     

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。     

编队协同对空目标探测及搜索力的最优分配

为探索编队空战中快速有效地搜索空中目标的理论和方法,将搜索论引入到编队对空中目标协同探测研究中.将雷达发现目标概率密度作为对空目标连续探测程度的量化指标,通过首次发现目标的概率,导出了无先验信息条件下编队协同搜索的概率计算式.考虑到雷达对目标探测的不确定性,提出了利用3机协同搜索确定空中目标位置和速度方向的几何方法.根据目标位置划分搜索空域,建立了预警机指挥下的编队搜索力最优分配模型.通过示例验算表明,所提方法是有效的,并且用Lingo软件求解较大规模目标搜索力分配问题可满足实时性要求.     

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。     

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。     

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。     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型.接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计.为了验证算法的...     

基于双水听器的多自主水下航行器协同导航方法

协同导航定位是实现多自主水下航行器(multiple autonomous underwater vehicles, MAUVs)协同作业必须解决的关键问题。针对主从式MAUVs,提出了一种基于双水听器信号的MAUVs协同定位方法。在主从式结构中,主AUV内部装备高精度导航设备,从AUV内部装备低精度导航设备,外部均装备水声装置测量相对位置关系,从AUV通过水声测量确定出相对距离和相对方位角,再辅以主AUV精确位置,得到从AUV精确位置。研究结果表明,利用主AUV作为协同导航定位,可以显著提高群体的导航定位精度。     

一个具有2D不变性的目标搜索方法

提出了一个具有 2D不变性的目标搜索方法。通过采用对数极坐标映射 ,可将空间均匀取样得到的图像变换成非均匀取样的图像 ,从而减小冗余像素 ,压缩了搜索空间。在已知目标模板的情况下 ,利用目标的几何信息和对数极坐标映射 ,即可搜索和识别产生比例、旋转和平移变化的目标。     

输入约束下的浮力调节式UUV变深控制

针对浮力调节机构约束下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的变深控制问题,提出一种基于正交神经网络饱和补偿器的自适应动态面控制方法。首先,建立考虑执行机构动态特性的UUV数学模型。在此基础上,采用反步法和非线性跟踪微分器设计动态面控制器,同时引入线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)在线估计浮力变化与模型不确定性引起的干扰,继而在控制器中进行补偿。然后,基于正交神经网络设计饱和补偿器,并证明闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明,与现有的动态面控制方法相比,所提方法在浮力调节机构约束下,具有较好的动态性能与稳态精度。     

针对无人潜航器的反潜策略研究

近年来无人潜航器对国家海洋国土安全带来的威胁逐渐增大,其低噪声特性和隐蔽入侵方式也给反潜行动带来极大困难。为此,提出了一种两阶段规划算法,用以学习优化反潜策略,在部署阶段,建立了基于不确定性马尔可夫决策过程的反潜资源分配模型,并设计了鲁棒性部署策略强化学习算法,用以求解不确定条件下分配模型的纳什均衡解。在搜索阶段,建立了基于部分可观察马尔可夫决策过程的搜潜模型,并设计了基于多智能体强化学习的搜潜策略学习算法。最后,通过仿真实验验证了本算法与比对算法相比具有更高的性能。     

海流扰动下无人水下航行器的动态面反演轨迹跟踪控制

针对存在未知海流扰动条件下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)的轨迹跟踪控制问题,提出一种欠驱动UUV的动态面反演轨迹跟踪控制方法.首先,设计一种改进型海流扰动观测器来估测航行器动力学模型中存在的未知海流扰动.然后,采用反演法并结合动态面控制技术设计三维轨迹跟踪控制器,将控制...     

基于双层规划的攻击无人机协同目标分配优化

针对攻击无人机编队协同作战的背景,提出了基于双层规划的攻击无人机协同目标分配模型。分别以打击效果最大化和飞行航线最短作为模型的上下层目标,并贴近战场环境将目标优先程度、目标打击效果上下限以及打击时间窗口等因素作为模型约束。利用直觉模糊双层规划(intuitionistic fuzzy bilevel programming, IFBLP)理论对构建的协同目标分配双层混合整数规划模型进行了转化,并采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)方法对其进行求解,给出了具体求解步骤。算例结果证明IFBLP理论能够有效解决所构建的双层混合整数规划模型。     

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...     

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.     

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.     

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...