异构资源类型下多无人机任务分配

针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(consensus-based bundle algorithm, CBBA)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用K-medoids聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的CBBA求解所建立的任务分配模型,通过对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于聚类遗传的多无人机航迹规划

提出了一种在雷达和复杂地形环境下应用并行遗传算法进行多无人机三维航迹规划的方法.将K-均值聚类算法与多种群协同进化的方法结合起来,采用主从式并行进化的方案,提高了收敛速度且便于分布式处理.各子种群采用自适应的进化方法,在保持多样性的同时,保证了算法的收敛性.在根据数字地图建立无人机安全飞行曲面的基础上进行地形跟随和无人...     

高空长航时无人机编队协同侦察任务规划

针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。     

基于改进蛙跳算法的多无人机协同任务分配研究

针对多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于Levy飞行的改进随机蛙跳算法用于解决多无人机的协同任务预分配问题,通过引入动态跳跃步长、Levy飞行因子和族群认知因子有效改进了算法的搜索性能,提高了搜索效率。针对多无人机协同执行任务时可能遭遇的突发任务,通过引入市场拍卖机制提高了算法的计算收敛效率。通过仿真算例分析,验证了改进的随机蛙跳算法解决多无人机协同任务分配问题的有效性。     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

基于多约束投标策略的改进合同网算法

针对无人机使用传统合同网算法进行任务分配存在的投标个数多、网络吞吐量不均衡、工作负载高等问题,提出一种改进合同网算法任务分配模型.首先对无人机任务分配的空间环境进行建模,在传统合同网算法的投标阶段,结合一种基于无人机能力评估方法的投标策略,该策略建立了基于代价函数和收益函数的任务效能函数.通过多次仿真,对历史任务效能、...     

攻击型无人机协同侦察/压制路径规划方法

探讨了攻击型无人机多机系统协同侦察/压制航路规划问题.通过分析问题的实质,建立了4个子问题的数学模型.首先给出了求解一路巡弋飞行时最短航路,并易于计算机实现的解法,该解法同样适用于其他子问题的求解,然后按照原问题的不同要求,分别给出了其他问题的解答.结果表明,该算法能有效求解多无人机组、多航路点协同巡弋飞行问题,对实际作战中充分利用无人机资源,提高无人机机群的作战效能,具有实际意义.     

基于聚类算法的多无人机系统任务分配

针对现有任务分配方法在任务点较多时不易解算,且计算量大的问题,提出了基于模糊C-均值聚类算法的多无人机系统任务分配方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法得到的隶属度矩阵对任务点进行初始分配;其次,针对基于空间划分聚类可能造成各UAV任务不均衡的问题,设计任务的局部优化调整规则;最后,结合单旅行商问题,利用Tabu Sea...     

基于多种群合作演化的无人机协同侦察任务规划研究

为了提高时空域上对无人机协同侦察任务规划的效率,提出一种基于多种群合作演化遗传算法的任务规划模型。该模型建立了无人机协同侦察任务规划问题的分层描述,并将多种群合作演化遗传算法引入对模型的求解,设计了全局与局部搜索流程,交叉变异和合作演化等算法（子）,并给出了详细求解步骤。仿真结果表明,所提模型及算法与单种群搜索算法相比,在任务处置效益、任务潜力效益、时间成本效益等方面均有提升。     

基于CBBA的多域作战无人系统任务规划方法研究

针对多域作战任务中异构无人系统的分布式任务规划问题,建立考虑时间窗约束、路径受限等情况下的多域作战任务分配模型;基于一致性束算法求解异构无人系统的任务分配问题;采用Bezier曲线和粒子群算法对一致性束算法进行了扩展,将路径规划耦合到任务分配过程中。仿真结果表明,扩展后的一致性束算法可以同步得到无冲突的多域作战无人系统任务分配解和路径规划结果,验证了其在多域作战无人系统任务规划方面的适用性。     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

战场环境中多无人机任务分配的快速航路预估算法

战场环境中多无人机任务分配的航路预估是一个具有多路径和实时性双重要求的路径规划问题。采用概率路标图方法对多无人机多任务的航路预估问题开展研究,将航路预估分为离线学习和在线查询两个阶段。通过将战场中威胁的影响转化为各路标间航段的风险代价,提出了基于代价变换的概率路标图方法,当战场态势发生变化时,在不需重构路标图的条件下可以通过局部航段风险代价的调整快速规划出新的预估航路。根据规划条件采取不同的采样策略,可以在规划时间和航路质量之间实现协调以满足不同的战术要求。仿真结果表明该方法是一种快速有效的航路预估方法。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

不确定环境下无人机区域目标搜索及载荷参数影响

针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访和网格探测次数控制,建立搜索目标函数;建立了基于粒子群算法的搜索路径滚动优化方法;通过对任务区域平均探测时间步数和误判概率的估计分析,建立了机载光电载荷参数优化配置策略。使用蒙特卡洛方法验证了区域搜索方法的有效性和光电载荷参数配置对搜索效率、误判概率的影响。     

基于CPSO算法的海空跨域无人航行器集群协同作业路径规划

针对海空跨域无人航行器集群在复杂水域环境下协同作业以追踪水下目标的任务,提出一种基于协同粒子群(CPSO)的协同作业路径规划算法.考虑不同无人航行器集群特性优势,合理分解并分配远距离追踪水下目标任务过程,并利用CPSO算法进行路径规划.在CPSO算法中,首先为无人机(UAVs)集群规划飞行路径,UAV飞行过程中探测水面...     

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形.文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用.     

改进博弈论的舰载无人机编队协同对海突击目标分配

目标分配问题是UAV自主控制的重要问题。针对舰载无人机编队协同对海突击目标分配问题,首先建立了基于离散动态贝叶斯网络的目标价值评估模型,在此基础上构建了舰载无人机编队的益损值矩阵,设计了舰载无人机编队协同对海突击目标分配的决策函数,提出了一种基于改进博弈论的目标分配方法,为4种不同约束条件下的目标分配问题分别设计了算法。最后对所建立的目标价值评估模型和改进博弈论的目标分配算法进行了实例仿真,仿真结果表明了模型和算法的可行性和有效性。