多无人机编队协同控制软件平台设计与仿真

在战场环境瞬息万变、作战任务日益复杂的现代战争中,多架无人机编队协同完成复杂的作战任务已成为一种趋势。多无人机编队控制及重构是多无人机系统的核心内容和关键技术。基于微粒群算法、蚁群算法研究了多无人机编队控制及重构、航线规划及重规划问题,特别是在解决编队重构问题时,提出一种多样性微粒群算法。设计了多无人机编队飞行协同控制平台,仿真结果表明,标准微粒群算法、蚁群算法等智能算法可以较好解决编队控制、编队重构和航线规划问题,多样性微粒群算法具有更强的全局寻优能力。     

基于进化算法的雷达对抗侦察无人机航路规划

雷达对抗侦察无人机在执行任务前要根据战场环境预先规划好最优路径。全面考虑战场环境威胁约束、机动性能约束和侦察任务约束,综合轮盘法、最优保存策略和6种进化算子形成进化算法,并对航路规划问题进行求解。仿真结果表明,利用约束量化方法和进化算法对雷达对抗侦察无人机进行航路规划是可行的。     

面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制

以无人机集群协同侦察多个区域内潜在的恐怖分子为背景,提出了一种基于贪婪算法的求解思路,设计了任务分配-路径规划-跟踪控制的算法流程,解决了面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制问题。首先,设计任务分配算法,为无人机分配任务区域,解决多无人机多目标的任务分配问题;然后,每一架无人机进行路径规划,生成从当前点到任务区域以及在任务区域侦察的组合路径;再使用追踪虚拟目标点的方法,使无人机沿着规划航线飞行。任务分配-路径规划-跟踪控制在线滚动执行,使无人机集群协同执行反恐侦察任务。对上述算法进行了数值仿真,并基于开源仿真平台搭建复合翼无人机协同仿真环境,进一步验证了算法流程。     

任务请求模式下无人机战场态势显示系统设计

任务请求模式是高空长航时无人机重要的作战使用模式,该模式下无人机侦察数据的判读和综合信息的显示存在着判读数据和综合信息所需的背景情报分散、目标关联困难等问题,需要将无人机的侦察数据、无人机综合信息与战场态势等相关背景信息进行情报结合和关联显示。为此,通过分析任务请求模式下高空长航时无人机作战模式和态势信息流程,总结该作战模式下无人机态势信息显示的可行性需求,进行了任务请求模式下无人机战场态势显示系统的概要设计。该系统利用通用战场态势等背景信息辅助进行无人机侦察数据的判读和综合信息的显示,可有效辅助无人机侦察任务的开展和执行。     

基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型

建立了多无人机协同侦察任务规划模型，在考虑侦察时间间隔约束和目标载荷需求基础上，给出了位于不同基地的无人机优化部署和调度策略，并提出了基于多Agent的优化搜索仿真算法，利用Matlab实现了无人机优化配置和任务规划模型，得出了无人机优化配置和任务规划方案，最后分析了模型算法存在的某些不足，提出了模型改进的方向。     

应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。     

基于改进型支持向量机的侦察无人机作战效能评估

侦察无人机作战效能评估是无人机任务规划领域的一个重要课题。针对侦察无人机作战效能评估的问题,提出了基于粒子群算法优化支持向量机的侦察无人机作战效能评估模型。该评估模型在支持向量机的基础上,采用粒子群算法寻找最优惩罚参数和核函数参数,避免了人为设定惩罚参数和核函数参数的盲目性。仿真实验结果表明此模型可以准确有效地对侦察无人机进行作战效能评估。     

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。     

无人机任务规划约束空间建模

针对当前无人机任务规划没有充分考虑各规划要素的影响,导致其约束空间建模不够完善的问题,建立了战场威胁模型、链路通视模型、载荷成像模型以及无人机性能模型,系统性分析了各类约束模型与任务规划之间的耦合关系,使得约束空间模型更加完善且更符合真实战场环境。结合相应的航迹规划算法,可制定出满足飞行安全要求以及侦察要求的任务方案。     

无人机的侦察路径规划

交叉熵算法具有快速准确的特点,在理论研究和实际应用中占有很大的优势.交叉熵算法不仅应用于稀疏网络评估,还可以进行组合优化和模式识别等诸多方面.利用交叉熵算法对无人机的侦察路径进行优化,并根据长航时无人机的自身特点,在约束条件下,对无人机侦察航路进行了路径规划,同时利用实例模拟计算对交叉熵算法进行了验证,取得了满意的结果,在计算过程中展示了交叉熵算法在运算中的鲁棒性和时效性.     

无人机的协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (U AV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛等问题 ,采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展，建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上，研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法，提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题，具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用，使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。     

基于多侦察资源的电子侦察作战效能评估模型

现代战争战场环境越来越复杂,准确发现目标的难度越来越大,靠单侦察设备独立完成侦察任务已难以满足作战需要。通过建立多侦察资源的电子对抗侦察效能评估模型,对来自同一作战平台的不同侦察设备和来自不同平台的侦察设备的数据进行融合,最大限度地发挥各侦察设备的作战效能,为决策者提供作战使用依据。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

基于可执行模型架构的成像侦察卫星系统建模与仿真

成像侦察卫星系统内部关系复杂、任务需求种类较多,利用基于町执行模型架构的系统工程对其进行建模研究,可以有效地实现从模型到仿真的综合集成．通过研究可执行模型架构理论,集成UPDM与成像侦察卫星系统功能模型,对成像侦察卫星系统进行了建模与仿真,验证了可执行模型架构的有效性与实用性．     

一种可实现TF/TA2的无人飞行器三维航迹规划方法

从规划空间的有效表达着手对无人飞行器三维航迹规划展开研究,基于地形和威胁提出的飞行器航迹规划方法将航迹规划分为学习阶段和查询阶段,环境信息和飞行器的大部分约束条件结合在路线图的构造过程中,航迹搜索在此路线图中进行并最终实现全部约束条件.试验结果显示,该方法可以实时获得实现TF/TA2的三维航迹.     

多UAV协同区域覆盖侦察方法

针对多UAV对未知区域的协同覆盖侦察问题,提出了将STC算法与在线局部调整策略相结合的区域覆盖侦察方法.通过建立无重叠覆盖区域的闭合路径,最小化了重复侦察区域,缩短了任务执行时间;通过在线局部调整保证了只要有一架UAV不出现故障,侦察任务就可以正常进行.仿真结果表明,该方法能够有效解决多UAV协同区域覆盖侦察问题,方法...     

通信对抗无人机集群侦察区域规划规则研究

侦察区域规划是通信对抗无人机集群智能侦察的首要任务.能否合理规划侦察区域,对通信对抗侦察任务的完成至关重要.通过研究侦察区域规划分配和动态调整流程,结合通信对抗战斗原则和相关军事经验,整理归纳出通信对抗无人机集群进行侦察区域规划的行为规则、判定规则和策略规则,并提出了规则的使用建议,构想了具体应用场景.