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《现代防御技术》2021,(2)
在多基地多目标多无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的协同任务规划这类约束条件众多、复杂且耦合的多目标优化与决策问题中,利用传统的粒子群优化算法在寻优时容易陷入局部最优,为此,提出了一种基于模拟退火的混合粒子群算法。基于攻打任务背景,综合考虑无人机的物理性能约束,搭建航迹长度最小适应度函数和威胁代价最小适应度函数以构造目标函数,先利用Voronoi图以及Dijkstra算法进行航迹规划,再利用基于模拟退火的混合粒子群算法进行任务分配。仿真结果表明:所提算法融合了模拟退火算法、粒子群优化算法的优点,能快速求解UAV任务规划的近似最优解,且与粒子群优化算法和模拟退火算法相比,在进化次数足够多的情况下该方法得到的结果更优。 相似文献
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为了解决多无人机协同攻击航路规划问题,基于一种雷达威胁等效方法,以及无人机在不同姿态下雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)值随之改变的特性,结合多机作战战术思想,提出了一种多无人机梯次协同攻击同一目标的方法,并利用Dijkstra算法进行多无人机航路规划.仿真结果表明,该方法具有更高的应用价值. 相似文献
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为实现对地面时敏目标威胁度的科学有效评估,提高无人机对地攻击决策的快速性和准确性,提出一种基于集对分析(SPA)与增量型极限学习机(IELM)的地面时敏目标威胁度评估方法.首先,将SPA理论中的联系度和集对概念应用在地面时敏目标威胁度评估指标体系中,用于生成训练样本和测试样本,然后,使用获取样本对IELM进行在线训练和测试,得到无人机对地时敏目标威胁度评估模型,并对目标完成评估和排序.仿真表明:所提出方法在评估地面时敏目标威胁度过程中速度快、精确度高,能够对目标威胁度进行快速精准排序,从而为无人机对地攻击决策提供了可靠依据,也为无人机自动有效打击地面目标奠定了基础. 相似文献
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为了解决传统微分博弈理论的局中人规模受限问题,针对固定翼无人机目标-攻击-防御三方集群对抗场景,提出了一种基于微分博弈的集群攻防决策算法。该集群攻防决策算法利用基于Dubins路径价值函数的拍卖算法将集群攻防对抗问题解耦为目标-攻击者-防御者三方微分博弈问题,并且融入载体坐标系转换以及自动驾驶仪控制模型等约束,实现三维空间中以加速度为控制输入的集群决策,为等规模三方集群对抗问题提供协同决策控制。仿真实验结果证明,提出的集群攻防决策算法对于多种规模的无人机集群均能生成攻防角色对应的决策控制,实现包括目标-攻击-防御三种角色的三方集群攻防空战决策,在优化个体决策的同时,兼顾集群内无人机间的协同性。 相似文献