基于任务拆分的多无人机任务分配多目标优化

针对多无人机协同攻击作战想定,基于任务需求可拆分,研究多无人机任务分配优化问题。引入任务时间窗约束,构建任务收益水平测度函数。建立寻求执行任务总成本最小和总收益最大的多无人机任务分配优化模型,并根据模型特点,设计三阶段禁忌搜索算法进行求解。仿真实验结果表明：考虑任务拆分相比不考虑拆分的分配方案,无人机执行任务成本及效益更优。     

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。     

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。     

海上多无人机协同交叉定位的优化配置方法

针对多部无人机协同交叉定位,考虑无人机安全距离、通信距离和动力学约束条件下,解决多部无人机自动实现对飞行速度和角度的优化配置问题.提出了多机协同测向交叉定位方法,该方法先根据几何稀释度精度建立了不等式约束下的无人机运动参数单目标优化模型,再利用惩罚函数法将优化模型转换为无约束条件的极小值求解问题,最后利用粒子群优化算法获得各无人机飞行速度和角度估计值.仿真试验表明,该方法对不同无人机阵型和辐射源运动状态具有较强的适应性,相比直线飞行配置方法,其定位精度有较大的提高.     

无人机侦察效能研究

携带侦察设备对指定区域进行侦察是无人机在现代战场上的重要应用之一。以无人机为平台,以CCD摄像机为侦察设备,提供了一种无人机执行侦察任务时的效能评估模型。在给出了无人机及侦察设备模型的基础上,从影响无人机的侦察能力和侦察代价两个方面着手,建立了对无人机侦察方案进行效能评估的模型,从而解决了侦察方案优劣的评价问题,这对无人机高效的执行侦察任务提供了理论决策依据。     

面向侦察任务的无人机机载感知传感器配置与融合综述

无人机侦察需要依赖各类机载传感器提供感知信息,利用多源信息进行优势互补,从而提升无人机感知能力.围绕无人机机载感知传感器配置融合展开综述,首先从无人机平台自身属性、传感器属性、飞行环境和任务类型及需求4个方面分析了传感器配置时需要考虑的要素;其次,设计了基于多目标优化理论的传感器配置融合方法;最后,总结了无人机侦察中常...     

均衡聚类市场拍卖机制的异构无人机集群任务规划方法

针对大规模异构无人机集群的全局任务规划问题,提出一种基于均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法。对无人机群协同合作完成任务的场景进行分析,综合任务聚类和无人机联盟的优势,建立了通用性较高的任务规划模型。考虑到对无人机群负载均衡的需求,融合和改进了K-means聚类算法和市场拍卖机制,形成一种综合考虑路程消耗和任务消耗的均衡聚类市场拍卖算法。在拍卖过程中引入平衡参数,通过计算旅行商问题来修正平衡参数,保证无人机群在负载均衡的同时整体成本不断降低。仿真结果表明,使用均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法能够在较短时间内完成异构无人机群的复杂任务规划,保证无人机群负载均衡的同时,整体成本和总时间上也有较好表现,具有一定的实际应用价值。     

基于改进QGA的有/无人机编队多任务联盟生成

针对有/无人机编队作战中多约束复杂任务分配问题,提出一种改进QGA(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的多任务联盟求解方法。首先确定任务需求、时间、平台能力等多种约束,综合考虑联盟总任务收益、耗费成本与任务时间因素,构造目标函数,建立了多任务联盟生成优化问题模型;从多分组并行演化、观测值修正、动态旋转角调整3方面对QGA算法进行改进用于问题求解;并结合实际案例进行了仿真分析,结果表明,提出的方法可以有效生成多任务联盟,解决有/无人机编队多约束复杂任务分配问题,解质量较高。     

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MILP模型的多无人机对地攻击任务分配

针对多无人机空对地攻击优化问题,给出了基于时序的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,该模型不仅描述简洁、直接,而且可以通过对约束条件的修正来满足实际问题需要.同时,利用LINGO软件进行了仿真求解,仿真结果表明,该模型不仅可以找到最短的任务执行时间,而且能够合理安排任务时序,使任务能够紧凑而有序地进行,有助于提高无人机任务执行效率和生存能力.     

无源检测环境下无人机执行任务的对策研究

针对无源雷达系统的照射源类型、信号处理的难点和不足,对无人机在战前、战中等作战阶段在无源检测环境中顺利执行任务的对策进行了研究。通过对几种常用照射源优缺点的分析,重点研究了基于数字电视照射源无源检测环境下提高无人机生存概率的方法,依据无源检测原理和无源雷达的实现难题,提出了一套系统的无人机反检测方案,为无人机总体设计提供了参考。     

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。     

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。     

驱护舰编队对海作战中舰载无人机任务规划

摘 要：任务规划是舰载无人机作战使用的基础。根据舰载无人机作战性能特点,从作战使用的角度对舰载无人机任务规划的概念进行了诠释,提出将舰载无人机的任务规划区分为战术规划和航迹规划,给出了舰载无人机任务规划应遵循的原则以及任务规划的内容和步骤,提出了舰载无人机在驱护舰编队对海作战中可遂行的战术任务。     

基于视景模拟的无人机导弹发射仿真

无人机单侧导弹发射后,无人机重量特性、重心位置、气动特性发生变化并同时产生附加的干扰力矩,无人机需要在控制系统作用下尽快恢复稳态飞行。通过在Matlab/Simulink中建立无人机六自由度非线性力学模型、控制系统模型、发动机模型、重力模型、标准大气模型、flight gear软件接口等,模拟仿真无人机单侧导弹发射过程,同时将仿真结果进行可视化视景输出,确保无人机系统平台在导弹发射过程中无人机能够很快恢复稳定姿态并按照预定轨迹飞行。视景模拟仿真结果表明：该无人机平台能够顺利完成导弹的安全发射。     

驱护舰编队对海作战中舰载无人机任务规划

任务规划是舰载无人机作战使用的基础。根据舰载无人机作战性能特点,从作战使用的角度对舰载无人机任务规划的概念进行了诠释,提出将舰载无人机的任务规划区分为战术规划和航迹规划,给出了舰载无人机任务规划应遵循的原则以及任务规划的内容和步骤,提出了舰载无人机在驱护舰编队对海作战中可遂行的战术任务。     

基于察打任务的无人机作战效能评估

首先根据时敏目标打击的特点,分析了察打任务模式下的察打一体无人机的作战使用。然后对评估体系中察打一体无人机的侦察能力与打击能力相关性进行了分析,同时将任务可执行度作为无人机效能评估的一项动态权衡标准,建立了基于察打任务的无人机效能评估模型,并基于效能指标体系建立了各分项模型。最后通过算例验证了模型的可行性。