基于流水避石原理的无人机三维航路规划

<正>对一种新颖的基于流水避石原理的无人机三维航路规划技术进行了阐述。复杂地形条件下具有全局最优性的无人机三维航路规划问题,不但要考虑地形对飞行安全的影响,还要考虑无人机自身的性能约束,最终规划出三维空间内可供无人机实际飞行的平滑航路。传统航路规划算法在计算复杂度、航路平滑性等方面难以令人满意。流水避石航路规划算法受自然界流水避开岩石并最终到达目标点的现象启发,通过提取复杂     

基于冲突消解多无人机协同航路规划算法仿真

针对多架无人机同时攻击同一目标的问题,提出了一种基于冲突消解机制的航路规划算法.通过分析协同规划中的各种约束条件及任务要求,从规划终点同时、同步扩展每架无人机的飞行航迹,并采用不等步长扩展法反映每架无人机的飞行速度,在扩展节点的同时进行各项约束条件的检查和消除,保证多条航迹间的时空协同;最后通过数学仿真验证了该算法的可...     

多旋翼无人机编队动态航路规划研究

针对多旋翼无人机的编队动态航路规划问题,提出一种蚁群算法和快速扩展随机树RRT算法相结合的改进混合算法。首先利用蚁群算法离线搜索全局航路代价最小的初始航路,在局部航路规划中提出"协同避障—重构"策略,同时运用改进RRT算法实时修正几何航路,使机群满足时间协同约束绕过静态威胁源和突发障碍物,编队飞行至目的地。仿真结果表明,提出的改进混合算法和策略能有效规划无人机动态无碰航路,相较普通RRT算法,航路最优性及局部航路在线搜索速率得到明显提升。     

反舰导弹协同攻击航路规划与重规划

为解决反舰导弹预先航路规划无法应对战场态势变化的难题,提出了航路分段规划的思想,并基于该思想构建了反舰导弹协同攻击航路规划与重规划模型。将航路分为预先规划段和重规划段:前段以航程距离和航路点个数为优化指标,通过协调发射间隔达到多导弹时域协同的目的;后段以领弹、数据链、卫星定位技术为基础,考虑导弹飞行误差和目标位置迁移,以损失部分导弹航程为代价,重点关注协同时间指标。为了达到多弹协同的战术目的和满足航路规划的快速需求,提出了一种逆向动态节点规划方法,首先规划得到各弹多条较优航路,然后对航路进行空域和时域协同操作,以获取导弹编队整体最优航路。仿真结果验证了模型的有效性和算法的快速性。     

反辐射无人机协同搜索航路规划

为解决反辐射无人机的协同搜索问题,首先,建立"全时域视场覆盖"这一协同搜索航路规划代价指标,以两架无人机为例,规划出协同搜索航路,并制定合适的协同搜索策略;其次,利用一阶一致性算法来协调控制每架反辐射无人机的速度,使反辐射无人机同时到达指定位置;最后,通过仿真验证了该方法的有效性与可行性。     

基于作战效能的无人机航路规划研究

综合考虑目标分配与航路规划全过程,提出一种基于作战效能的无人机航路规划方法.在航路规划层利用变长染色体遗传算法规划无人机的初始航路,在协同规划层则以作战效能为指标,运用遗传粒子群优化算法进行任务优化分配,最终得到一个备选航路集.然后,利用协同算法可在备选航路集中找到满足要求的任务航路.该方法不仅能够规划出单机或多机协同全局航路,而且还可根据威胁环境或目标变化适时修正航路,并始终保证较高攻击效能.     

多无人机飞行路径自动规划算法研究

路径规划对无人机完成其侦察作战任务具有重要意义。针对多无人机飞行路径自动规划算法,从模型建立和算法设计2个方面对规划过程中的关键技术进行了详细分析。算法采用构造Voronoi多边形图的方法来进行路径规划。基于构建的战场环境V图,采用图论中的Dijkstra算法,对V图进行搜索得到初始航路并进行优化。经过分析仿真结果证明,该算法能对典型的多无人机飞行任务进行路径规划,并能满足多种约束条件,获取合理的规划结果。     

可见光传感器无人机目标查证动态航路规划研究

针对有人机和无人机协同执行探测任务中,无人机使用可见光传感器对目标进行抵近查证的航路自动规划需求,基于对可见光传感器成像影响因素的分析,结合无人机传感器性能、飞行性能以及与有人机的通信约束、敌方威胁分布等因素,提出了利用可视图法避开敌方威胁区的无人机查证航路规划方法,并且能够在目标状态发生变化或者出现威胁等情况下,重新...     

自适应蚁群算法的无人机航迹规划方法

为了提高无人机完成任务效率,在执行攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路.提出了一种Q-学习的自适应蚁群算法的无人机航路规划方法,建立了基于真实地形数据和火力威胁区的威胁模型;针对传统蚁群算法在搜索过程中出现停滞现象,提出的Q-学习的自适应蚁群算法有效地解决了这一缺陷.并使用该算法对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算,仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

无人机航路规划研究

通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,介绍了无人机航路规划流程,分析了无人机航路规划的约束条件,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法,并对无人机航路规划算法的发展趋势进行了展望。     

遗传算法在无人机航路规划中的应用

随着无人机在现代战争中的作用日趋重要,对无人机航路规划的研究也越来越多。分析了无人机航路规划涉及的因素和处理过程,介绍了遗传算法的相关内容。根据无人机航路规划涉及因素多、计算量大的特点,采用遗传算法进行航路规划。给出了遗传算法编码方法以及算法参数、终止条件的设置方法,提供了一个应用示例,并给出了一些改进的建议。     

基于战术数据链的多飞行器飞行航路协同规划

为了提高低可观测飞行器的低空突防能力和打击目标的效果。基于战术数据链和人工智能（AI）启发式搜索算法（A＊算法）提出一种多飞行器飞行航路协同规划方法。该方法通过在飞行航路中插入蛇形机动或者巡逻待机的方法,能够实现多飞行器多目标协同到达或多飞行器单目标协同到达的功能,并进行了软件仿真。     

面向频谱测绘任务的多无人机协同航迹规划方法

针对非合作环境下的传统频谱地图测绘方法中存在的低精度、低效率问题,本文提出了一种基于人工势场法的多无人机协同航迹规划方法。首先,构建了多无人机协同测绘方案及优化目标;然后,通过多无人机的预先航迹规划完成对环境的初步感知,并基于感知信息提出基于人工势场法的多无人机协同航迹参数设计方法;之后,基于设计的参数及采集的数据完成航迹的再规划,从而有效规避多无人机飞行过程中可能存在的重复采集数据及无人机之间发生碰撞等问题。仿真结果表明,相比与传统单无人机航迹规划方法,本文所提航迹规划方法能够高效、高精度、安全地完成测绘任务,所得结果满足了多架无人机协同飞行要求,具有较强的理论与实用价值。      

一种小型无人机的导航系统方法设计

文章主要讨论了导航系统组成、图层添加、确定地图工具的功能、经纬度信息以及航路的规划等。通过地图配准建立了GPS定位信息与屏幕显示坐标之间相互对应的关系,实现飞行航迹显示、航点设定和航迹规划,最后,简单从无人机的需求角度介绍了多无人机自主与协同控制技术。     

不确定环境下的侦察无人机自主航路规划仿真

自主式无人机是无人机发展的必然趋势,不确定环境下的航路规划是无人机航路规划研究的新领域.为了研究战时条件下侦察无人机的自主航路规划,根据无人机的控制系统工作方式,建立了仿真模型框架,并在此基础上开展仿真研究.首先,针对战时条件下侦察无人机执行任务的不确定环境,从战场使用的实际情况出发,建立了基于目标存在概率的环境信息模型;然后,根据无人机机载探测设备探测区域建立了探测模型,提出了航路控制决策模型,并采用动态规划进行航路规划.最后,设计了一个无人机侦察不确定环境的仿真试验,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于飞行轨迹的无人机通信信道仿真

通过分析无人机之间无线链路的传播损耗、多普勒频率和多径时延等特征参数,提出一种基于三射线的无人机通信信道模型,并给出了无人机飞行轨迹在不同坐标系中的转换公式及已知飞行轨迹求解信道模型参数的方法。最后针对两种不同的典型飞行场景,对无人机通信链路的多径时延、传输损耗及多普勒频率算法进行了仿真验证,并获得了基于飞行轨迹的无人机空空数据链信道模型。该模型对无人机数据链系统参数选取、物理层算法设计和性能分析等具有重要意义。     

多无人机辅助移动用户通信的功率分配和航迹优化

针对多无人机辅助移动用户通信的下行无线传输系统,提出了一种用户吞吐量最大化的多无人机发送功率和飞行航迹分簇优化方法。考虑每架无人机服务的用户分簇、发送功率分配和飞行航迹规划,构建了一个多无人机辅助多用户通信的吞吐量最大化问题。通过引入辅助变量和分离耦合变量的方法,将非凸问题分解为两个近似凸优化问题;再基于贪婪算法的思想和连续凸逼近方法,对两个近似凸优化问题进行迭代交替优化,得到原非凸问题的一个近似次优解。仿真结果表明,所提优化方法能够有效提高用户数据吞吐量。     

采用改进流函数法的无人机航路规划

提出改进的流函数法为无人机在复杂地形环境下进行航路规划。针对传统流函数法在多个障碍物航路规划时存在的问题,进行了理论分析,并给出一种虚拟动态目标的方法,解决了两个障碍物重叠情况的航路规划问题。为满足无人机的机动约束,将无人机自身的约束条件转化为虚拟障碍,以保证规划出的航路可飞。仿真结果表明,该方法能够在复杂地形条件下快速地为无人机规划出一条可飞的航路,具有较好的工程应用价值。     

基于改进A*算法的无人机动态航迹规划

在无人机航路规划问题的研究中,针对传统 A*算法在航路规划中的不足,提出了一种增加约束条件的广义搜索 A*算法,并将该算法应用到动态航路规划中。该算法在节点搜索中解决了 A*算法大空间搜索的复杂程度,而且用重新估价代价值来满足无人机的实时性,最后用平滑处理算法使规划的航路满足无人机的机动性能约束。仿真结果表明,该算法性能优于传统 A*算法,具有很好的实时性,适用于无人机航路规划的工程应用。     

基于通感融合的无人机预编码及飞行轨迹设计

无人机(UAVs)具有机动性强,低成本及易部署等特性,通过搭载通信及感知设备,支持通信与感知技术的高效资源共享,无人机可作为融合通信与传感技术的高性能空中平台。该文针对多输入多输出(MIMO)无人机使能的联合通信、感知场景,综合考虑无人机飞行能量、多天线传输及用户业务需求等限制条件,建模无人机通信、感知预编码及飞行轨迹联合优化问题为多目标优化问题,以实现通信用户最低速率最大化及目标最小发现概率最大化。由于通信用户最低速率最大化问题为非凸优化问题,难以直接求解,将原优化问题分解为通信预编码设计子问题及无人机轨迹设计子问题,并采用交替迭代法依次求解两个子问题直至算法收敛,其中,对于通信预编码设计子问题,提出一种基于迫零(ZF)算法的求解策略;对于无人机轨迹设计子问题,提出一种基于连续凸逼近(SCA)算法的求解策略。基于所得到的无人机最优轨迹,将无人机感知位置选择问题建模为加权距离和最小化问题,进而应用泛搜索算法优化确定目标感知位置,并设计基于ZF算法的通信感知预编码联合优化策略,以实现通信感知性能的联合优化。最后通过仿真验证了该文所提算法的有效性。