[發明專利]基于多步粒子群算法的無人機協同偵察覆蓋方法

有效

• 申請號: 201710700970.6
• 申請日: 2017-08-16
• 公開（公告）號: CN107589663B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 吳建新;呂宙
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02;G05B13/04;G06N3/00
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

1.一種基于多步粒子群算法的無人機協同偵察覆蓋方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

步驟1，設置無人機群包含的無人機數目N，每架無人機的初始位置坐標、初始速度方向，每架無人機的覆蓋半徑，以及無人機群的偵察范圍；所述每架無人機的初始位置坐標包括無人機的橫坐標和縱坐標；

步驟2，設定無人機群中每架無人機的飛行參數，所述飛行參數包含：無人機的飛行速度，無人機每一步飛行的距離r，無人機的最大偏轉角以及無人機的最大偏轉角變化量；

步驟3，設置多步粒子群算法的參數，所述多步粒子群算法的參數包含：總的搜尋次數J，多步飛行段內步數，粒子群的粒子數I，算法迭代次數K；其中，總的搜尋次數是指無人機群飛行的總段數，多步飛行段內步數是指無人機群在每段飛行中包含的飛行步數；

步驟4，設置所述多步粒子群算法的適應度函數，所述適應度函數采用無人機群在偵察范圍內的覆蓋面積來表征，所述無人機群在偵察范圍內的覆蓋面積越大，其對應的適應度函數值越大；

其中，無人機群在偵察范圍內的覆蓋面積的計算方法具體包括如下子步驟：

(4a)設定無人機群的偵察范圍為矩形區域，將所述矩形區域劃分為大小相同的多個柵格，每架無人機的覆蓋范圍為以該無人機的位置坐標為原點，以該無人機的覆蓋半徑為半徑的圓；

(4b)計算位于無人機群偵察范圍中心點坐標處的無人機的柵格矩陣，所述柵格矩陣的大小與無人機群的偵察范圍大小相同，并將該柵格矩陣作為基準柵格矩陣；

(4c)計算無人機群中每架無人機的位置坐標與中心點坐標的偏移距離，并將所述基準柵格矩陣按照所述偏移距離進行平移，得到該架無人機對應的柵格矩陣；

(4d)在得到無人機群中所有無人機分別對應的柵格矩陣后，將所有無人機分別對應的柵格矩陣相加得到最終相加后的柵格矩陣，統計最終相加后的柵格矩陣中元素大于1的柵格個數，并將大于1的柵格個數作為無人機群的覆蓋面積；

步驟5，對第j次搜尋中每個粒子的狀態參數進行初始化；每個粒子的狀態參數包含粒子的偏轉角、粒子的偏轉角變化量、粒子的橫坐標、粒子的縱坐標、粒子的速度方向以及粒子的適應度值，其中，粒子的偏轉角表示無人機群中每架無人機的偏轉角組成的向量，粒子的偏轉角變化量表示無人機群中每架無人機的偏轉角變化量組成的向量，粒子的橫坐標表示無人機群中每架無人機的橫坐標組成的向量，粒子的縱坐標表示無人機群中每架無人的縱坐標組成的向量，粒子的速度方向表示無人機群中每架無人的速度方向組成的向量，粒子的適應度值表示無人機群中每架無人的適應度值組成的向量；j的初值為1，j＝1,2,...,J，J表示總的搜尋次數；

步驟6，采用多步粒子群算法得到第j次搜尋中每個粒子對應的歷史最優狀態以及所有粒子對應的全局最優狀態；

步驟7，令j的值加1，依次重復執行步驟5和步驟6，直到j等于總的搜尋次數J，完成多步粒子群算法的無人機協同偵察覆蓋過程。

2.根據權利要求1所述的一種基于多步粒子群算法的無人機協同偵察覆蓋方法，其特征在于，子步驟(4b)中，計算位于無人機群偵察范圍的中心點坐標處的無人機的柵格矩陣，具體為：

初始化位于無人機群偵察范圍中心點坐標處的無人機的柵格矩陣為全零矩陣；

計算所述柵格矩陣中每個柵格中心點到無人機群偵察范圍中心點坐標處距離，若所述距離小于無人機的覆蓋半徑，則將對應柵格的值置為1，從而得到基準柵格矩陣。