[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

本發明屬于無人預警機群偵察領域，公開了一種基于多步粒子群算法的無人機協同偵察覆蓋方法，包括：設定無人預警機群初始狀態參數以及被偵察的范圍，設定無人機的飛行參數以及多步粒子群算法的參數，確定粒子群算法的適應度函數，對多步粒子群算法初始化；由多步粒子群算法計算得出每一段內無人機的運動狀態，更新無人機下一段的狀態，直到達到設定的搜尋次數；能夠使得無人預警機多步偵查覆蓋率變化曲線在收斂之后變得更加穩定。

技術領域

本發明屬于無人預警機群偵察領域，尤其涉及一種基于多步粒子群算法的無人機協同偵察覆蓋方法，適用于無人預警機群的偵察覆蓋問題。

背景技術

無人預警機是一類具有無人駕駛以及預警等多個功能的軍用飛機，其擁有自主性強以及零人員傷亡等特點，在未來復雜多變的戰場環境中必將發揮巨大的作用。由于未來戰爭作戰任務的多樣性，使得單架無人機單獨執行偵察覆蓋任務會面臨諸多問題，組織多架無人預警機協同執行偵察覆蓋任務將成為未來戰爭中的一種重要作戰方式。相對于單架無人預警機，多架無人預警機協同執行任務時能夠克服雷達探測器的角度限制，從多個不同方位對目標區域進行觀測，當面臨大范圍區域搜索任務時，多架無人機能夠實現對整個偵察區域的有效覆蓋，因此具有更好的偵察效能和更強的任務容錯能力。

多無人機協同偵察問題主要分為兩種類型：一類問題是針對偵察區域內多個特定目標點，如何實現多架無人機以最小的代價協同偵察盡可能多的目標；另一類問題是針對已知大面積偵察區域，如何有效地分配和控制多架無人機以最小的代價實現對該區域最大的偵察覆蓋，這類問題也被稱為區域覆蓋問題。本發明針對第二類問題開展研究。

對于此類動態偵察覆蓋問題，國內外的研究報道較少。2007年，國防科技大學的彭輝，沈林成等人為降低問題求解的復雜度，將其分解為多無人機任務區域分配和完全覆蓋路徑規劃兩個子問題，提出了基于掃描線模式的區域覆蓋搜索路徑方法，取得了一定的效果。但是該方法顯得較為死板，不夠智能化。百度以及谷歌上所說的移動基站最大區域覆蓋問題，跟本發明所要解決的問題有著本質上的不同。移動基站最大區域覆蓋問題最后的結果是靜態的，而無人預警機在空中飛了一段時間后運動狀態不可能變為靜止，也就是說本發明所要解決的問題是動態的。

發明內容

針對現有技術的問題，本發明的目的在于提供一種基于多步粒子群算法的無人機協同偵察覆蓋方法，使得無人預警機多步偵察覆蓋率變化曲線在收斂之后變得更加穩定。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案予以實現。

一種基于多步粒子群算法的無人機協同偵察覆蓋方法，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；