基于信息素决策的无人机集群协同搜索算法

针对无人机(UAV)集群在未知环境中无先验信息条件下的搜索问题，提出了一种以信息素为决策机制的无人机集群协同搜索算法。首先，考虑无人机通信约束，建立了有外部节点的星型网络通信和无外部节点的自组织网络通信2种形式的搜索模型。其次，通过环境地图向信息素地图映射的方法建立任务环境模型。将任务过程分为3个阶段，在搜索阶段，无人机通过不断地移动实现本机信息素地图的更新；在通信阶段，通过通信网络实现多机信息素地图的融合；在决策阶段，根据局部信息和全局信息做出决策，并将栅格信息素浓度作为决策函数来引导无人机的位置更新。基于信息素地图覆盖率来定量描述搜索效果。最后，仿真结果表明，所提算法能够对区域进行覆盖搜索，表现为搜索效率高、抗毁性强、受集群的初始位置影响小。      

未知环境下无人机集群协同区域搜索算法

针对无人机集群在无先验信息的未知环境中协同搜索的问题,提出了一种以覆盖率为实时搜索奖励的无人机集群协同区域搜索算法。首先建立覆盖分布地图（CDM）来描述任务环境,并采用Hadamard积实现CDM的快速更新,继而基于CDM计算覆盖率来定量描述实时搜索效果。将无人机集群视为一个控制系统,基于分布式模型预测控制理论建立系统的预测模型,并将预测周期内最大覆盖率增量设为奖励函数,采用差分进化算法进行求解,得到最优解作为系统的最优输入。仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,在出现突发情况时,覆盖率远高于平行搜索方法。      

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

三维真实地形环境下无人机救援航路规划方法

利用无人机(UAV)的三维飞行能力,采用优化方法规划路径,能够使其在救援任务中比地面车辆以更短的时间到达救援区域,提高救援效率.针对真实的地理环境,根据无人机约束采用均匀化网格方法进行地形建模,之后根据地形数据的特点设计适合数学计算与求解的数据结构.最后设计了包含偏离代价、高度代价、地形跟随/回避代价、威胁代价和安全距离代价的综合性能指标函数,并采用航路点交叉和网格搜索代替航路点搜索的方法,对蚁群算法进行改进完成航路规划.仿真结果表明:本文方法能够直接处理三维地形数据,在保持地貌的前提下,完成了无人机的三维航路规划任务,得到满足无人机约束的三维最优航路,提高了航路规划方法的实用价值.      

基于角色切换策略的多无人机协同区域搜索

针对存在随机分布目标的区域快速搜索问题开展研究，考虑无人机有限通信能力和探测信息的实时回传需求，提出了一种基于角色切换策略的多无人机协同区域搜索方法。首先，考虑各无人机平台的历史搜索信息和协同搜索收益，基于概率传感器模型构建了多无人机协同区域搜索求解框架；其次，基于4项无人机节点重要性的评价指标，采用改进逼近理想解排序法（TOPSIS）完成无人机节点重要性评估，通过无人机角色动态切换实现了区域搜索过程中协同搜索收益与网络连通性的平衡；最后，考虑机间防撞、通信保持、无人机运动学等约束条件，利用分布式滚动时域优化方法完成各无人机在线运动规划，实现多无人机协同区域搜索。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。      

未知区域中四旋翼无人机集群协同搜索与围捕算法

四旋翼无人机集群可以被用来进行区域侦察,以建立对环境与兴趣目标的认知。为四旋翼无人机集群提出一种分布式协同搜索算法和动态目标包围技术，以解决在未探测区域定位和监测目标中所遇到的挑战。为降低所提算法的复杂度，通过栅格划分方法将任务区域划分为2级栅格子区域。考虑到动态目标的随机性，设计一种数字信息素来引导多无人机对任务区域进行2次搜索，并以快速搜索到目标为奖励函数，通过滚动优化决策得到最优解作为无人机的输入。然后，基于一致性协议设计一种多无人机协同跟踪与围捕协议，以获取动态目标的实时信息。数个仿真结果与室外飞行实验验证了所提算法能够使四旋翼无人机对未知区域中动态目标进行有效搜索与动态监视。     

基于混合优化算法的RLV覆盖区求解

针对可重复使用运载器覆盖区求解的参数优化问题,文章提出了基于混合优化算法的求解方案,结合全局和局部优化算法的优点,设计了遗传算法与模式搜索法相结合的优化算法.根据再入动力学建立覆盖区求解模型,基于极大值原理推导最优滚转角控制律,并对滚转角约束进行了讨论;对待优化参数的响应面进行分析,利用遗传算法初步获得初始猜测值,然后用模式搜索法进行快速精确搜索.仿真结果表明,所提出的优化算法可以快速搜索出最优参数,在满足过程约束和控制约束下获得准确的再入覆盖区.     

舰载直升机吊声的搜潜方法探讨

针对应召反潜中敌潜艇直线形规避行为,提出了双机协同反潜的预测搜索法. 在一定探测域余量下,使联合探测角度最大,确定了初始探测点.通过预测敌潜艇在舰载直 升机工作时间段内的航程,形成按照两个声纳相背的方向、半径不断扩大的环形搜索路径. 通过Matlab实例仿真,验证此法的探测成功率在70%以上.对实际的舰载直升机反潜具有参 考作用.      

区域机动目标普查监视小卫星组网设计与仿真

针对海洋机动目标任务规划难、搜索难度大的特点,设计了一种面向海洋热点区域机动目标搜索监视的卫星组网星座。首先,根据机动目标搜索任务的特点,建立考虑时空约束条件的卫星成像条带拼接搜索策略;其次,根据机动目标搜索策略,设计了一种高时间分辨率组网星座构型;最后,构建以最小组网卫星侧摆角度和任务观测时间为优化目标的鲁棒模型,采用遗传算法对组网卫星进行优化求解,并给出算法实现流程。仿真结果表明,该卫星组网星座能够有效完成对目标区域机动目标覆盖监视,为热点区域海洋机动目标监视任务提供了一定的方法支撑。     

基于人机合作的无人机实时航迹规划

针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。     

基于图像骨架和贪婪算法的无人机航路规划

针对无人机在执行低空突防任务时最大生存概率以及自身飞行约束的要求,对传统的人工势场法进行改进,提出基于图像骨架和贪婪算法的航路规划方法.对可飞区域提取图像骨架生成赋权图,采用Dijkstra方法搜索最小代价路径实现航路初规划;提出了曲率可控的贪婪算法对初规划结果进行优化,使最终的路径同时满足最小转弯半径和最短航程的要求.仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

基于虚网格的格心ADT搜索法

针对重叠网格寻点问题,提出了一种直接在格心网格下操作,基于虚网格的ADT(Alternating Digital Tree)搜索方法.通过对计算网格进行扩展,建立虚边界网格,解决了格心网格因覆盖区域不完整而无法直接建立ADT数据结构的问题.搜索结果即为包含解的格心单元集合,可直接对结果列表遍历以得到合理贡献单元,故完全摒弃了可靠性差的Stencil Walk方法.由虚网格的定义,使寻点在边界附近的处理更为灵活,可以准确给出边界附近贡献单元的有效信息,同时简化了虚网格体系的构建.扩展了重叠边界类型,构建的搜索空间能完整覆盖网格范围,解决了对称面重叠问题.算例研究表明:该方法可靠性好,边界处理能力强,有效提高了重叠网格方法对大型复杂网格的解算能力.     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题，提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先，在已知飞行环境下，建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数，将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题，利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次，为克服WOA易陷入局部最优的缺陷，引入立方映射混沌算子改善初始种群，增强种群多样性，并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA），利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后，使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法，寻优性能明显提升，具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度；能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于贪婪算法的近空间平台区域覆盖优化设计

为了实现近空间多平台对任意区域的协同覆盖观测,提出了一种近空间区域性覆盖优化设计方法.该方法针对问题建立了NP-hard集合覆盖模型,应用随机贪婪算法设计并优化平台的位置参数以及采用的波位.随机贪婪方法从贪婪算法得到的一个解出发,随机移除一定比例的平台,再用贪婪策略加入若干个平台,改进了原始贪婪算法对优解空间搜索不足的缺点,因此提高了解的优度,同时也避免了应用遗传算法、蚁群算法等智能搜索算法在解决此类问题时对全部子集族庞大的存储和复杂的计算.利用STK(Satellite Tool Kit)卫星仿真软件对四川汶川地区的优化设计结果进行了仿真,仿真结果给出了在100%覆盖的情况下平台的各参数信息,验证了该优化设计方法的有效性和智能性,为近空间区域覆盖设计提供了有力参考.     

基于方向自适应菱形搜索的运动估计算法

基于对运动矢量分布特性的研究,提出了一种基于方向自适应菱形搜索的运动估计算法.该算法对搜索起始点进行预测;设置"双阈值",针对匹配块提前中止搜索;并根据运动特征,自适应地选择小菱形模板和4种新型的方向自适应菱形模板,具有强烈的搜索方向性.实验结果证明,该算法不仅大幅度地减少了平均搜索点数,而且在一定程度上提高了重建图像的信噪比,其搜索速度和精度均优于传统的快速运动估计算法.