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基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。 相似文献
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多UCAV协同中基于协商的分布式任务分配研究 总被引:13,自引:0,他引:13
针对多无人作战飞机(UCAV)分布式协同任务分配问题展开研究。在对多UCAV任务分配问题进行分析的基础上,提出了基于市场协调机制的多UCAV分布式协同任务分配体系结构,设计了能够支持不同自主能力UCAV的任务控制模型,各UCAV在分布式计算的基础上进行相互协商实现动态任务分配。通过综合采用买卖合同、交换合同和聚类合同三种协调机制,实现了多UCAV协同作战中的分布式任务分配。仿真实验结果表明,基于协商的分布式任务分配方法能够快速有效地实现对态势变化的反应,对于解决作战过程中的动态任务分配具有突出优势。 相似文献
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