面向目标定位精度的主从式无人机编队航迹规划方法OACSCD
Route Planning Method of Master-Slave UAV Formation for Target Positioning Accuracy
在定位侦察任务中无人机编队协同的工作模式由于具有良好的定位效果和较强的鲁棒性,更加符合未来电子侦察的需求.本文在考虑定位精度的前提下,提出了一种基于主从式编队控制方案的无人机编队航迹规划方法.针对主机航迹规划,以稀疏A*算法为基础,将自适应步长与粒子群算法节点选取相结合提出混合A*算法,并针对障碍物群环境提出避障策略.针对从机航迹规划,提出一种改进的多目标量子粒子群(Improved Multi-objective Quan-tum-behaved Particle Swarm Optimization,IMQPSO)算法,将粒子混合更新策略、非劣解的优势选取策略和无人机Y型布站方案引入算法.经验证,改进后的算法综合适应度值相较于传统的多目标粒子群(Multi-objective Particle Swarm Op-timization,MPSO)算法和多目标量子粒子群(Multi-objective Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,MQPSO)算法在算法运行时间基本持平的情况下分别减小了4.7％和1.4％.
黄湘松;于日龙;潘大鹏
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001
计算机与自动化
航迹规划混合A*算法群智能算法无人机编队定位
route planninghybrid A* algorithmswarm intelligence algorithmunmanned aerial vehicle formationlocation
《电子学报》 2023 (9)
2289-2300,12
中央高校基本科研业务费专项资金(No.3072022CF0802)Fundamental Research Funds for the Central Universities(No.3072022CF0802)
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