本文關(guān)鍵詞：基于量子蟻群算法的多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃研究

  更多相關(guān)文章： 航跡規(guī)劃 多無人機 Voronoi圖 量子蟻群算法 航跡平滑

【摘要】：多無人機協(xié)同偵察和攻擊是未來信息化戰(zhàn)爭中一種重要的軍事行動方式,在完成多無人機協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)過程中,多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃技術(shù)是戰(zhàn)斗行動成敗的一個重要因素,已經(jīng)成為各軍事強國研究的一個重點領(lǐng)域,國內(nèi)外學(xué)者對其產(chǎn)生了強烈的興趣。量子蟻群算法,即將螞蟻各路徑上的信息素進行量子比特編碼,得到一種新的信息素—量子信息素,量子蟻群算法的實質(zhì)就是在蟻群算法中融合進量子特性,相應(yīng)的信息素的更新規(guī)則變?yōu)橥ㄟ^量子旋轉(zhuǎn)門策略與最優(yōu)路徑相結(jié)合來實現(xiàn)。本文采用量子蟻群算法對多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃問題進行系統(tǒng)的研究,主要分為兩部分。第一部分,多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究。本文將無人機系統(tǒng)進行分解成三層。在航跡規(guī)劃層中,先利用Voronoi圖進行環(huán)境建模,將無人機連續(xù)威脅環(huán)境離散化,然后利用量子蟻群算法為每一架戰(zhàn)斗無人機規(guī)劃出多條航跡代價比較小的備選航跡。在協(xié)同規(guī)劃層中,在多無人機協(xié)同作戰(zhàn)中的受到時間和空間的協(xié)同約束下,本文定義了協(xié)同時間變量和協(xié)同函數(shù),通過二者交叉組合,從多條備選航跡中為每架無人機確定一條最優(yōu)航跡,使得整個無人機系統(tǒng)的航跡代價最小。在航跡平滑層中,因為得到的由Voronoi邊連接而成的最優(yōu)初始航跡的航跡段連接處是無人機飛行不了的尖角,采用基于時間的開關(guān)最優(yōu)控制法對其進行平滑處理,使其成為可飛航跡且不改變航跡長度來,保證建立的時間協(xié)同性不被破壞。第二部分,重點介紹和研究了量子蟻群算法。量子蟻群算法是量子計算和蟻群算法相結(jié)合的一種概率優(yōu)化算法,因為量子計算具有并行性、存儲容量指數(shù)級以及指數(shù)加速等優(yōu)點,所以量子蟻群算法可以有效的克服蟻群算法中易陷入局部最優(yōu)解及計算速度慢等方面的不足。為了綜合考慮算法在執(zhí)行過程中精確度目標(biāo)和搜索效率的需求,本文運用自適應(yīng)的量子旋轉(zhuǎn)角調(diào)整策略來實現(xiàn)量子信息素更新。并通過研究發(fā)現(xiàn),在解決典型的TSP問題中,量子蟻群算法通過利用量子信息素及距離信息來創(chuàng)建路徑,使得算法的收斂性得到很大的提高,從而提高了算法的性能。最后本文將量子蟻群算法運用到多無人機航跡規(guī)劃中,并進行實驗,與傳統(tǒng)的蟻群算法進行比較分析,證明了量子蟻群算法的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：航跡規(guī)劃 多無人機 Voronoi圖 量子蟻群算法 航跡平滑
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V279;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9-11
• 1.2 多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃國內(nèi)外文獻綜述及研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容及各章內(nèi)容安排13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第2章 多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃系統(tǒng)結(jié)構(gòu)15-20
• 2.1 引言15
• 2.2 問題描述15-16
• 2.3 多無人機協(xié)同約束條件16-17
• 2.3.1 無人機機動性能約束16
• 2.3.2 多無人機時空協(xié)同約束16-17
• 2.4 多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃系統(tǒng)結(jié)構(gòu)17-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第3章 基于Voronoi圖的戰(zhàn)場威脅環(huán)境建模20-27
• 3.1 環(huán)境建模20-22
• 3.1.1 引言20
• 3.1.2 柵格法20-21
• 3.1.3 Voronoi圖21-22
• 3.2 基于Voronoi圖的威脅環(huán)境建模22-24
• 3.2.1 引言22
• 3.2.2 Voronoi圖基礎(chǔ)理論22-23
• 3.2.3 基于Voronoi圖的戰(zhàn)場威脅環(huán)境建模23-24
• 3.3 航跡代價的計算24-26
• 3.3.1 引言24
• 3.3.2 航跡代價計算24-26
• 3.4 本章小結(jié)26-27
• 第4章 基于量子蟻群算法的多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃27-48
• 4.1 引言27
• 4.2 蟻群算法27-34
• 4.2.1 引言27-28
• 4.2.2 蟻群算法原理28-33
• 4.2.3 蟻群算法的特點33-34
• 4.3 量子計算34-38
• 4.3.1 引言34-35
• 4.3.2 量子比特35-36
• 4.3.3 量子位編碼方式36-37
• 4.3.4 量子旋轉(zhuǎn)門37-38
• 4.4 量子蟻群算法38-43
• 4.4.1 引言38
• 4.4.2 量子蟻群算法原理38-43
• 4.5 基于量子蟻群算法的多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃43-47
• 4.5.1 引言43
• 4.5.2 基于量子蟻群算法的單無人機多條航跡規(guī)劃43-46
• 4.5.3 多無人機航跡的時間協(xié)同46-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第5章 基于時間的開關(guān)最優(yōu)控制法的航跡平滑48-57
• 5.1 引言48
• 5.2 基于時間的開關(guān)最優(yōu)控制法48-56
• 5.2.1 航跡點的切圓49-50
• 5.2.2 轉(zhuǎn)彎方向的判斷50-51
• 5.2.3 轉(zhuǎn)彎位置51-52
• 5.2.4 具體算法流程52-53
• 5.2.5 等長航跡參數(shù)求取53-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 總結(jié)與展望57-59
• 參考文獻59-63
• 致謝63

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孟祥恒;王社偉;陶軍;;基于改進蟻群算法的多無人機航路規(guī)劃研究[J];計算機仿真;2008年11期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李躍光;量子蟻群算法的研究及應(yīng)用[D];蘭州理工大學(xué);2008年

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本文編號：663504