作為反無人機(jī)的重要手段之一,偵察無人機(jī)被用于偵察特定區(qū)域來探測并打擊非法無人機(jī)。由于偵察無人機(jī)通常采用電池供電,并且易受偵察環(huán)境和自身物理限制等因素的影響。因此如何為偵察無人機(jī)規(guī)劃出可行高效的偵察航跡成了保障偵察任務(wù)完成的關(guān)鍵。本文分別針對(duì)多偵察無人機(jī)和單偵察無人機(jī)場景中的3D偵察航跡規(guī)劃展開研究,主要的研究內(nèi)容和創(chuàng)新工作總結(jié)如下:1.針對(duì)現(xiàn)有多無人機(jī)航跡規(guī)劃方案忽略偵察區(qū)域優(yōu)先級(jí)以及缺乏對(duì)偵察區(qū)域中新發(fā)生事件的跟蹤,而導(dǎo)致規(guī)劃航跡不能適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境和無法根據(jù)偵察區(qū)域重要性來執(zhí)行優(yōu)先偵察等問題,提出了一種基于PSO和事件檢測的多無人機(jī)航跡規(guī)劃機(jī)制。通過將偵察區(qū)域重要性作為必要優(yōu)化指標(biāo),與無人機(jī)能耗和飛行風(fēng)險(xiǎn)值等7個(gè)優(yōu)化指標(biāo)加權(quán)聯(lián)合,構(gòu)成航跡優(yōu)化過程中評(píng)估生成航跡的多目標(biāo)效用函數(shù),從而使得規(guī)劃航跡可以反映偵察區(qū)域優(yōu)先級(jí)特性。并且提出了基于事件檢測的偵察區(qū)域重要性值更新機(jī)制以提升航跡規(guī)劃方案對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的適應(yīng)性。最后,采用PSO求解最優(yōu)航跡。仿真結(jié)果表明,利用所提航跡規(guī)劃方案生成的偵察航跡能最大限度地優(yōu)先覆蓋重要偵察區(qū)域,并且所提更新機(jī)制能夠跟蹤偵察區(qū)域中發(fā)生的新事件。2.針對(duì)經(jīng)典ACO算法在解決無人機(jī)3D航跡規(guī)劃中存在收斂速度慢和容易陷入局部最優(yōu)等問題,提出了一種基于GA和ACO的改進(jìn)型混合仿生算法GAACO。通過引入信息素更新門限值,限制參與信息素更新的螞蟻數(shù)量和質(zhì)量,從而避免經(jīng)典ACO算法由于劣質(zhì)螞蟻遺留信息素對(duì)后續(xù)尋優(yōu)造成大量無效搜索的問題;并針對(duì)由此造成信息素更新螞蟻減少使得算法全局搜索能力減弱的問題,引入GA算法的交叉變異算子和局部搜索技術(shù)加強(qiáng)蟻群的隨機(jī)搜索能力,保證在提升算法收斂速度的同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)。將所提GAACO算法應(yīng)用于單偵察無人機(jī)的3D航跡規(guī)劃中,仿真結(jié)果表明,GAACO具有強(qiáng)于ACO、GA和PSO的算法搜索能力,并且具備較快算法收斂速度和較強(qiáng)算法魯棒性。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V279.3;TP18
【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 無人機(jī)3D航跡規(guī)劃研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 論文研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于仿生算法的無人機(jī)3D航跡規(guī)劃
    2.1 引言
    2.2 航跡規(guī)劃常用仿生算法
        2.2.1 蟻群算法
        2.2.2 粒子群算法
        2.2.3 遺傳算法
        2.2.4 差分遺傳算法
    2.3 無人機(jī)3D航跡規(guī)劃模型
        2.3.1 地形建模
        2.3.2 無人機(jī)航跡模型
        2.3.3 航點(diǎn)坐標(biāo)系模型
        2.3.4 無人機(jī)操縱性模型
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于PSO和事件檢測的多無人機(jī)3D偵察航跡規(guī)劃
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 場景描述
        3.2.2 偵察區(qū)域處理和地形建模
        3.2.3 飛行航跡表示
    3.3 多目標(biāo)效用函數(shù)設(shè)計(jì)
        3.3.1 約束條件
        3.3.2 目標(biāo)函數(shù)
    3.4 基于PSO和事件檢測的多無人機(jī)3D偵察航跡規(guī)劃機(jī)制
        3.4.1 基于事件檢測的SAI值更新機(jī)制
        3.4.2 粒子群算法
        3.4.3 多無人機(jī)3D偵察航跡規(guī)劃機(jī)制
    3.5 仿真驗(yàn)證和結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)混合仿生算法的單無人機(jī)3D偵察航跡規(guī)劃
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 偵察區(qū)域處理
    4.3 適應(yīng)度值函數(shù)設(shè)計(jì)
        4.3.1 目標(biāo)函數(shù)
        4.3.2 約束條件
    4.4 基于GA和 ACO的改進(jìn)混合仿生算法GAACO
        4.4.1 初始種群產(chǎn)生機(jī)制
        4.4.2 基于GA和局部搜索的種群優(yōu)化和更新
        4.4.3 自適應(yīng)信息素更新機(jī)制
    4.5 性能仿真與結(jié)果分析
        4.5.1 仿真場景設(shè)置
        4.5.2 仿真結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 論文的主要工作總結(jié)
    5.2 未來工作的展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果

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