[发明专利]一种无人机插值飞蛾扑焰低空突防方法

说明书

本发明公开了一种无人机插值飞蛾扑焰低空突防方法，首先始化飞蛾种群M，根据M计算出适应度值OM；其次，求出飞蛾与其对应火焰的距离；接着，使用插值预测算法根据飞蛾的历史位置对每一个飞蛾的下一个位置进行预测；最后，使用飞蛾扑焰算法和插值预测算法不断交替更新飞蛾最优位置，直到达到规定的迭代次数为止，最终所得到的最优位置就是全局最优解。本发明实现了更高的探索性，有着更出色的效果，能够保证全局最优解。同时，由于飞蛾扑焰方法与别的智能群体方法完全不同，所以插值飞蛾扑焰方法也与一般的插值智能群体方法设计思路完全不同，是一种创新的方法。

技术领域

本发明属于飞行器控制、信息处理、导航技术领域，具体涉及一种无人机插值飞蛾扑焰低空突防方法。

背景技术

无人机是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称，它是一种机上无人驾驶，由动力驱动，可重复使用的航空器。因为无人机体积小、结构简单、机动性好、成本低、飞行时间长、便于隐蔽、不需机场跑道、多次重复使用、重量轻等优良特性，可以作为飞行员生理极限的高速飞行和执行深入污染地区上空检测取样等危险作战任务，在一些方面有着有人驾驶飞机不可取代的优越性。无人机低空突防也就是说通过对于无人机任务的预规划在低空环境下成功突防完成任务，其中最重要的技术就是无人机航迹规划。无人机航迹规划技术指的是在特定约束条件下，寻找满足无人机的机动性能及战场环境信息限制的从起点到目标点的最佳飞行轨迹，它是无人机任务规划系统的关键一环。

无人飞行器航路规划技术就目前来说还存在以下不足：首先，无人飞行器由于没有相关人员的决策，难以进行灵活的操控。其次，无人飞行器是通过机载设备进行控制而在地面控制站上进行任务管理，这种控制和管理分离的模式不可避免数据链路和传输命令的延迟，因而无法进行实时且高效的航迹规划。还有，无人机需要面对复杂辽阔的战场环境，具有很多的约束条件和较大的模糊性，再加上各要素之间的强耦合性，使得无人机航迹规划方法的研究变得更加复杂。上述问题给无人机的低空突防带来很大的问题。

发明内容

本发明的目的在于一种无人机插值飞蛾扑焰低空突防方法，以克服上述现有技术存在的缺陷，本发明实现了更高的探索性，有着更出色的效果，能够保证全局最优解。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种无人机插值飞蛾扑焰低空突防方法，包括以下步骤：

步骤1：初始化飞蛾种群M，根据蛾的位置向量计算相应的适应度值OM，其中适应度值是每个蛾的适应度函数的返回值；

步骤2：求出飞蛾与其对应火焰的距离；

步骤3：使用插值预测算法根据飞蛾的历史位置对每一个飞蛾的下一个位置进行预测；

步骤4：使用飞蛾扑焰算法和插值预测算法不断交替更新飞蛾最优位置，直到达到规定的迭代次数为止，最终所得到的最优位置即为全局最优解。

进一步地，步骤1中采用公式(1)初始化飞蛾种群M；

I:{M,OM} (1)

其中，I是产生随机飞蛾种群和其对应的适应度值的函数。

进一步地，步骤2具体包括：

步骤2.1：对M、OM排序得到火焰F和其适应度值OF，火焰F和其适应度值OF即为当前获得的飞蛾的最佳位置；

步骤2.2：判断当前进化代数J模g的值，进化代数J模g表示第J个种群的第g代飞蛾，如果当前进化代数J模g为0，则生成随机整数k，k∈[1,n]，其中n为飞蛾的种群数量，将第k个种群作为将要插值的备选种群，若不为0，则直接跳转至步骤2.4；

步骤2.3：如果i＝k，则保存本次种群位置X_i，其中i为当前飞蛾种群的代数，如果i≠k，则不保存本次的种群位置，转向下一个种群位置继续判断；