[发明专利]一种基于嵌入式控制的无人机空中实时协同制导方法有效

专利信息
申请号: 201610014790.8 申请日: 2016-01-11
公开(公告)号: CN105469139B 公开(公告)日: 2017-12-01
发明(设计)人: 张晶;马晨;肖智斌;范洪博;吴晟;汤守国;李润鑫;孙俊;贾连印;潘盛旻;容会;崔毅;王剑平;张果;候明;车国霖 申请(专利权)人: 昆明理工大学
主分类号: G06N3/00 分类号: G06N3/00;G05D1/12
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 650093 云*** 国省代码: 云南;53
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摘要: 发明涉及一种基于嵌入式控制的无人机空中实时协同制导方法,属于无人机制导领域。本发明包括A、制定目标函数及约束条件;B、计算我方无人机制导优先权和敌方威胁值;C、初始化粒子群;D、计算制导权移交价格;E、计算单个粒子的最好适应度值;F、更新粒子群;G、计算整体粒子的最好适应度值;H、判断是否早熟,若否则转步骤I,若是则转步骤F;I、是否满足终止条件,若否则转步骤F,若是则结束。本发明针对当前国内空空导弹制导权移交理论和技术手段的不足,基于改进的粒子群算法和拍卖算法,提出了一种分布式的动态性、实时性和全局寻优性能都较好的粒子群拍卖混合算法,使其能应用于大规模空空导弹制导权移交问题的优化求解。
搜索关键词: 一种 基于 嵌入式 控制 无人机 空中 实时 协同 制导 方法
【主权项】:
一种基于嵌入式控制的无人机空中实时协同制导方法,其特征在于:包括如下步骤:A、制定目标函数及约束条件;B、计算我方无人机制导优先权和敌方威胁值;C、初始化粒子群;D、计算制导权移交价格;E、计算单个粒子的最好适应度值;F、更新粒子群;G、计算整体粒子的最好适应度值;H、判断是否早熟,若否则转步骤I,若是则转步骤F;I、是否满足终止条件,若否则转步骤F,若是则结束;所述方法的具体步骤如下:Step1、制定目标函数及约束条件;采用基于贪婪的拍卖算法计算制定目标函数,制定目标函数为:制定约束条件为:(1)表示我方第i架无人机最多制导I枚导弹,I为阈值;(2)表示一枚导弹最多由一架无人机制导;(3)Δ(T,j)≤Δi,i=1,2,3...M,表示敌方目标T和第j枚导弹的检测范围必须在我方无人机的雷达范围Δi内;其中,N为需要协同制导的导弹数,M为我方无人机数,Sij为我方无人机制导优先权,pij为我方第i架无人机对第j枚导弹的制导能力,xij为我方第i架无人机对第j枚导弹的制导移交权决策矩阵中的元素,表示第i架无人机是否参与对第j枚导弹的制导,只能取0或1,0表示不参与,1表示参与;制导移交权决策矩阵为:取角标i对应我方M架无人机中的任意一架,角标j对应N枚需要协同制导的导弹中的任意一枚;Step2、计算我方无人机制导优先权和敌方威胁值;Step2.1、首先,我方无人机制导优先权包括对敌机的制导优先权和对导弹的制导优先权:Step2.1.1、我方无人机对敌机的制导优先权为我方第i架无人机对第j枚导弹的制导能力pij;Step2.1.2、我方无人机对导弹的制导优先权包括角度优势和距离优势:角度优势:其中,θij为我方第i架无人机速度Vi方向偏离目标线dij的角度;σij为第j枚导弹速度Vj方向偏离目标线dij延长线的角度;为第j枚导弹尾部天线有效工作锥角,δi为我方第i架无人机雷达最大搜索锥角;dij为我方第i架无人机与第j枚导弹的目标线;距离优势:其中,ri为我方第i架无人机雷达对导弹的最大制导距离,e为指数常数;综合角度优势、距离优势可得我方无人机对导弹的制导优先权为:其中,e1、e2为权系数且e1+e2=1;得出,我方无人机制导优先权其中,u1,u2为权系数且u1+u2=1;Step2.2、敌方威胁值包括威胁和杀伤概率;其中,A为敌机对我方无人机的威胁,g为敌机导弹的杀伤概率;Step3、初始化粒子群:将决策矩阵中任一元素xij映射到粒子群中任一粒子xij在E维空间的位置表示为PPij=(ppij1,ppij2,…ppijE),任一粒子xij经过的最好位置为PP,即单个粒子的最好适应度值,整体粒子经过的最好位置为PPbest,即整体粒子的最好适应度值;其中,ppij1,ppij2,…ppijE表示任一粒子xij的位置在E维坐标系中E个坐标轴上的分量;Step4、计算制导权移交价格:采用基于贪婪的拍卖算法计算制导权移交价格,计算出我方第i架无人机参与第j枚导弹的制导权移交价格为Jij=a1*Vij‑a2*Kij;其中,a1,a2为权系数,用于调整利益和代价的比例,且a1+a2=1;我方第i架无人机参与第j枚导弹的制导权移交的效益为e为指数常数;我方第i架无人机参与第j枚导弹的制导权移交的代价为Kij=A*g;Step5、计算单个粒子的最好适应度值:首先,定义粒子的适应度函数为其次,通过制导权移交价格Jij作为适应度函数的输入来计算单个粒子的最好适应度值PP;Step6、更新粒子群;在通过Step3对粒子群进行初始化之后,定义每一代粒子更新自己的速度和位置的公式为:速度:pvijk=c·pvijk+d1·r1·ppijk+d2·r2·ppijk;其中,c为惯性权重,取值在[0.1,0.9]之间,d1、d2为学习因子,r1、r2为系数取值在[0,1]之间,角标k表示E维坐标系中每个坐标轴上的各个分量,k=1,2,3...E,pvijk表示任一粒子xij的速度在E维坐标系中E个坐标轴上的分量;(2)位置:ppijk=ppijk+t·pvijk表示上一代粒子的位置ppijk与上一代粒子在刷新时间t内以速度pvijk变化的位置之和作为下一代粒子的位置ppijk;Step7、计算整体粒子的最好适应度值:定义粒子的适应度函数为通过制导权移交价格Jij作为适应度函数的输入来计算整体粒子的最好适应度值PPbest;Step8、判断是否早熟:当存在有一个粒子xij的最好适应度值PP大于整体粒子的最好适应度值PPbest,则成为早熟,则转到Step6继续更新粒子群;否则表示没有出现早熟,那么进入Step9;Step9、判断是否满足终止条件:通过步骤Step8,得出粒子群中没有出现早熟,则得到与粒子xij的最好适应度值PP所对应的粒子位置PPij,根据PPij得到对应决策矩阵中元素xij的取值作为移交方案,则根据步骤Step1判断约束条件是否满足:若不满足约束条件,则转到Step6继续更新粒子群;若满足约束条件,则计算目标函数F(x),输出最终结果。
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