[发明专利]基于多步粒子群算法的无人机协同侦察覆盖方法

摘要

本发明属于无人预警机群侦察领域，公开了一种基于多步粒子群算法的无人机协同侦察覆盖方法，包括：设定无人预警机群初始状态参数以及被侦察的范围，设定无人机的飞行参数以及多步粒子群算法的参数，确定粒子群算法的适应度函数，对多步粒子群算法初始化；由多步粒子群算法计算得出每一段内无人机的运动状态，更新无人机下一段的状态，直到达到设定的搜寻次数；能够使得无人预警机多步侦查覆盖率变化曲线在收敛之后变得更加稳定。

主权项

一种基于多步粒子群算法的无人机协同侦察覆盖方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，设置无人机群包含的无人机数目N，每架无人机的初始位置坐标、初始速度方向，每架无人机的覆盖半径，以及无人机群的侦察范围；所述每架无人机的初始位置坐标包括无人机的横坐标和纵坐标；步骤2，设定无人机群中每架无人机的飞行参数，所述飞行参数包含：无人机的飞行速度，无人机每一步飞行的距离r，无人机的最大偏转角以及无人机的最大偏转角变化量；步骤3，设置多步粒子群算法的参数，所述多步粒子群算法的参数包含：总的搜寻次数J，多步飞行段内步数，粒子群的粒子数I，算法迭代次数K；其中，总的搜寻次数是指无人机群飞行的总段数，多步飞行段内步数是指无人机群在每段飞行中包含的飞行步数；步骤4，设置所述多步粒子群算法的适应度函数，所述适应度函数采用无人机群在侦察范围内的覆盖面积来表征，所述无人机群在侦察范围内的覆盖面积越大，其对应的适应度函数值越大；步骤5，对第j次搜寻中每个粒子的状态参数进行初始化；每个粒子的状态参数包含粒子的偏转角、粒子的偏转角变化量、粒子的横坐标、粒子的纵坐标、粒子的速度方向以及粒子的适应度值，其中，粒子的偏转角表示无人机群中每架无人机的偏转角组成的向量，粒子的偏转角变化量表示无人机群中每架无人机的偏转角变化量组成的向量，粒子的横坐标表示无人机群中每架无人机的横坐标组成的向量，粒子的纵坐标表示无人机群中每架无人的纵坐标组成的向量，粒子的速度方向表示无人机群中每架无人的速度方向组成的向量，粒子的适应度值表示无人机群中每架无人的适应度值组成的向量；j的初值为1，j＝1,2,...,J，J表示总的搜寻次数；步骤6，采用多步粒子群算法得到第j次搜寻中每个粒子对应的历史最优状态以及所有粒子对应的全局最优状态；步骤7，令j的值加1，依次重复执行步骤5和步骤6，直到j等于总的搜寻次数J，完成多步粒子群算法的无人机协同侦察覆盖过程。