[发明专利]双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索方法有效
| 申请号： | 201910519890.X | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110389595B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 秋勇涛;刘友江;周劼;孙伟;黄杰 | 申请（专利权）人： | 中国工程物理研究院电子工程研究所;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 西安吉顺和知识产权代理有限公司 61238 | 代理人： | 鲍燕平 |
| 地址： | 621000 四川省绵阳市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及无人机集群协同目标搜索，特别是双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索方法,其特征是：至少包括如下步骤：步骤1)根据无人机初始的场景信息，引入概率图标志位，依据概率图标志位建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率图模型；步骤2)结合目标场景信息给出无人机的飞行规则，建立无人机运动模型；确定无人机航向角最大收益的目标函数及约束条件；步骤3)获取无人机航向角度的最优值，使用遗传算法。它克服了传统算法早熟现象，保证了飞行路径可行性，同时避免对区域的重复搜索。 | ||
| 搜索关键词： | 属性 概率 优化 无人机 集群 协同 目标 搜索 方法 | ||
【主权项】：
1.双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索方法，其特征是：至少包括如下步骤：步骤1)根据无人机初始的场景信息，引入概率图标志位，依据概率图标志位建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率图模型；根据概率图模型建立概率图的更新规则，依据概率图的更新规则更新搜索过程的概率图信息；步骤2)结合目标场景信息给出无人机的飞行规则，建立无人机运动模型；确定无人机航向角最大收益的目标函数及约束条件；步骤3)获取无人机航向角度的最优值，使用遗传算法，将航向角编码为一系列仅有‑1，0,1组成的种群染色体，将最初的航向角编码得到的种群染色体作为初始染色体，用改进的协同进化遗传算法，对初始种群进行编码与解码；初始化遗传算法参数，通过改进的协同进化遗传算法优化产生的最优协同决策输入航向角集合，产生协同路径。
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