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内容简介

　　多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）

　　现代信息化战争越来越强调体系间对抗和多系统协同作战,单无人飞行器单独执行任务的可能性越来越小。相对于单飞行器而言,多无人飞行器协同,能够执行更加多样化的任务,系统生存能力显著提升,对复杂战场环境的适应能力更强。多无人飞行器协同控制问题已成为多无人飞行器系统相关技术领域的研究热点。本书结合作者的研究工作,围绕多无人飞行器协同执行作战任务对协同控制基本理论和关键技术展开探讨,主要针对多无人飞行器协同控制系统结构、协同分配优化、协同航迹规划、具有时间约束的协同航迹控制、协同编队控制等方面展开阐述。本书可作为高等院校或科研院所中从事无人机系统工程、无人飞行器航迹规划及仿真的科研工作者和工程技术人员的参考用书,也适合于人工智能、导航与制导、信息处理等相关专业的师生和科研人员参考。

目录

第1章 绪论
1.1 背景和意义
1.2 无人机的现状与发展
1.2.1 美国典型无人机
1.2.2 以色列典型无人机
1.2.3 俄罗斯典型无人机
1.2.4 无人机的发展
1.3 协同控制应用与研究现状
1.3.1 应用现状
1.3.2 研究现状
1.4 本书内容和安排

第2章 多无人飞行器协同控制系统结构
2.1 多无人飞行器协同的作战样式
2.2 多无人飞行器协同的战术特点
2.2.1 多无人飞行器的战术特点
2.2.2 多无人飞行器协同的特点
2.3 多无人飞行器协同控制体系结构
2.3.1 集中式控制体系结构
2.3.2 分散式控制体系结构
2.3.3 分布式控制体系结构
2.3.4 多级分布式控制体系结构
2.3.5 基于层次分解的分层控制策略
2.4 本章小结

第3章 多无人飞行器战场环境模型
3.1 战场空间的相关概念
3.2 威胁源的分类
3.3 禁飞区分析
3.4 战场环境模型建立
3.4.1 雷达威胁场建模
3.4.2 高炮威胁场建模
3.4.3 防空导弹威胁场建模
3.5 本章小结

第4章 基于混合遗传算法的单无人飞行器航迹规划
4.1 遗传算法基础
4.1.1 遗传算法的基本思想
4.1.2 遗传算法的基本框架
4.2 混合遗传算法设计
4.2.1 初始种群的改进
4.2.2 遗传算子的改进
4.2.3 与其他优化方法的结合
4.2.4 性能对比
4.3 求解多目标多约束优化问题的遗传算法
4.3.1 遗传算法处理约束的方法
4.3.2 遗传算法处理多目标的方法
4.4 初始航迹
4.4.1 链接图法
4.4.2 仿真研究
4.5 遗传算法对初始航迹的优化
4.5.1 航迹编码
4.5.2 航迹代价选取
4.5.3 仿真研究
4.6 本章小结

第5章 基于混合遗传算法的多无人飞行器航迹规划
5.1 多航迹规划
5.1.1 多航迹规划问题描述
5.1.2 多航迹规划的关键
5.2 单目标航迹规划
5.2.1 基于遗传算法的单目标协同航迹规划
5.2.2 仿真研究
5.3 多目标协同航迹规划
5.3.1 基于遗传算法的多目标协同航迹规划
5.3.2 仿真研究
5.4 本章小结

第6章 多无人飞行器分配优化
6.1 引言
6.2 多目标优化方法
6.3 协同目标分配优化
6.3.1 目标分配原则
6.3.2 协同目标分配的数学模型
6.3.3 基于匈牙利算法的平衡指派算法
6.3.4 基于改进匈牙利算法的非平衡指派算法
6.4 协同火力分配优化
6.4.1 无人飞行器火力分配优化模型的建立与求解
6.4.2 无人飞行器火力分配优化问题实例
6.4.3 火力分配优化的结论
6.5 本章小结

第7章 威胁环境下多无人飞行器协同航迹规划
7.1 引言
7.2 基于扩展Voronoi图的多飞行器协同航迹规划算法
7.2.1 多飞行器协同航迹规划的特点和航迹约束条件
7.2.2 Voronoi图的性质及生成方法
7.2.3 威胁环境下扩展’Voronoi图的建立
7.2.4 初始航迹的产生
7.2.5 航迹动态优化处理
7.2.6 航迹代价的协同分配
7.3 多飞行器协同航迹规划实验与分析
7.3.1 4枚导弹攻击4个目标的实验与分析
7.3.2 6枚导弹攻击6个目标的实验与分析
7.3.3 9枚导弹攻击9个目标的实验与分析
7.3.4 不同威胁环境下仿真时间的比较与分析
7.3.5 导弹数量与目标数量不一致的实验与分析
7.3.6 威胁突然变化和目标突然变化的实验与分析
7.4 三种协同航迹规划算法的比较
7.4.1 基于栅格法的协同航迹规划
7.4.2 基于可视图法的协同航迹规划
7.4.3 三种算法的比较
7.5 本章小结

第8章 具有时间约束的多无人飞行器协同航迹控制
8.1 引言
8.2 多飞行器协同航迹控制问题
8.3 多级分布式协同控制在协同时间中的应用
8.3.1 协同时间与协同控制结构
8.3.2 协同变量与协同函数
8.3.3 在协同时间问题中的应用
8.4 威胁环境下具有时间约束的动态航迹规划算法
8.4.1 航迹切换段
8.4.2 动态航迹控制段
8.4.3 基于扩展Voronoi图的动态航迹规划
8.4.4 仿真结果与分析
8.5 本章小结

第9章 多无人飞行器编队控制
9.1 编队结构问题研究
9.1.1 编队控制对无人机的性能要求
9.1.2 改进的领机-僚机编队模式
9.1.3 无人机编队协同优化组织结构
9.2 编队保持控制器设计
9.2.1 基本编队飞行控制模型的建立
9.2.2 基于相对误差的三维编队控制器设计
9.2.3 仿真结果与分析
9.3 编队避障问题研究
9.3.1 编队变形避障
9.3.2 编队变换避障
9.4 本章小结
参考文献

前言/序言

　　无人飞行器(UnmannedAerialVehicle,UAV)是指由动力驱动、机上无人驾驶的航空飞行器,泛指在大气层内或大气层外空间(太空)飞行的无人机、导弹、无人飞艇等飞行物。无人飞行器是新军事变革的代表性装备,具有突防能力强、制导精度高、机动性好、效费比高的优点,正迅速成为现代军事力量的重要组成部分,充分体现了未来战争信息化、网络化、无人化、非接触的特点,是最符合未来战争需求和世界装备发展潮流的航空武器装备,已逐步成为现代战争不可或缺的重要装备之一。随着无人飞行器技术和性能的不断发展,其军事任务需求的不断提高,很多情况下,单架无人飞行器已无法满足任务要求,若能由多架无人飞行器协同工作,则它们不但能完成单架飞行器不能完成的任务,而且能使系统的作战效能大幅提高。无人飞行器协同是以无人飞行器协同系统为研究对象,在高度非结构化、具有角度和时间约束的动态不确定环境中,无需或只需最少人工干预,以集中或分布的方式选择和协调多个混合平台之间的行为来完成一个共同的目标。多无人飞行器系统通过协同获得比相互独立设计的单架无人飞行器更有效的工作能力。多无人飞行器协同控制并不是各飞行器控制功能的简单叠加,整个系统的能力是通过飞行器之间的紧密协作完成的,通过一体化无缝通信网络实现信息共享,并通过一定的协同策略,综合分析、处理、分发各种战场信息数据,根据系统的共同利益承担共同的目标,从而在整个协同系统内实现共同的导航与控制。本书是作者自2004年以来从事无人飞行器协同控制研究工作的总结。一部分研究是针对无人机展开的,有些研究的假定对象是导弹,在具体章节中都予以说明。本书共分9章,具体内容安排如下:第1章“绪论”概述无人飞行器的背景和意义,探究了以美国、以色列和俄罗斯为代表的无人机的现状与发展;研究美国无人机协同控制的应用现状,并从多无人飞行器协同分配、多无人飞行器协同航迹规划、具有时间约束的多无人飞行器协同航迹控制和多无人飞行器编队控制等方面对协同控制的研究现状展开论述。第2章“多无人飞行器协同控制系统结构”针对多无人飞行器协同的作战样式、协同的特点、传统的控制体系结构进行了分析,提出对多无人飞行器协同系统应采用多级分布式控制体系结构,采用分层控制的思想,将多无人飞行器协同控制问题分解为相互关联的若干重要问题。第3章“多无人飞行器战场环境模型”论述了战场空间的相关概念,对威胁源进行分类,重点建立了雷达威胁场、高炮威胁场和防空导弹威胁场模型。第4章“基于混合遗传算法的单无人飞行器航迹规划”研究基于混合遗传算法的单无人飞行器航迹规划,提出混合算法———混沌遗传模拟退火算法。该算法改进的地方有:混沌算法产生初始种群、交叉率和变异率的Sigmoid曲线非线性自适应调整及与模拟退火算法的结合。第5章“基于混合遗传算法的多无人飞行器航迹规划”研究多无人飞行器攻击目标的航迹规划问题,引入团队预计到达目标的时间作为协同变量,针对多航迹规划问题,设计多航迹综合适应度函数;针对协同任务规划问题,综合考虑协同航迹规划及目标分配问题,设计效费比适应度函数和混合编码结构,使用混合遗传算法得到多无人飞行器航迹。第6章“多无人飞行器分配优化”研究目标分配优化问题,其目的是充分发挥各无人飞行器的整体优势,寻求在给定约束条件下,符合分配原则的最佳方案;分析了用于解决目标分配优化问题的改进的匈牙利算法,论述了匈牙利算法解决平衡指派问题的具体流程,并推广到非平衡指派的情形;将火力分配优化问题看作是一个动态决策过程,利用动态规划的逆序法求解此问题,结合无人飞行器对敌补给护航编队实施作战的具体实例求得最优火力分配方案。第7章“威胁环境下多无人飞行器协同航迹规划”研究多无人飞行器协同航迹规划算法,考虑威胁体的威胁度和目标战术价值等因素,建立扩展Voronoi图,并对传统的Dijkstra算法进行了改进,综合考虑了无人飞行器的距离代价和威胁代价,得到多无人飞行器的初始航迹;通过基于视线的航迹缩短算法和航迹平滑算法,对无人飞行器初始航迹进行动态优化处理;结合协同分配算法找到综合代价最小的航迹,从而为每架飞行器分配各自攻击的目标;研究无人飞行器和目标数量一致、无人飞行器和目标数量不一致、参与作战的无人飞行器和目标数量较多的情况,能针对诸如突发威胁、威胁突然消失、目标突然出现和目标突然消失等动态环境进行航迹重规划,满足无人飞行器在互不碰撞的情况下从不同航迹终端角度到达不同目标的要求,实现了空间的协同;最后将基于扩展Voronoi图的算法、基于栅格的算法和基于可视图的算法进行了比较。·2·多无人飞行器协同航迹控制第8章“具有时间约束的多无人飞行器协同航迹控制”明确协同时间的相关概念,利用基于协同变量和协同函数的多级分布式控制结构,有效实现了多飞行器间的协同,并将其应用在航迹预先规划的协同时间上;研究了具有时间约束的实时航迹规划算法,以满足协同时间的要求。第9章“多无人飞行器编队控制”是多飞行器协同控制的另一种重要形式,主要围绕三个问题展开,分别是编队结构问题、编队保持控制器设计问题和编队避障问题;研究改进的领机僚机的编队结构问题,结合多智能体系统技术研究了领机与僚机的协同优化组织结构;针对面向编队飞行的僚机控制律和实现算法进行重点研究;针对躲避威胁的编队变形、编队变换等情况进行了研究。书中包含了2004—2011年期间博士、硕士研究生的工作,尤其要感谢张友安教授和程春华博士对本书的贡献。本书得到国家自然科学基金(61305136)和军队院校2110建设项目的支持。由于作者水平的限制,书中难免存在一些问题和不足,欢迎读者批评指正。

　　马培蓓2016年10月18日于烟台

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