收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

多UCAV动态协同任务规划建模与滚动优化方法研究

霍霄华  
【摘要】: 多UCAV(Unmanned Combat Aerial Vehicle)协同作战将成为未来战争的一种重要方式。研究多UCAV协同任务规划建模与优化方法,为UCAV制定出协同的任务计划和飞行航迹,使多UCAV协同系统整体作战效能优于各UCAV独立作战效能的总和,是发挥多UCAV协同作战优势的关键,具有重要理论价值与现实意义。解决该问题的核心就是对多UCAV协同任务规划问题进行合理的建模和求解,以及适应环境动态变化的在线规划。论文借鉴模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)思想,从问题建模、求解算法和滚动优化方法三个方面开展研究,主要工作及创新点如下: (1)建立了多UCAV动态协同任务规划的基本数学模型。在深入分析多UCAV协同执行作战任务的独特性基础上,提出基于MPC的多UCAV协同任务规划建模方法。以包含敌方目标、威胁以及我方UCAV在内的复杂大系统作为被控对象,以UCAV任务计划与航迹计划作为控制输入,通过提取系统关键状态及其变化规律,建立了描述系统动态变化过程的预测模型和反映控制输入性能的优化模型。为了便于求解,根据不同时间粒度对基本数学模型进行递阶分解,将多UCAV协同任务规划问题分解为任务调度和航迹规划两个子问题,分别求解UCAV任务计划和航迹计划。进一步分析了这两个问题的组合复杂性,提出了分层求解方案。仿真实验表明,能否描述多UCAV协同执行任务过程的动态性是影响模型可用性的重要因素;本文建立的多UCAV动态协同任务规划模型能够描述这一特性,有利于提高控制效果。 (2)分析了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解离散组合优化问题的两种设计原则,针对任务调度和航迹规划问题的排序和无序组合特性,提出了求解排序组合优化问题的连续空间离散PSO(Continuous Space DiscretePSO,CDPSO)算法和无序组合优化问题的离散空间离散PSO(Discrete Space DiscretePSO,DDPSO)算法。在CDPSO算法中,使用实数粒子编码方式,充分利用粒子位置的整数和小数部分,将离散问题映射到相对较小的连续粒子位置空间。提出了动态子群和双精度高斯位置扰动策略,使得粒子群能够较均匀地在问题空间搜索,避免陷入局部极值,在保持传统PSO算法快速收敛的同时,加强了算法局部搜索能力。DDPSO算法的核心是将PSO算法映射到离散问题空间,在经典PSO算法的基本框架下,通过重新定义粒子位置和速度在离散空间内的表示形式、加减法和数乘计算等运算法则,形成了一种全新的PSO算法模式。针对两类典型组合优化问题的实验结果表明,两种算法能够快速、稳定收敛到最优或次优解,搜索效率高。 (3)提出了基于任务滚动窗口与SA-CDPSO(Simulated Annealing CDPSO)算法的任务调度方法。针对在线任务调度问题的实时性要求,扩展MPC传统滚动优化方法,提出基于任务轴的滚动窗口优化方法,通过在线进行的优化计算与滚动实施,快速响应环境变化。研究了适合于任务调度的滚动窗口更新、滚动机制、局部优化问题构造方法。针对任务调度问题约束条件多、搜索空间不连续的特点,提出SA-CDPSO混合算法。使用CDPSO算法进行全局搜索,再根据CDPSO产生的初始解构造邻域,利用CDPSO的快速收敛特性和SA的局部搜索能力,确保算法能够快速收敛到最优解。基于正交实验法构造了具有代表性的测试问题实例,对SA-CDPSO算法和滚动窗口方法进行全面实验验证和分析。对于不同测试问题实例,SA-CDPSO算法都表现出稳定、优良的搜索能力;任务滚动窗口优化方法能适应于各种环境变化。 (4)提出了基于双精度滚动窗口与AI-DDPSO(Artifical Immune DDPSO)算法的航迹规划方法。针对在线航迹规划的特殊性,提出异步双精度滚动窗口策略,分别在两个信息粒度不同的窗口内进行局部精细航迹规划和全局粗略航迹规划,并按照不同方式采用不同频率推进窗口。重点研究了求解精细航迹的AI-DDPSO混合算法,结合UCAV航迹特有的最小直飞距离、最大转弯角、爬升/俯冲角、以及最小调整角度等约束,设计了基于角度偏差的粒子编码方式,确保航迹满足UCAV飞行约束。在DDPSO算法基础上,基于人工免疫(Artifical Immune,AI)原理,设计了粒子逃逸算子和群体排斥算子,通过检测粒子个体和群体浓度改变粒子运动轨迹,以保持个体和群体的多样性。实验表明,该方法可充分利用当前新信息,快速规划出较优的飞行航迹。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 赵强;肖人彬;;基于多Agent的虚拟企业任务调度模型及优化[J];控制理论与应用;2009年04期
2 霍霄华;沈林成;;多UCAV协同控制中的任务调度问题研究[J];系统仿真学报;2007年16期
3 孟祥恒;王社伟;陶军;;基于改进蚁群算法的多无人机航路规划研究[J];计算机仿真;2008年11期
4 龙涛;苏菲;朱华勇;沈林成;;无人作战飞机操作员控制台仿真系统[J];系统仿真学报;2006年07期
5 李远;王林;朱华勇;沈林成;;无人作战飞机任务规划与控制单元仿真系统[J];系统仿真学报;2009年16期
6 孟波波;高晓光;王云辉;;无人作战飞机打击时敏目标的任务规划研究[J];计算机工程与应用;2009年26期
7 孟波波;高晓光;丁琳;;基于突发任务多无人作战飞机攻击多目标研究[J];系统仿真学报;2007年01期
8 廖沫;陈宗基;;基于DTC的UCAV任务规划方法研究[J];系统仿真学报;2009年06期
9 霍霄华;彭辉;沈林成;;动态环境中多UCAV协同控制的滚动优化[J];计算机工程;2008年04期
10 余舟毅,陈宗基,周锐;基于遗传算法的动态资源调度问题研究[J];控制与决策;2004年11期
11 赵文婷;彭俊毅;;基于VORONOI图的无人机航迹规划[J];系统仿真学报;2006年S2期
12 段向军;钱锋;;基于粒子群的多BP网络并行非线性预测控制[J];计算技术与自动化;2010年02期
13 周锐,成晓静,陈宗基;战术任务规划系统研究[J];控制与决策;2004年04期
14 王雪松;程玉虎;郝名林;;基于细菌觅食行为的分布估计算法在预测控制中的应用[J];电子学报;2010年02期
15 穆朝絮;张瑞民;孙长银;;基于粒子群优化的非线性系统最小二乘支持向量机预测控制方法[J];控制理论与应用;2010年02期
16 杜希奇;胡玉娥;李书臣;王晓丹;孙晓天;;基于改进粒子群算法的约束广义预测控制算法[J];科学技术与工程;2011年14期
17 李季;孙秀霞;马强;;无人机对空威胁算法与仿真[J];系统仿真学报;2008年16期
18 朱华勇;牛轶峰;沈林成;张国忠;;无人机系统自主控制技术研究现状与发展趋势[J];国防科技大学学报;2010年03期
19 闵昌万,袁建平;军用飞行器航迹规划综述[J];飞行力学;1998年04期
20 史延科,高晓光;图像目标跟踪及其在UCAV中的应用[J];飞行力学;2005年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 冯琦;周德云;;基于改进遗传算法的大规模UCAVs任务规划方法[A];探索创新交流--中国航空学会青年科技论坛文集[C];2004年
2 刘铁中;;无人作战飞机是我们赶超世界航空先进水平的最佳切入点[A];智能可变形飞行器发展前景及我们的选择——新观点新学说学术沙龙文集(32)[C];2009年
3 贺仁杰;姚锋;陈英武;邢立宁;龙运军;;成像卫星任务规划技术研究[A];经济全球化与系统工程——中国系统工程学会第16届学术年会论文集[C];2010年
4 马培蓓;纪军;朱良明;;威胁环境下多导弹协同航迹规划[A];探索 创新 交流(第4集)——第四届中国航空学会青年科技论坛文集[C];2010年
5 彭建亮;朱凡;孙秀霞;孙彪;;基于离散PSO和Voronoi图的无人机航迹规划方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 潘卫军;陈通;;多直升机协同搜索航迹规划[A];第十三届中国科协年会第22分会场-中国通用航空发展研讨会论文集[C];2011年
7 李航;曹云峰;丁萌;;基于视觉的无人作战飞机自主着陆系统的软件研究[A];2009年先进光学技术及其应用研讨会论文集(上册)[C];2009年
8 赵文婷;彭俊毅;;基于VORONOI图的无人机航迹规划[A];中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集[C];2006年
9 赵宏伟;许锦洲;;一种基于在线仿真的多无人机任务调度方法研究[A];2009年中国高校通信类院系学术研讨会论文集[C];2009年
10 穆朝絮;张瑞民;孙长银;;基于粒子群优化的非线性系统最小二乘支持向量机预测控制方法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第八分册)[控制理论与应用(专刊)][C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 霍霄华;多UCAV动态协同任务规划建模与滚动优化方法研究[D];国防科学技术大学;2007年
2 汤绍勋;天基预警低轨星座星载传感器资源管理与预警探测任务调度问题研究[D];国防科学技术大学;2011年
3 窦全胜;求解优化问题的演化计算方法研究[D];吉林大学;2005年
4 刘丽;人工免疫网络研究及应用[D];江南大学;2008年
5 李磊;六自由度并联平台位置正解及控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
6 彭辉;分布式多无人机协同区域搜索中的关键问题研究[D];国防科学技术大学;2009年
7 郭玉华;多类型对地观测卫星联合任务规划关键技术研究[D];国防科学技术大学;2009年
8 马瑞新;基于粒子群的网络社区动态角色挖掘研究[D];大连理工大学;2012年
9 胡中华;基于智能优化算法的无人机航迹规划若干关键技术研究[D];南京航空航天大学;2011年
10 余伶俐;基于群智能的移动机器人任务规划与故障诊断研究[D];中南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 支成秀;基于离散粒子群优化算法的网格任务调度方法[D];广西大学;2007年
2 李涛;基于SVM和PSO的非线性模型预测控制及应用研究[D];上海交通大学;2008年
3 刘沙;可重构系统任务调度与系统级FPGA抗辐照设计[D];复旦大学;2010年
4 雷烨;基于粒子群最小二乘支持向量机的故障诊断算法研究[D];兰州交通大学;2010年
5 李星;网格技术研究和基于蚂蚁算法的任务调度仿真器设计[D];河北工业大学;2004年
6 贾志强;嵌入式操作系统μCOS的移植与测试[D];太原理工大学;2004年
7 车晓雪;基于遗传算法的网格任务调度研究[D];青岛大学;2007年
8 姚杰;基于PSO混沌神经网络电力系统负荷预测[D];大庆石油学院;2009年
9 钟旭;基于混合遗传算法的异构网格任务调度[D];山东大学;2010年
10 刘先刚;网格计算中任务的调度策略和调度算法的研究[D];太原理工大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 ;新型无人作战飞机发展受到普遍重视[N];解放军报;2004年
2 许赟;韩国计划研发隐身 无人作战飞机验证机[N];中国航空报;2010年
3 薛兴华 徐云翔;同盟软件推出财税协同系统[N];中国税务报;2007年
4 李秋;无人战机将主宰天空?[N];学习时报;2007年
5 曲芳 戴江勇 龚界文 院宣 肖文正 杨丽;坚决落实型号任务调度令[N];中国航天报;2008年
6 何川 方兴;运筹帷幄决胜千里[N];计算机世界;2001年
7 吕乃成崔书义;永济:数字化协同系统揪出“江洋大盗”[N];人民公安报;2007年
8 任连仲;细筛五类区域医疗协同系统[N];计算机世界;2008年
9 李广义;2007年世界航空武器装备发展综述[N];中国航空报;2008年
10 本报专稿 薛雨闻;中国“暗剑”引领无人机发展新高峰[N];世界报;2006年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978