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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种纯方位无人机编队探测阵型规划方法，属于多无人机协同探测领域。首先考虑飞行安全高度的条件，引入一个水平切面分层产生的约束集，获得相邻无人机基于分层状态约束的最优探测几何构型的解析解；然后通过最小化几何精度稀释的优化指标，设计了多策略融合的蜉蝣优化算法来得到最优解。本发明构建了分层约束的纯方位无人机编队探测模型，针对传统蜉蝣算法初始种群单一、适应性差、全局搜索能力不足的局限性，分别引入Tent混沌映射、自适应惯性权重因子和随机反向学习，对规划最优探测几何阵型的蜉蝣算法进行多策略融合改进。所提出的算法可以在分层约束的条件下，通过优化几何精度稀释的探测指标，规划得到最优的探测几何阵型。
主权项：1.一种纯方位无人机编队探测阵型规划方法，其特征在于，包括以下步骤：构建三维空间中纯方位探测多无人机协同探测模型，所述协同探测模型中的每个无人机可独立测量出与目标之间的俯仰角和方位角，纯方位协同定位必须基于一对无人机测得的角度信息才能解出目标的位置信息；基于三角形测量原理，分析得到双机协同定位的观测条件；基于无人机编队的安全飞行高度远远小于无人机与目标之间的距离，将临近的纯方位无人机聚类为同一层，构建协同探测模型的分层约束集；所述临近为相邻距离不超过安全飞行高度；针对纯方位无人机编队的最优探测几何阵型规划，设计观测平面上的几何精度稀释指标函数；采用多策略融合改进的蜉蝣优化算法依次规划协同探测模型中所有无人机的最优位置，包括：使用Tent混沌映射来初始化蜉蝣种群，使种群在解空间中均匀分布；引入自适应惯性权重因子，重构重力系数的自适应动态调整，实现全局搜索与局部开发能力之间更有效的平衡；引入随机反向学习来增强全局搜索能力、稳定性和收敛速度；在设有分层约束集的纯方位探测多无人机协同探测模型中，多策略融合改进的蜉蝣优化算法迭代计算得到几何精度稀释最小的几何阵型规划结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种纯方位无人机编队探测阵型规划方法
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