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摘要：本发明公开了基于A*算法的无人机集群隐身航迹优化设计方法，包括：构建多元威胁环境模型；以最小化无人机集群综合代价函数为优化目标，以满足航迹可行性判定及无人机集群动力学限制为约束条件，构建无人集群隐身航迹规划优化模型；采用改进A*算法求解无人集群隐身航迹规划优化模型，包括：结合无人机RCS，设计考虑无人机航程、组网雷达探测概率、高射炮威胁概率的集群隐身航迹规划综合代价函数；并通过比较各个可能航迹点的综合代价，完成第一条无人机航迹规划；进而完成对整个无人机集群的航迹规划。本发明方法适用场景更加复杂，实现了多元威胁环境下最优的无人机集群隐身航迹规划，有效提升了无人机集群隐身性能。

主权项：1.基于A*算法的无人机集群隐身航迹优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：首先构建多元威胁环境模型；然后以最小化无人机集群综合代价函数为优化目标，以满足航迹可行性判定及无人机集群动力学限制为约束条件，构建无人集群隐身航迹规划优化模型；构建的无人集群隐身航迹规划优化模型为： 其中，U为无人机集群所含无人机数量；代表第u架无人机航迹的航程代价，由无人机航程来评估；lu,m为第u架无人机第m段航迹段航程；是第u架无人机航迹所受到的组网雷达威胁程度，由航迹点受到的雷达探测概率和来评估；Tu为第u架无人机飞行时间；为第u架无人机在t时刻受到组网雷达的探测概率；是第u架无人机航迹所受到的高射炮威胁程度，由航迹点受到的高射炮威胁概率和来评估；是第u架无人机在t时刻受到高射炮的威胁概率；w1、w2、w3是三者各自的权重，且w1+w2+w3＝1，其中w1、w2、w3取值范围均为[0,1]；Mu为第u架无人机飞行航迹所含航迹段数；Lmax是最大航程；是第u架无人机在t时刻与右手直角坐标X轴正方向所夹的航向角；是第u架无人机在t+1时刻的航向角；即为第u架无人机的最大转弯角；Pr为组网雷达探测阈值；Pg为高射炮威胁概率阈值；为t时刻第u架无人机的空间位置；obstacle为固定障碍物的空间范围；sv为无人机RCS值按照角度排序的集合，v为不同角度对应的序数；为t时刻第j架无人机的空间位置；dsafe为安全距离；最后采用改进A*算法求解无人集群隐身航迹规划优化模型，包括：无人机从起点出发，首先计算出当前航迹点的所有下一可扩展航迹点位置，根据下一可能航迹点的位置计算出雷达发射波对无人机的入射角，进而根据无人机RCS分布图得到对应的RCS；然后计算出无人机位于下一可能航迹点时组网雷达探测概率、高射炮威胁概率；最后计算出当前航迹点到下一可能航迹点航程，并计算出下一可能航迹点的实际代价；根据雷达探测阈值、高射炮威胁概率阈值及约束条件判断下一可能航迹点是否可扩展，若可扩展，则进行预估函数的计算，进而计算出下一可能航迹点的综合代价；并通过比较各个可能航迹点的综合代价，选择最优下一航迹点，直至到达终点，完成第一条无人机航迹规划；在满足无人机防撞约束的前提下继续对其他无人机进行航迹规划，进而完成对整个无人机集群的航迹规划。

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百度查询： 南京航空航天大学 基于A*算法的无人机集群隐身航迹优化设计方法