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多UCAV协同控制中的任务分配模型及算法

无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)是无人机和战斗机的结合,是下一代战斗机的发展方向[1]。UCAV能够完成各种复杂的攻势作战任务,如固定目标攻击、移动目标攻击、干扰、对敌防空压制、空空作战、战略攻击等[2]。由于作战任务的多重性和复杂性,常使用多架UCAV协同作战[7]。近年来,多机协同控制已经成为无人机领域一个研究热点[2],而任务分配是多无人机协同控制的保障和基础[3-7]。多UCAV协同任务分配是指:在满足各项战术和技术指标的前提下,为了达到期望的作战目标,为每个UCAV分配任务,即确定哪个UCAV执行哪项任务[4]。研究者们使用线性规划[12]、动态网络流[6]等方法对多UCAV任务分配问题进行建模,这些模型简单、易于实现,但目标函数过于简单,不能完全描述作战效果的关键指标。文献[4]以对目标的毁伤最大和我方损耗最小为任务分配的目标函数,较为全面地描述了多UCAV的作战...  (本文共6页) 阅读全文>>

国防科学技术大学
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多UCAV协同任务控制中分布式任务分配与任务协调技术研究

近年来,无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle, UCAV)在世界范围内得到了迅速发展,并对现代战争形态的发展产生了深远影响。随着作战环境日益复杂,作战任务日益多样,UCAV单独执行任务的可能性越来越小,如何通过有效的控制策略支持多架UCAV协同作战并实现整体作战效能最佳,是一个极具理论价值与现实意义的问题。在UCAV自主能力不断增强的趋势下,分布式控制成为多UCAV协同任务控制的一个重要发展方向。为了弥补集中式控制的不足以更有效地支持多UCAV协同作战,论文对多UCAV协同任务控制中基于协商的分布式任务分配与任务协调技术开展研究,将每架UCAV都作为有限中央控制下的智能体,各UCAV在自主规划的基础上通过相互协商实现作战过程中的任务划分与分工协作。围绕上述问题,论文开展的研究工作及主要创新点如下:(1)建立了多UCAV协同任务控制模型。定义了多UCAV协同任务控制的相关概念,揭示了任务之间两...  (本文共177页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京航空航天大学
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多UCAV攻击多目标任务与航迹实时规划研究

无人战斗机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)多机协同攻击多目标将成为未来战争的一种重要模式,多UCAV协同攻击多目标中的目标分配和航迹生成是多UCAV协同作战的关键技术。在动态环境条件下,本文将多UCAV任务分配和航迹规划作为研究对象,对多UCAV协同任务控制中基于协商的分布式任务分配、任务协调技术和航迹实时规划开展研究。首先,研究多UCAV任务规划系统的内容和结构,定义多UCAV协同任务控制的相关概念,分析影响多UCAV协同作战效能的因素,进而建立多UCAV协同任务控制问题的数学模型。针对传统合同网(Contract Net Protocols,CNP)协商效率低的不足,扩展了合同网的交易机制,支持在一次拍卖中并发进行多次交易。采用CNP实现在动态任务分配的基础上,按系统代价最小的原则,对多任务执行过程进行了协商和协作,使得各UCAV的任务协调随作战环境的变化而相应改变。其次,研究一种基...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉大学
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复杂环境下多UCAV协同规划技术研究

在未来作战体系中,往往通过使用多个无人作战飞行器(UCAV)对目标进行协同攻击,以完成特定的作战任务。为满足这种作战需求,如何合理分配我方可使用的UCAV资源,在复杂的飞行环境中为每枚UCAV生成有效的航迹,并且协调各UCAV的到达时间是一个在未来作战应用中急需解决的难题。针对这一难题,本文首先分析了长航时UCAV飞行特点以及飞行环境,研究了稀疏A*算法(SAS)和遗传算法(GA)的相关理论,在此基础上,结合递阶控制理论,提出了一种解决复杂环境下多UCAV协同规划问题的分层递阶体系框架,并就该体系框架的相关内容进行了系统性研究。这些内容包括复杂飞行环境建模、航线规划建模、三维航线规划及多航线规划算法、任务分配与协同技术等。最后建立了相应的原型系统,并进行了算例试验验证。试验结果表明,在该体系框架下,可以有效地对UCAV资源进行分配,给出满足长航时精确导航UCAV复杂约束约束的多航线,UCAV按给定的航线飞行,在相互不碰撞情况下,...  (本文共143页) 本文目录 | 阅读全文>>

国防科学技术大学
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动态环境下多UCAV分布式在线协同任务规划技术研究

多无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle, UCAV)协同任务规划技术是实现多UCAV在复杂战场环境中协同作战,提高多UCAV协同作战效能的关键技术之一。论文以多UCAV协同执行压制敌防空系统(Suppression of EnemyAnti-air Defense, SEAD)任务为背景,主要围绕有人机管理多UCAV协同执行SEAD和多UCAV自主协同执行SEAD两种典型任务模式,重点研究了多UCAV在线协同任务规划问题的建模及优化方法,并开展了仿真与实验验证。主要工作及创新点如下:(1)分析了动态环境下多UCAV协同执行SEAD任务的作战过程,建立了作战任务执行过程及相应规划过程中涉及的相关要素模型,提出了两种典型SEAD任务模式下多UCAV协同系统的分布式体系结构。从多UCAV协同SEAD任务的执行过程出发,在深入分析多UCAV协同SEAD任务独特性的基础上,对其执行及规划过程中涉及的各...  (本文共189页) 本文目录 | 阅读全文>>

国防科学技术大学
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多UCAV动态协同任务规划建模与滚动优化方法研究

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...  (本文共170页) 本文目录 | 阅读全文>>