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1、多架無(wú)人機(jī)協(xié)同偵察目標(biāo)是未來(lái)獲取戰(zhàn)場(chǎng)信息的重要手段,偵察的準(zhǔn)確性直接影響到能否精確地攻擊等一系列作戰(zhàn)活動(dòng)。目前無(wú)人機(jī)偵察方面的研究主要針對(duì)一定區(qū)域內(nèi)的固定目標(biāo),然而,實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中有很多對(duì)象是移動(dòng)目標(biāo)。對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的偵察不同于也難于對(duì)固定目標(biāo)的偵察,它不僅包含了對(duì)固定目標(biāo)偵察所需要的技術(shù)問(wèn)題,并且對(duì)已偵察到的目標(biāo)還有一個(gè)如何定位和跟蹤的問(wèn)題。因此,本文主要從協(xié)同搜索移動(dòng)目標(biāo)和協(xié)同跟蹤移動(dòng)目標(biāo)兩個(gè)方面對(duì)多架無(wú)人機(jī)協(xié)同偵察移動(dòng)目標(biāo)展開研究。<
2、br> 針對(duì)多無(wú)人機(jī)協(xié)同偵察移動(dòng)目標(biāo)問(wèn)題,首先分析了偵察的整個(gè)過(guò)程,然后對(duì)多無(wú)人機(jī)協(xié)同偵察移動(dòng)目標(biāo)的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行建模,分別建立了無(wú)人機(jī)模型、傳感器模型、偵察目標(biāo)模型和雷達(dá)威脅模型。最后詳細(xì)討論了偵察過(guò)程中的協(xié)同搜索與協(xié)同跟蹤兩個(gè)部分。
研究多無(wú)人機(jī)協(xié)同搜索移動(dòng)目標(biāo)問(wèn)題時(shí),為了提高目標(biāo)的搜索效率,提出了一種啟發(fā)式搜索策略,即增益值最大搜索策略,同時(shí)與經(jīng)典的隨機(jī)式搜索策略、掃描式搜索策略以及將整個(gè)搜索區(qū)域分區(qū)后的上述三種策略進(jìn)行
3、比較。仿真結(jié)果表明:分區(qū)增益值最大搜索策略在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)搜索到目標(biāo)的次數(shù)最多,并且第一次搜索到目標(biāo)的平均時(shí)間最短。
研究多無(wú)人機(jī)協(xié)同跟蹤移動(dòng)目標(biāo)問(wèn)題時(shí),為了提高目標(biāo)的跟蹤性能,采用預(yù)測(cè)算法對(duì)目標(biāo)未來(lái)一段時(shí)間狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。針對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的模型不同,提出了不同的算法。針對(duì)線性系統(tǒng)模型,采用卡爾曼濾波算法與粒子濾波算法進(jìn)行預(yù)測(cè)比較,仿真結(jié)果表明:對(duì)于線性系統(tǒng)模型,卡爾曼濾波算法仿真時(shí)間快,跟蹤效果更好;針對(duì)非線性系統(tǒng)模型,采用擴(kuò)展卡爾
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