多UCAV在线协同任务分配技术研究

发布时间：2017-10-09 19:16

  本文关键词：多UCAV在线协同任务分配技术研究

  更多相关文章： 无人作战飞机 航路预规划 防空火力压制 在线任务分配 CBBA算法

【摘要】：在动态变化的战场环境中,在线协同任务分配技术是多无人作战飞机实现快速反应和高效协同的关键技术之一。本文从问题的描述与建模开始,分别以对地攻击任务和防空火力压制任务为背景,在有限集中的分布式控制体系中,重点研究了多无人作战飞机在线协同任务分配中威胁区约束、协同约束和时序约束的处理方法,并进行了仿真与试验验证。首先,阐述了多无人作战飞机在线协同任务分配问题的实时性、分布性和复杂性,分析了多无人作战飞机协同作战系统的控制结构,在此基础上对多无人作战飞机在线协同任务分配问题的相关概念进行了定义和描述,并建立了相应的数学模型。其次,考虑到战场威胁对任务分配问题的影响,给出了基于改进RRT算法的在线航路预估方法,在基本的RRT算法中加入了启发式估价函数,改进了新节点生成的采样策略。采取回归分析的方法解决局部最优问题,有效地解决了基本RRT算法随机性大,规划路径重复性差的缺点,实现了最优性和快速性的有效折中。再次,着眼于协同约束处理,以多无人作战飞机协同执行对地攻击任务为背景,针对算法CBBA要求一个任务只能分配给一个Agent的缺陷,采取将需要多架无人作战飞机协同执行的目标进行复制,而后依据CBBA算法框架分别求解的方法,实现了多无人作战飞机在线协同任务分配的目的,同时设计了综合考虑路径距离和威胁代价的评价函数,对基于改进RRT的在线航路预估方法在CBBA框架下进行了验证。最后,着眼于时序约束处理,结合多无人作战飞机协同执行防空火力压制任务的需求,对基于招聘的任务分配算法进行了改进。一方面为每架无人作战飞机设置任务路径,任务分配按照任务间时序约束的优先级依次进行,另一方面,任务分配过程中,计算每个任务的开始时间和完成时间,要求无人作战飞机到达任务的时间必须大于或者等于其前继任务的完成时间。实现了防空火力压制任务的快速在线分配,同时最大限度地减少了无人作战飞机协同执行任务时的等待时间。
【关键词】：无人作战飞机 航路预规划 防空火力压制 在线任务分配 CBBA算法
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V279;O212.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-15
• 第一章 绪论15-19
• 1.1 研究背景15
• 1.2 研究现状15-18
• 1.2.1 问题建模15-16
• 1.2.2 求解算法16-17
• 1.2.3 在线任务分配17-18
• 1.3 论文的研究内容与组织结构18-19
• 第二章 在线协同任务分配问题分析与模型建立19-27
• 2.1 多UCAV在线协同任务分配问题的特点19-20
• 2.1.1 UCAV之间的协同性19
• 2.1.2 任务分配的实时性19-20
• 2.1.3 任务分配的自主性20
• 2.2 多UCAV在线协同控制系统的体系结构20-21
• 2.3 多UCAV在线协同任务分配问题的建模21-25
• 2.3.1 多UCAV在线协同任务分配问题的目标22-23
• 2.3.2 多UCAV在线协同任务分配问题的约束条件23-24
• 2.3.3 多UCAV在线协同任务分配问题的数学模型24-25
• 2.4 本章小结25-27
• 第三章 基于改进RRT的在线航路预规划技术27-37
• 3.1 问题分析与求解思路27-30
• 3.1.1 任务分配与航路规划27-28
• 3.1.2 在线航路预规划技术的研究思路28-29
• 3.1.3 RRT算法介绍29
• 3.1.4 航路代价计算29-30
• 3.2 面向在线航路预规划的RRT算法改进策略30-32
• 3.2.1 采用多重随机采样策略30-31
• 3.2.2 引入启发式估价函数31-32
• 3.2.3 利用回归分析消除局部最优32
• 3.3 基于改进RRT的在线航路预估算法描述32-33
• 3.4 仿真实验33-36
• 3.4.1 实验环境设置33
• 3.4.2 实验结果分析33-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 基于扩展CBBA的对地攻击任务在线协同分配37-49
• 4.1 基于CBBA的问题分析与建模37-40
• 4.1.1 CBBA简单介绍37
• 4.1.2 CBBA的研究回顾与分析37-38
• 4.1.3 基于CBBA的求解思路38-39
• 4.1.4 基于CBBA的问题建模39-40
• 4.2 面向对地攻击任务在线协同分配的CBBA扩展40-41
• 4.2.1 信息结构40
• 4.2.2 评价函数的设计40-41
• 4.2.3 基于CBBA框架的多机协同实现41
• 4.3 基于扩展CBBA的在线协同任务分配算法描述41-42
• 4.4 仿真实验42-47
• 4.4.1 实验一43-44
• 4.4.2 实验二44-47
• 4.5 本章小结47-49
• 第五章 基于改进RBTA的SEAD任务在线协同分配49-65
• 5.1 问题描述与求解分析49-53
• 5.1.1 SEAD任务介绍49-50
• 5.1.2 SEAD任务分配问题的求解思路50-51
• 5.1.3 RBTA算法介绍51-52
• 5.1.4 基于RBTA算法的SEAD任务分配问题模型52-53
• 5.2 面向SEAD任务的RBTA改进策略53-56
• 5.2.1 信息结构53
• 5.2.2 时序约束的处理方法53-54
• 5.2.3 任务分配目标的实现机制设计54-56
• 5.3 面向SEAD任务的改进RBTA算法流程图56-58
• 5.4 实验验证58-63
• 5.4.1 实验一59-61
• 5.4.2 实验二61-63
• 5.5 本章小结63-65
• 第六章 总结与展望65-67
• 6.1 论文总结65-66
• 6.2 进一步的研究方向66-67
• 参考文献67-71
• 致谢71-73
• 作者简介73-74

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本文编号：1001937