多目标识别下的机群协同控制技术研究

发布时间：2021-12-31 01:04

　　无人机（Unnamed Aerial Vehicle）作为未来战场上的主力飞行器之一,拥有着全天候、多角度的侦查—攻击功能。随着科技工业技术的不断提升,智能化、自主化的无人机的理论和技术在不断地提出和更新。尤其在未来的战场上,单独执行作战任务的无人机几乎是不可能存在的,大机群化的无人机群将会被广泛地应用于军事领域,以及在民用领域中也会有诸多应用。所以研究机群中的各UAV的协同控制变得尤为重要。如何让机群中的UAV在飞行过程中保持一定的姿态和如何到达目标具有现实和理论意义。为了达到在多目标识别下的机群协同控制,本文提出了基于多目标探测与识别的方法,得到的目标相对参数给定于机群。多目标探测识别是基于在空中飞行的无人机如何依靠视觉或者其他手段完成对多目标的探测、识别。比如在军事领域中无人机群对地面装甲、火炮、车辆识别。识别后的目标位置、距离结果作为任务,分配给无人机群。然后无人机群为了执行任务,如何规划路径。围绕上述问题,本文研究工作如下:（1）研究了多目标探测与识别。本文提出了一个简化的多目标识别方法。在雷达探测上,完成了所有机群中的UAV对目标的距离的探测,在这种方法下,得到了简行易得的... 

【文章来源】：沈阳理工大学辽宁省

【文章页数】：98 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

雷达探测多目标示意图

沈阳理工大学硕士学位论文-16-图2.2发射信号Fig2.2Transmittingsignal发射采样为400的chip信号，并得到图2.3的接收信号：图2.3接收信号Fig2.3Receivedsignal

沈阳理工大学硕士学位论文-16-图2.2发射信号Fig2.2Transmittingsignal发射采样为400的chip信号，并得到图2.3的接收信号：图2.3接收信号Fig2.3Receivedsignal

【参考文献】：
期刊论文
[1]多无人机协同方法研究[J]. 曹文静,徐胜红.  飞航导弹. 2017(01)
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[3]无人机航路规划研究[J]. 刁德权.  无线互联科技. 2014(08)
[4]基于A*算法的无人机航路规划算法[J]. 席庆彪,苏鹏,刘慧霞.  火力与指挥控制. 2013(11)
[5]美国陆军无人机系统概述[J]. 刘丽,汪涛,陈瑛.  飞航导弹. 2011(08)
[6]国外无人机技术的发展[J]. 刘重阳.  舰船电子工程. 2010(01)
[7]基于计算智能方法的无人机任务指派约束优化模型研究[J]. 潘峰,陈杰,任智平,王光辉.  兵工学报. 2009(12)
[8]多UAV协同任务规划研究[J]. 朱毅,张涛,程农,宋靖雁.  系统仿真学报. 2008(S2)
[9]A*算法寻找路径[J]. 潘海波.  黑龙江科技信息. 2009(18)
[10]概率地图UAV航线规划的改进型蚁群算法[J]. 陈岩,苏菲,沈林成.  系统仿真学报. 2009(06)

博士论文
[1]动态环境下多UCAV分布式在线协同任务规划技术研究[D]. 苏菲.国防科学技术大学 2013
[2]基于一致性理论的多UAV分布式协同控制与状态估计方法[D]. 张庆杰.国防科学技术大学 2011
[3]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[D]. 龙涛.国防科学技术大学 2006
[4]无人机航路规划方法研究[D]. 柳长安.西北工业大学 2003
[5]多目标跟踪算法及实现研究[D]. 刘刚.西北工业大学 2003

硕士论文
[1]基于强化学习的多无人机协同任务规划算法研究[D]. 樊龙涛.河南科技大学 2019
[2]动态环境下的多无人机协同控制技术研究与验证[D]. 陈琨.北京邮电大学 2019
[3]多无人机任务分配算法研究[D]. 郑玉会.西安电子科技大学 2018
[4]面向移动目标追踪的多无人机协同航迹规划及任务分配[D]. 杨娜.天津大学 2018
[5]多无人机协同路径规划技术研究及模拟实现[D]. 刘浩.电子科技大学 2016
[6]多无人机任务分配与路径规划算法研究[D]. 丁家如.浙江大学 2016
[7]多水下无人航行器协同任务智能分配算法研究[D]. 邓明.哈尔滨工程大学 2015
[8]集中式多类型无人机编队任务分配方法研究[D]. 胡雄超.西安电子科技大学 2013
[9]直线航路规划算法及其实现[D]. 胡乙锋.西安电子科技大学 2012
[10]无人机航路规划算法研究与应用[D]. 单敏瑜.江南大学 2009



本文编号：3559325