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作 者:周绍磊[1] 康宇航 史贤俊[1] 戴邵武[1] 周超[3]
机构地区:[1]海军航空工程学院控制工程系 [2]91899部队 [3]92857部队
出 处:《北京航空航天大学学报》2017年第10期1960-1971,共12页Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics
基 金:国家自然科学基金(61102167);航空科学基金(20135184007)~~
摘 要:针对敌方防御区域内各种威胁,为了实现隐蔽突防并实施对敌有效打击,在突防过程中多无人机(UAV)编队需要进行重构控制,并且编队内的相互避碰问题与通信约束问题也需考虑。通过建立无人机虚拟领航编队模型并引入邻居集,采用分布式模型预测控制(DMPC)同时构建多无人机编队的重构代价函数,提出采用改进量子粒子群优化(RQPSO)算法进行求解,并将求解结果与采用粒子群优化算法的结果进行对比。仿真结果表明,本文算法能够有效控制多无人机编队完成自主重构,实现安全隐蔽突防任务。For various threats in the enemy defense area, in order to achieve covert penetration and im- plement effective combat against enemy, the unmanned aerial vehicle (UAV) formation needs to be reconfig- ured in the process of penetration, and the muhi-UAV collision avoidance problem and communication con- straint problem within the formation also need be considered. By establishing the virtual leader formation mod- el and introducing the neighbor set, this paper adopts distributed model predictive control (DMPC) , recon- structs the cost function of muhi-UAV formation reconfiguration, and proposes that the cost function is solved by adopting the revised quantum-behaved particle swarm algorithm. The solving result is compared with the re- sult obtained by particle swarm algorithm. Simulation result shows that this algorithm can control multi-UAV formation' autonomous reconfiguration effectively and achieve covert penetration safely.
关 键 词:无人机(UAV) 编队重构 邻居集 分布式模型预测控制(DMPC) 量子粒子群
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