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多无人机编队协同控制软件平台设计与仿真
被引量:
2
1
作者
李春
宋晓程
李芳芳
《现代防御技术》
2018年第6期143-150,共8页
在战场环境瞬息万变、作战任务日益复杂的现代战争中,多架无人机编队协同完成复杂的作战任务已成为一种趋势。多无人机编队控制及重构是多无人机系统的核心内容和关键技术。基于微粒群算法、蚁群算法研究了多无人机编队控制及重构、航...
在战场环境瞬息万变、作战任务日益复杂的现代战争中,多架无人机编队协同完成复杂的作战任务已成为一种趋势。多无人机编队控制及重构是多无人机系统的核心内容和关键技术。基于微粒群算法、蚁群算法研究了多无人机编队控制及重构、航线规划及重规划问题,特别是在解决编队重构问题时,提出一种多样性微粒群算法。设计了多无人机编队飞行协同控制平台,仿真结果表明,标准微粒群算法、蚁群算法等智能算法可以较好解决编队控制、编队重构和航线规划问题,多样性微粒群算法具有更强的全局寻优能力。
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关键词
多无人机
编队控制
编队重构
多样性微粒群算法
航线规划
蚁
群
算法
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职称材料
题名
多无人机编队协同控制软件平台设计与仿真
被引量:
2
1
作者
李春
宋晓程
李芳芳
机构
北京电子工程总体研究所
出处
《现代防御技术》
2018年第6期143-150,共8页
文摘
在战场环境瞬息万变、作战任务日益复杂的现代战争中,多架无人机编队协同完成复杂的作战任务已成为一种趋势。多无人机编队控制及重构是多无人机系统的核心内容和关键技术。基于微粒群算法、蚁群算法研究了多无人机编队控制及重构、航线规划及重规划问题,特别是在解决编队重构问题时,提出一种多样性微粒群算法。设计了多无人机编队飞行协同控制平台,仿真结果表明,标准微粒群算法、蚁群算法等智能算法可以较好解决编队控制、编队重构和航线规划问题,多样性微粒群算法具有更强的全局寻优能力。
关键词
多无人机
编队控制
编队重构
多样性微粒群算法
航线规划
蚁
群
算法
Keywords
multi unmanned aerial vehicles(UAVs)
formation control
formation reconfiguration
diversity particle swarm optimization(PSO) algorithm
flight path planning
ant colony optimization(ACO) algorithm
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V323.18 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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作者
出处
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被引量
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1
多无人机编队协同控制软件平台设计与仿真
李春
宋晓程
李芳芳
《现代防御技术》
2018
2
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