无人机集群分布式导航的几何构型优化方法

现有的无人机集群定位方法多依赖卫星导航或高精度锚机,然而当处于卫星信号干扰地区时,集群整体定位精度将受到严重影响。因此,集群几何构型研究对不依赖卫星和高精度锚机的分布式无人机集群协同导航技术至关重要。为了解决分布式集群定位精度提升和构型优化的问题,提出了一种针对分布式集群的几何构型寻优方法。首先计算节点位置精度因子(PDOP),提出了包含集群定位精度最高准则、个体定位精度均衡准则和通信间距均衡准则的分布式无人机集群最优几何构型评价准则,实现集群构型整体式优化。其次,使用LambdaLR函数对粒子群优化(PSO)算法速度更新公式中的惯性权重和学习因子进行改进,基于上述算法估算并优化集群整体定位精度。仿真结果表明,所提方法在不同规模的集群构型寻优问题中均具有较高的鲁棒性,且满足分布式大规模集群构型优化解算的实时性需求,改进PSO算法相较标准PSO的节点PDOP均值均有3.31%~8.54%的优化效果。