李友松,喬福超
(1.東海艦隊(duì)司令部,浙江寧波315122;2.海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊(duì),山東煙臺(tái)264001)
隨著武器裝備的革新和戰(zhàn)場(chǎng)構(gòu)成的日益復(fù)雜,無(wú)人機(jī)所擔(dān)負(fù)的任務(wù)種類越來(lái)越多,其功能也日益綜合。如今,集偵查打擊能力于一體的無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)已逐漸投入應(yīng)用,利用多架UCAV協(xié)同執(zhí)行戰(zhàn)場(chǎng)巡邏任務(wù)(包括偵查與打擊任務(wù))也受到了越來(lái)越多的關(guān)注。
目前,針對(duì)多UCAV 協(xié)同巡邏航路規(guī)劃的研究取得了一些成果[1-4]。文獻(xiàn)[1]設(shè)計(jì)了一種滿足UCAV 機(jī)動(dòng)限制和適應(yīng)數(shù)據(jù)通訊延遲的協(xié)同路徑?jīng)Q策算法,使用搜索回報(bào)函數(shù)引導(dǎo)UCAV對(duì)未知環(huán)境進(jìn)行搜索,仿真結(jié)果表明該方法能夠有效提高協(xié)同搜索的效率,但其僅以搜索效率為目標(biāo),而未對(duì)UCAV的空間分布進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[2]提出了兼顧搜索效率和打擊效率的多UCAV協(xié)同航路原則,使用搜索回報(bào)函數(shù)和加權(quán)平均距離,加強(qiáng)了對(duì)高關(guān)注度區(qū)域的巡邏力度,改善了UCAV 的空間分布。此外,一些窮舉覆蓋航路規(guī)劃模型,如Zamboni搜索方法已經(jīng)得到了發(fā)展應(yīng)用,較好地保證了航路的最優(yōu)性[3-4],然而該方法缺乏靈活性,如在設(shè)計(jì)某地區(qū)的森林火情偵查路線時(shí),不能對(duì)該區(qū)域的湖泊和其他無(wú)林帶進(jìn)行規(guī)避,在載油有限和時(shí)間緊張下,將影響到對(duì)其他更有價(jià)值區(qū)域的偵查活動(dòng)。
本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,采用文獻(xiàn)[2]中的多UCAV 協(xié)同巡邏模型,對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的多UCAV 協(xié)同巡邏進(jìn)行了研究。
復(fù)雜環(huán)境是指目標(biāo)空間分布不均,目標(biāo)分布隨時(shí)間不斷變化,且存在一定的飛行障礙(如禁飛區(qū))的環(huán)境。UCAV在復(fù)雜環(huán)境下的搜索航路應(yīng)充分考慮目標(biāo)出現(xiàn)概率、飛行器活動(dòng)范圍限制等因素,加大對(duì)目標(biāo)出現(xiàn)概率高的區(qū)域的搜索力度,避開(kāi)無(wú)價(jià)值區(qū)域,從而提高UCAV的搜索效率。為實(shí)現(xiàn)該目的,應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行區(qū)域劃分。例如,為提高火情偵查飛機(jī)的工作效率,其搜索環(huán)境應(yīng)根據(jù)植被易燃程度、林木稀疏程度、干燥程度等因素劃分為關(guān)注程度不等的小區(qū)域;又如,UCAV 在爭(zhēng)議海域執(zhí)行巡邏任務(wù)時(shí),應(yīng)根據(jù)目標(biāo)出現(xiàn)的頻率和飛行限制將該海域劃分為一般關(guān)注區(qū)、重點(diǎn)關(guān)注區(qū)、禁飛區(qū)等區(qū)域。
基于上述分析,考慮根據(jù)先驗(yàn)信息,將復(fù)雜環(huán)境劃分為一般關(guān)注區(qū)域、重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域、已知區(qū)域和禁飛區(qū)域。UCAV 主要針對(duì)未知區(qū)域展開(kāi)搜索,并對(duì)重點(diǎn)未知區(qū)域給予更高的搜索頻率。同時(shí),UCAV 應(yīng)當(dāng)盡量避免對(duì)已知區(qū)域進(jìn)行搜索,并完全避開(kāi)禁飛區(qū)域。圖1為某海區(qū)的區(qū)域劃分示意圖。
圖1 某海區(qū)的區(qū)域劃分示意圖Fig.1 Schematic diagram of a sea area's division
UCAV的協(xié)同巡邏是一種兼顧搜索和打擊的作戰(zhàn)形式。例如,在近海作戰(zhàn)中,UCAV執(zhí)行對(duì)水面目標(biāo)的偵查和打擊任務(wù):當(dāng)未發(fā)現(xiàn)目標(biāo)時(shí),UCAV在整個(gè)作戰(zhàn)區(qū)域搜索目標(biāo);當(dāng)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并需對(duì)其進(jìn)行打擊時(shí),UCAV 應(yīng)能及時(shí)飛至交戰(zhàn)地點(diǎn)并實(shí)施打擊,作戰(zhàn)完成后再轉(zhuǎn)為執(zhí)行搜索任務(wù)。
綜上所述,UCAV 在復(fù)雜環(huán)境下的協(xié)同巡邏航路應(yīng)當(dāng)同時(shí)兼顧搜索效率和打擊效率,即應(yīng)滿足以下原則:
1)搜索路徑應(yīng)覆蓋盡量多的未知區(qū)域,并盡可能避開(kāi)已知區(qū)域,完全避開(kāi)禁飛區(qū)域。
2)根據(jù)未知區(qū)域的關(guān)注度,對(duì)關(guān)注度高的區(qū)域給予更高的搜索頻率。
3)UCAV 的空間分布應(yīng)利于打擊盡量多的目標(biāo)。即在巡邏過(guò)程中的多數(shù)時(shí)間里,UCAV 的空間分布能夠使之較快地到達(dá)戰(zhàn)場(chǎng)區(qū)域內(nèi)的任意一點(diǎn)。此外,當(dāng)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的區(qū)域具有不同的關(guān)注度時(shí),UCAV 應(yīng)對(duì)關(guān)注度高的區(qū)域具有更短的打擊距離。
將作戰(zhàn)區(qū)域以等距網(wǎng)格劃分。每一網(wǎng)格(i,j)被賦予一變量V(i,j)以表示UCAV 對(duì)該網(wǎng)格的關(guān)注程度。V(i,j) 取值越大,則網(wǎng)格(i,j) 被關(guān)注的程度越高,若UCAV 對(duì)網(wǎng)格(i,j)內(nèi)的目標(biāo)完全不關(guān)心,則V(i,j)=0。此外,為使UCAV 能夠?qū)w區(qū)實(shí)行完全的規(guī)避,可將禁飛區(qū)內(nèi)網(wǎng)格的關(guān)注度設(shè)置為絕對(duì)值極大的負(fù)值。以圖1 所示的區(qū)域劃分為例,空間中各網(wǎng)格的關(guān)注度賦值為:
式(1)中:A為已知區(qū)域;B為重要未知區(qū)域;C為一般未知區(qū)域;D為禁飛區(qū)域;Negative_Value <0 ,High_Value >Low_Value >0。
假定UCAV 以勻速運(yùn)動(dòng),UCAV 的運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型如下:
式(2)中:xt、yt為無(wú)人機(jī)在t時(shí)刻的坐標(biāo);v為無(wú)人機(jī)的飛行速度;v˙為加速度;ΔT為單位時(shí)間;θt為無(wú)人機(jī)在t時(shí)刻的航向角;θ˙t為無(wú)人機(jī)在t時(shí)刻相對(duì)t-ΔT時(shí)刻的航向角改變量;u為最大轉(zhuǎn)彎角限制參數(shù)。
將連續(xù)的時(shí)間離散為時(shí)間序列{t|t=k?ΔT,k=1,2,…}。以任務(wù)開(kāi)始時(shí)刻為零時(shí)刻,以固定的時(shí)長(zhǎng)ΔT為一個(gè)時(shí)間單位。第n架無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)Un(n=1,2,…,N)的航路可表示為向量:
式(3)中:xn、yn為UCAV 的起點(diǎn)坐標(biāo);θn,t為Un在t時(shí)刻所選擇的航向,相鄰2次轉(zhuǎn)向的時(shí)間間隔為ΔT。
θmax為ΔT內(nèi)UCAV 物理操縱性能所限制的最大轉(zhuǎn)彎角[5]。UCAV的航路如圖2所示。
圖2 UCAV的航路Fig.2 Route of UCAV
UCAV 使用雷達(dá)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè),其在某時(shí)刻的探測(cè)面積用雷達(dá)所覆蓋的網(wǎng)格數(shù)表示。假設(shè)UCAV的雷達(dá)探測(cè)半徑為2 個(gè)網(wǎng)格寬度,則一架UCAV 在某時(shí)刻能探測(cè)到12 個(gè)網(wǎng)格。令P(i,j,t)表示UCAV 在t時(shí)刻對(duì)網(wǎng)格(i,j)的覆蓋情況,若在t時(shí)刻至少有一架UCAV 的雷達(dá)能覆蓋到網(wǎng)格(i,j),則P(i,j,t)=1。若此時(shí)所有UCAV 的雷達(dá)都無(wú)法覆蓋到網(wǎng)格(i,j) ,則P(i,j,t)=0。如圖3 所示,白色網(wǎng)格是被UCAV 雷達(dá)覆蓋的區(qū)域,灰色網(wǎng)格為未被覆蓋的區(qū)域。
令K(i,j,t)表示UCAV在t時(shí)刻對(duì)網(wǎng)格(i,j)內(nèi)目標(biāo)分布的不確定度,且滿足K(i,j,t)∈[0,1]。K(i,j,t)值越大,表示UCAV 對(duì)該區(qū)域的不確定度越高,當(dāng)K(i,j,t)=1時(shí),表示UCAV在t時(shí)刻完全不知道網(wǎng)格(i,j)內(nèi)的目標(biāo)分布情況。在搜索過(guò)程中,若網(wǎng)格(i,j)在t時(shí)刻被UCAV 探測(cè)到,則其下一時(shí)刻的不確定度K(i,j,t+1)變?yōu)?;若(i,j)沒(méi)被探測(cè)到,也根據(jù)該區(qū)域的關(guān)注度V(i,j),其下一時(shí)刻的不確定度K(i,j,t+1)應(yīng)當(dāng)有適量的增加,即:
式中,Q>0 為每ΔT時(shí)間網(wǎng)格(i,j)的不確定度的增量。
由式(4)可以看出,關(guān)注度越高的區(qū)域,其在單位時(shí)間內(nèi)的不確定度的增量越高,由此便可以引導(dǎo)UCAV以更高的頻率對(duì)其進(jìn)行搜索。
以搜索回報(bào)值來(lái)描述巡邏航路的搜索效率。多架UCAV 在整個(gè)飛行過(guò)程中探測(cè)到的所有網(wǎng)格的不確定度的加和,即為該航路的搜索回報(bào)值為
UCAV的空間分布應(yīng)利于打擊盡量多的目標(biāo)。即在巡邏過(guò)程中的多數(shù)時(shí)間里,UCAV 的空間分布能夠使之較快地到達(dá)戰(zhàn)場(chǎng)區(qū)域內(nèi)的任意一點(diǎn)。此外,當(dāng)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的區(qū)域具有不同的關(guān)注度時(shí),UCAV 應(yīng)對(duì)關(guān)注度高的區(qū)域具有更短的打擊距離。
圖4為3架UCAV 在某一時(shí)刻的空間分布圖。圖4 a)中,UCAV在戰(zhàn)場(chǎng)區(qū)域內(nèi)分布得較為分散,對(duì)于需要UCAV 打擊的點(diǎn)a、b、c、d,其與UCAV 之間的最短距離都比較短,尤其對(duì)于重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)d,其與UCAV之間的距離更短;在圖4 b)中,UCAV分布得較為集中,當(dāng)a點(diǎn)需要打擊時(shí),UCAV就無(wú)法及時(shí)趕到。
圖4 某時(shí)刻無(wú)人機(jī)的空間分布Fig.4 Distribution of UCAV in a moment
以加權(quán)平均距離來(lái)描述巡邏航路的打擊效率。令d(i,j,t,n)表示網(wǎng)格(i,j)在t時(shí)刻與無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)Un之間的距離,則表示網(wǎng)格(i,j)在t時(shí)刻與距其最近的UCAV之間的距離。令:
式(7)、(8)中:d(t)為t時(shí)刻所有網(wǎng)格與距其最近的UCAV 之間距離的加權(quán)總和,每一距離的權(quán)值為相應(yīng)點(diǎn)的關(guān)注度;D值即為加權(quán)平均距離,D值越小,UCAV的打擊效率越高。
根據(jù)協(xié)同巡邏航路原則,航路應(yīng)同時(shí)兼顧搜索效率和打擊效率,即既具有較大的搜索回報(bào)值,又具有較小的加權(quán)平均距離。設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù):
式中,α、β(α<0,β>0)是權(quán)重。因戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、任務(wù)性質(zhì)、指揮員性格的差異,其權(quán)重還需要做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。
粒子群優(yōu)化算法將優(yōu)化問(wèn)題的每一個(gè)潛在解表示為搜索空間中的一個(gè)粒子,通過(guò)調(diào)整粒子的位置和移動(dòng)速度實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的尋優(yōu)[6-7]。
假設(shè)在一個(gè)D維的目標(biāo)搜索空間中,有n個(gè)粒子組成一個(gè)群落X=(X1,X2,…,Xn),其中第i個(gè)粒子表示為一個(gè)D維的向量Xi=(xi1,xi2,…,xiD),代表第i個(gè)粒子在D維的搜索空間中的位置,亦代表問(wèn)題的一個(gè)潛在解。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)即可計(jì)算出每個(gè)粒子位置Xi對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值。第i個(gè)粒子的速度為Vi=(vi1,vi2,…,viD),其個(gè)體極值為Pi=(pi1,pi2,…,piD),粒子群的群體極值為G=(g1,g2,…,gD)。在每次迭代過(guò)程中,粒子通過(guò)個(gè)體極值和群體極值更新自身的速度和位置,即
式(10)中:ω為慣性權(quán)重;k為當(dāng)前迭代次數(shù);Vi為粒子速度;c1和c2是非負(fù)常數(shù),稱為加速因子;r1和r2是分布于[0,1]區(qū)間的隨機(jī)數(shù)。為防止粒子的盲目搜索,一般將粒子的位置和速度限制在一定的區(qū)間[-Xmax,Xmax]、[-Vmax,Vmax]。
利用粒子群算法解決一般優(yōu)化問(wèn)題的流程圖如圖5所示。
圖5 粒子群算法流程Fig.5 Process of Particle swarm algorithm
使用粒子群算法對(duì)多UCAV 協(xié)同巡邏航路規(guī)劃進(jìn)行仿真。以單個(gè)粒子表示N架UCAV的航路,其粒子結(jié)構(gòu)如圖6所示。
圖6 多UCAV航路的粒子結(jié)構(gòu)Fig.6 Particle structure of multi UCAV route
其中,xi和yi分別為UCAVi的航路起點(diǎn)的網(wǎng)格坐標(biāo),θi,t為UCAVi在為t時(shí)刻的偏轉(zhuǎn)角,且θi,t∈[1,M],M為UCAV 偏轉(zhuǎn)角的離散數(shù)量。與固定起點(diǎn)的N架UCAV 的航路相對(duì)應(yīng),其粒子的搜索空間是(T+1)×N維的空間。
仿真中,將戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置為20×15的網(wǎng)格區(qū)域,并設(shè)置1 個(gè)重點(diǎn)未知區(qū)域、1 個(gè)已知區(qū)域和1 個(gè)禁飛區(qū)域,其關(guān)注度分別設(shè)為2、0、0;剩余未劃分的區(qū)域?yàn)橐话阄粗獏^(qū)域,其關(guān)注度設(shè)為1。3架UCAV從不同基地起飛開(kāi)始執(zhí)行巡邏任務(wù),其起點(diǎn)坐標(biāo)分別為(4,1),(8,1),(12,1),UCAV的最大拐彎角為90°,雷達(dá)探測(cè)半徑為1個(gè)網(wǎng)格寬度,每單位時(shí)間ΔT前進(jìn)距離也為1個(gè)網(wǎng)格寬度。粒子群算法的各參數(shù)取值為:加速因子c1和c2均設(shè)為2;r1和r2取[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù);慣性權(quán)重ω隨迭代次數(shù)的增加由0.9 線性變化至0.4,迭代次數(shù)設(shè)為1 000 次。
圖7 的航路是多UCAV 分區(qū)域搜索的常規(guī)航路,是目前應(yīng)用較為普遍的非協(xié)同搜索航路。在分區(qū)域搜索時(shí),各UCAV 之間無(wú)協(xié)同,每架UCAV 在其搜索區(qū)域內(nèi)按照最大搜索效率進(jìn)行覆蓋式搜索。圖8是仿真得到的3 架UCAV 的協(xié)同巡邏航路,航路點(diǎn)為25。分別計(jì)算圖7、圖8 中2 種航路的搜索回報(bào)值、搜索覆蓋率、加權(quán)平均距離,計(jì)算結(jié)果如圖9所示。對(duì)比圖9中協(xié)同巡邏航路與非協(xié)同航路的參數(shù)。雖然協(xié)同航路的搜索覆蓋率(47%)不及非協(xié)同航路(51%),但在空間分布方面,協(xié)同航路的加權(quán)平均距離(3.01)遠(yuǎn)小于非協(xié)同巡邏航路的加權(quán)平均距離(3.78),因而前者具有更高的打擊效率。協(xié)同航路的搜索回報(bào)值(9.67)高于非協(xié)同航路的搜索回報(bào)值(8.51),這是因?yàn)閰f(xié)同航路對(duì)關(guān)注度高的區(qū)域提高了搜索頻率。
圖7 25航路點(diǎn)的非協(xié)同搜索航路Fig.7 Non cooperative search route with 25 points
圖8 25航路點(diǎn)的協(xié)同巡邏航路Fig.8 Cooperative patrol route with 25 points
圖9 航路參數(shù)對(duì)比Fig.9 Comparison of route parameter
為說(shuō)明協(xié)同巡邏航路規(guī)劃算法所生成的航路具有更好的打擊效率,將UCAV飛行距離設(shè)置為15個(gè)航路點(diǎn),起點(diǎn)坐標(biāo)分別設(shè)為(2,1),(2,10),(15,7),得到的航路如圖10 所示??梢钥闯?,從t=1 時(shí)刻到t=15 時(shí)刻,3架UCAV在同一時(shí)刻的空間分布都較為分散,與區(qū)域內(nèi)多數(shù)網(wǎng)格點(diǎn)之間的距離較短,尤其對(duì)于重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)格點(diǎn)具有更短的距離,因而具有較好的打擊效率。圖11 是航路點(diǎn)為50 的協(xié)同巡邏航路,該航路基本覆蓋了區(qū)域內(nèi)所有點(diǎn),且在重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)較為密集,在一般區(qū)域內(nèi)較為稀疏,達(dá)到了預(yù)期的加強(qiáng)對(duì)高關(guān)注度區(qū)域的巡邏的目的。
圖10 15個(gè)航路點(diǎn)的協(xié)同巡邏航路Fig.10 Cooperative patrol route with 15 points
圖11 50個(gè)航路點(diǎn)的協(xié)同巡邏航路Fig.11 Cooperative patrol route with 50 points
多UCAV 在復(fù)雜環(huán)境下的協(xié)同巡邏航路規(guī)劃算法通過(guò)對(duì)未知區(qū)域、已知區(qū)域、禁飛區(qū)域設(shè)置不同的關(guān)注度,并使用搜索回報(bào)函數(shù)和加權(quán)平均距離對(duì)UCAV進(jìn)行引導(dǎo),加強(qiáng)了對(duì)高關(guān)注度區(qū)域的巡邏力度,改善了UCAV 的空間分布,與文獻(xiàn)[2]的結(jié)果相比,本文中UCAV完全避開(kāi)了禁飛區(qū),并減少了對(duì)已知區(qū)域的搜索。仿真結(jié)果顯示,在上述20×15的網(wǎng)格內(nèi),1個(gè)重點(diǎn)未知區(qū)域、1 個(gè)已知區(qū)域和1 個(gè)禁飛區(qū)域,3 架UCAV 的條件下,協(xié)同航路的搜索回報(bào)值比非協(xié)同航路提高了13.6%,加權(quán)平均距離僅為非協(xié)同航路的79.6%。UCAV 的協(xié)同航路和空間分布既加強(qiáng)了對(duì)高關(guān)注度區(qū)域的巡邏力度,又利于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行快速打擊。因此,在復(fù)雜環(huán)境下,本文的多UCAV 協(xié)同巡邏航比一般非協(xié)同航路具有更好的搜索效率和打擊效率。
[1] 吳文超,黃長(zhǎng)強(qiáng),宋磊.不確定環(huán)境下的多無(wú)人機(jī)協(xié)同搜索航路規(guī)劃[J].兵工學(xué)報(bào),2011,32(11):1337-1342.
WU WENCHAO,HUANG CHANGQIANG,SONG LEI.Cooperative search and path planning of multi-unmanned air vevehicles in uncertain environment[J]. Acta Armamentarii,2011,32(11):1337-1342.(in Chinese)
[2] 喬福超,王昌金.按關(guān)注度分布的多無(wú)人機(jī)協(xié)同巡邏航路規(guī)劃[C]//海洋發(fā)展與指揮控制會(huì)議.煙臺(tái),2013:144-147.
QIAO FUCHAO,WANG CHANGJIN. Cooperative patrol and path planning of multi-UCAVs according to degree of concern[C]//Ocean Development and Command Control Cconference. Yantai,2013:144-147.(in Chinese)
[3] CHANDLER P,PACHTER M,RASMUSSEN S. Hierarchical control for autonomous teams[C]//Proceedings of AIAA Guidance,Navigation,and Control Conference and Exhibit. Montreal:American Institute of Aeronautics and Astronautics,2001:632-642.
[4] SVENNEBRING J,KOENIG S. Building terrain-covering ant robots:a feasibility study[J].Autonomous Robots,2004:16(3):313-332.
[5] 黃長(zhǎng)強(qiáng),翁興偉,王勇.多無(wú)人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)技術(shù)[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2012:41-53.
HUANG CHANGQIANG,WENG XINGWEI,WANG YONG. Cooperative combat technology for multi-UAVS[M]. Beijing:National Defense Industry Press,2012:41-53.(in Chinese)
[6] 汲萬(wàn)峰,姜禮平,朱建沖.基于機(jī)動(dòng)目標(biāo)威脅和粒子群算法的航路規(guī)劃[J].電光與控制,2010,17(11):5-8.
JI WANFENG,JIANG LIPING,ZHU JIANCHONG.Route planning based on mobile threat and particle swarm optim ization[J]. Electronics Optics and Control,2010,17(11):5-8.(in Chinese)
[7] 王磊,施榮華.基于粒子群算法的無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃與建模仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真,2011,28(4):74-77.
WANG LEI,SHI RONGHUA. Application of particle swan optimization algorithm to path planning of unmanned aerial vehicle[J]. Computer Simulation,2011,28(4):74-77.(in Chinese)
[8] 丁偉鋒,嚴(yán)建鋼,葉文.不同作戰(zhàn)任務(wù)條件下的UCAV航路規(guī)劃問(wèn)題建模[J].海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào),2012,27(1):115-119.
DING WEIFENG,YAN JIANGANG,YE WEN. Research on the UCAV path planning model in different combat mission condition[J]. Journal of Naval Aeronautical and Astronautical University,2012,27(1):115-119.(in Chinese)
[9] CHOSET H.Coverage for robotics:a survey of recent results[J]. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence,2001,31:113-126.
[10]劉鋼,老松楊,侯綠林,等.知識(shí)引導(dǎo)的智能優(yōu)化算法在航路規(guī)劃中的應(yīng)用[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào),2013,40(1):103-108.
LIU GANG,LAO SONGYANG,HOU LVLIN,et al.Application of knowledge-conducting intelligent optimization algorithms to path planning[J].Journal of Hunan University,2013,40(1):103-108.(in Chinese)
[11]劉科,周繼強(qiáng),郭小和.基于改進(jìn)粒子群算法的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃研究[J].中北大學(xué)學(xué)報(bào),2013,34(4):441-447.
LIU KE,ZHOU JIQIANG,GUO XIAOHE. Path planning research for unmanned air vehicle based on improved particle swarm algorithm[J].Journal of North University of China,2013,34(4):441-447.(in Chinese)
[12]杜繼永,張鳳鳴,毛紅保,等.多UAV協(xié)同搜索的博弈論模型及快速求解方法[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2013,47(4):667-673.
DU JIYONG,ZHANG FENGMING,MAO HONGBAO,et al. Game theory based Multi-UAV cooperative searching model and fast solution approach[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University,2013,47(4):667-673.(in Chinese)
[13]李帆,郝博,萬(wàn)聰梅,等.基于混合粒子群優(yōu)化算法的多彈協(xié)同航跡規(guī)劃[J].飛行力學(xué),2013,31(1):93-96.
LI FAN,HAO BO,WAN CONGMEI,et al.Multi-missile cooperative route planning based on hybrid particle swarm optimization[J]. Flight Dynamics,2013,31(1):93-96.(in Chinese)