【摘 要】
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针对多无人机在复杂的战场环境中如何高效侦察多种类型目标的问题,提出了一种基于改进遗传算法的多无人机协同侦察航迹规划算法。首先,根据战场环境中不同类型目标的侦察要求
【机 构】
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陆军工程大学无人机工程系,海军工程大学兵器工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51307183),军内科研(ZS2015070132A12007)
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针对多无人机在复杂的战场环境中如何高效侦察多种类型目标的问题,提出了一种基于改进遗传算法的多无人机协同侦察航迹规划算法。首先,根据战场环境中不同类型目标的侦察要求,建立了以整体时间代价最小为目标函数的航迹规划模型。然后,改进了遗传算法的编码、交叉和变异等操作,来实现异质型目标分配与航迹规划的集中一体化求解。最后,为了提高算法的收敛速度,在交叉和变异操作过程中,加入了适应度更新策略。仿真结果验证了该算法的可行性,而且在4架无人机观测3种类型共10个目标的仿真条件下,相较于使用双染色体编码和多重变异算子的基于
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