双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索方法

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摘要

本发明涉及无人机集群协同目标搜索，特别是双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索方法,其特征是：至少包括如下步骤：步骤1)根据无人机初始的场景信息，引入概率图标志位，依据概率图标志位建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率图模型；步骤2)结合目标场景信息给出无人机的飞行规则，建立无人机运动模型；确定无人机航向角最大收益的目标函数及约束条件；步骤3)获取无人机航向角度的最优值，使用遗传算法。它克服了传统算法早熟现象，保证了飞行路径可行性，同时避免对区域的重复搜索。

基本信息

专利标题：

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110389595A

申请号：

CN201910519890.X

公开（公告）日：

2019-10-29

申请日：

2019-06-17

授权号：

CN110389595B

授权日：

2022-04-19

发明人：

秋勇涛刘友江周劼孙伟黄杰

申请人：

中国工程物理研究院电子工程研究所;西安电子科技大学

申请人地址：

四川省绵阳市游仙区中物院电子工程研究所新区507室

代理机构：

西安吉顺和知识产权代理有限公司

代理人：

鲍燕平

优先权：

CN201910519890.X

主分类号：

G05D1/10

IPC分类号：

G05D1/10