好文档就是一把金锄头!
欢迎来到金锄头文库![会员中心]
电子文档交易市场
安卓APP | ios版本
电子文档交易市场
安卓APP | ios版本

数学建模论文_无人机自主飞行航迹规划问题.doc

18页
  • 卖家[上传人]:s9****2
  • 文档编号:445026969
  • 上传时间:2022-12-18
  • 文档格式:DOC
  • 文档大小:507.50KB
  • / 18 举报 版权申诉 马上下载
  • 文本预览
  • 下载提示
  • 常见问题
    • 题 目无人机自主飞行航迹规划问题摘要本文分别研究了基于二维平面和三维空间的最优航迹规划问题对于第一问,我们在忽略地形和无人机操作性能等因素影响的根底上,将影响无人机飞行的“敌方雷达威胁〞和“飞行燃油代价〞两个因素进展了量化处理,建立了雷达威胁模型和燃油代价模型,并在这两个模型的根底上建立了基于二维平面的最优航迹规划模型在求解该模型时,我们依据图论中的相关理论,将二维平面划分成了假设干网格,然后使用Dijkstra算法来求最优航迹对于第二问,我们在第一问的模型的根底上,同时考虑了地形因素和无人机的操作性能〔主要是拐弯〕,增加了“无人机飞行高度代价〞和“无人机操作性能〞两个指标,并对其进展了量化处理同时,我们对雷达威胁模型进展了适当的简化,建立了一个较复杂的、基于三维空间的最优航迹规划模型在求解该模型时,我们将三维空间划分为假设干个小方块,在“无人机操作性能〞作为补充约束条件的根底上,采用蚁群算法,得到了最优航迹在建立以上两个模型的根底上,我们对每个模型的可行性分别进展了分析由于规划的约束条件众多而且模糊性大、研究的各因素之间的相互联系及不同种类无人机的控制方式和任务情况各异,因而模型存在着一定的缺陷。

      我们用MATLAB对建立的两个模型进展了仿真,分别得到了基于二维平面的最优航迹和基于三维空间最优航迹此外,我们分析了所建模型的优缺点,并对模型的完善进展了进一步的探索关键词:最优航迹 Dijkstra算法 蚁群算法 MATLAB仿真. z-目 录1. 问题的重述------------------------------------------------------------------------------------22. 问题的分析------------------------------------------------------------------------------------23. 模型假设----------------------------------------------------------------------------------------34. 符号说明----------------------------------------------------------------------------------------35. 模型的建立-------------------------------------------------------------------------------------35.1问题一模型的分析、建立与求解-----------------------------------------------------35.2问题二模型的分析、建立与求解-----------------------------------------------------66. 模型的可行性分析与仿真-------------------------------------------------------------------96.1模型的可行性分析-----------------------------------------------------------------------96.2模型的仿真-------------------------------------------------------------------------------107. 模型的评价、改良及推广-------------------------------------------------------------------128. 参考文献----------------------------------------------------------------------------------------149. 附录----------------------------------------------------------------------------------------------15一、问题的重述无人机的开展至今已有70多年的历史,其军事应用主要是执行各种侦察任务。

      随着无人机平台技术和机载遥感技术的不断开展,它的军事应用围已经得到大大的扩展,并且这种扩展还将持续下去,如通信中继、军事测绘、电子对抗、信息攻击等特别是准确制导武器技术的开展,又使它成为搭载这种武器的理想平台众所周知,“自主飞行〞的能力是无人驾驶飞机所必须具有的如果要实现无人驾驶飞机的自主飞行,则就要求无人驾驶飞机具有相当程度的飞行航迹规划能力无人机的航迹规划是指其为了圆满完成任务而作的方案它往往指单机在初始位置、终止位置和一些目标任务结点确定之后的航迹规划问题,其根本功能是根据无人机的性能和飞经的地理环境、威胁环境等因素,对的目标规划提出满足要求的航迹,以便在实际飞行时可以根据需要进展实时的局部修改现在要讨论如下的情况:假定无人机的活动围为20km×20km的区域,无人机起点的平面坐标为[1,2](单位:km), 攻击目标的平面坐标为[19,18](单位:km),同时不考虑无人机起飞和降落时的限制数字地图和敌方威胁情况(主要考虑雷达威胁)可以从中查得数字地图可以做适当的简化,比方可以把地形近似分为三种:高地,低地以及过渡地带具体问题如下:问题1:忽略地形和无人机操作性能等因素的影响,综合考虑敌方威胁情况、无人机航程等因素,基于二维平面建立单机单目标的航迹规划模型。

      问题2:把模型扩展到三维空间,并同时考虑无人机的操作性能〔主要考虑拐弯〕和地形因素问题3:试讨论和分析上述模型的可行性,并做仿真分析二、问题的分析对于问题一,经过分析后我们认为平面是一个连续的集合,为了便于研究,我们将无人机能够活动的平面划分成有限个正方形的网格,这样就可以把无限的、连续的研究对象转化为有限的、离散的,便于计算和研究另外,这样划分也可以保证计算结果的精度另外,要考虑敌方的威胁〔这里主要指雷达威胁〕,则就要将雷达的“威胁程度〞进展量化在进展了量化之后,就可以考虑构建威胁模型在上述准备工作完成之后,就要根据量化的数据进展最优航迹的求解因为我们在本问中所建立的模型求解的是最优航迹,所以可以使用Dijkstra算法进展求解问题二要求把模型扩展到三维空间,并同时考虑无人机的操作性能〔主要考虑拐弯〕和地形因素经过分析我们认为,问题二是在问题一的根底上,把问题拓展到三维空间里,综合考虑雷达威胁因素、地形因素和飞机本身的因素,建立一个可以确定飞机最优航迹的综合模型因此,无人机的航迹规划问题可转化为一个带约束的优化问题如果对规划空间进展三维网格划分,可得到假设干节点,从而构成一个网格图,则优化问题的搜索空间就转化为一个离散的空间节点集,而问题的求解也可简单归结为一个求解网络图最短路径的组合优化问题,使得无人机在沿着这些节点所形成的路径上飞行时具有最小代价。

      对此我们采用一种基于改良蚁群算法的无人机三维航迹规划方法, 将最短路径的信息反应到系统中作为搜索的指导信号,并改良节点选择方法,以提高应用蚁群算法搜索无人机三维航路的效率,以保证在敌方防御区域以最小的被发现概率以及可承受的航程到达目标对于第三问,我们可以在对相关参数进展适当赋值后,在MATLAB中进展仿真模拟三、模型假设〔1〕假设中所提供雷达威胁的坐标方位表和数字地图真实有效,并在短期不会改变〔2〕假设无人机的活动围为题目中所述的20km×20km的区域〔3〕假设所有雷达全天24小时都开机〔4〕假设每个雷达的作用方式完全一致,且无人机具有一样的雷达反射截面〔5〕假设每个雷达之间不存在信息交流,即当一个雷达发现目标时,不会通知其他雷达〔6〕假设无人机在执行任务的过程中不会出现故障〔7〕不考虑地形的变化对气流造成的影响四、符号说明:雷达对无人机的杀伤概率:突防高度下绝对杀伤区半径:突防高度下非绝对杀伤区半径:雷达对无人机的威胁代价:无人机飞行时的的燃油代价:无人机飞行时的的高度代价文中出现的其它符号在用到时另行说明五、模型的建立5.1问题一模型的分析、建立与求解问题一模型的分析首先,针对本问中的模型,我们做出如下假设:〔1〕忽略地形和无人机操作性能等因素的影响,而且认为无人机可以任意角度转弯。

      〔2〕不考虑气候的变化对飞行造成的影响〔3〕飞行所消耗的燃油量和飞行距离成正比〔4〕不考虑无人机起飞和降落时的限制问题一要求我们在忽略地形和无人机操作性能等因素影响的条件下,综合考虑敌方威胁,无人机航程等,基于二维平面建立单机单目标的航迹规划模型考虑到平面是一个连续的集合,为了便于计算,我们将无人机能够活动的平面划分成有限个正方形的网格,这样就可以较好地把无限的、连续的研究对象转化为有限的、离散的,便于计算和研究另外,这样划分也可以保证计算结果的精度经过分析我们认为,要考虑敌方的威胁〔这里主要指雷达威胁〕,则首先就要将雷达的“威胁程度〞进展量化在进展了量化之后,就可以考虑构建威胁模型在上述准备工作完成之后,就要根据量化的数据进展最优航迹的求解因为我们在本问中所建立的模型求解的是最优航迹,所以可以使用Dijkstra算法进展求解问题一模型的建立无人机二维航行的代价应包含其所受的威胁代价和燃油代价我们假定每个雷达的作用方式完全一致,无人机具有一样的雷达反射截面,因此无人机反射雷达回波的强度就与其到雷达的距离的四次方成反比(1/d4),通常认为,在地对空威胁作用围,飞机离其越近,所受到的威胁就越大。

      以圆盘的方式建模,侧称为绝对杀伤区,外侧称为非绝对杀伤区杀伤概率定义为 〔1-1〕其中p(m)表示无人机处于点m时的被击毁概率,表征突防高度下绝对杀伤区半径,依据情报给定;表征突防高度下非绝对杀伤区半径,可作为威胁围估计补偿参加;r表征当前位置到威胁点距离值对于威胁重叠局部,不同的威胁体对于无人机的杀伤概率计为, i=1,2,3,4,…,p(m)综合评价杀伤概率则由以下公式求取威胁模型示意图如下:为了便于研究,我们将地形图划分为假设干等大的方块,我们在求最优航线时,飞机沿着方块的边线和对角线飞行,可以到达与之相邻的任何一个点则无人机沿每条边或对角线飞行的雷达威胁代价是飞过该边的积分: 〔1-3〕其中,r(t)表示无人机到雷达的距离,p(m)表示雷达的毁伤概率为了简化计算,我们将每条边均匀地分为6等分,取其中的三个点来代替整条边的代价,这三个点分别是,,,Li是第i边的长度,这样第i条边的雷达威胁代价为:〔1-4〕其中N为威胁雷达的个数是第i条边上的1/2处到第j个雷达的距离另一方面,在假定无人机以恒定的速度在同一高度水平飞行的情况下,无人机的燃料消耗和航迹的几何长度成正比,比例常数为c,可表示为〔1-5〕综合考虑上面两方面的代价,无人机第i条边的总代价为: 〔1-6〕其中,k为平安性能与燃油性能的系数,可根据任务需求调整k 的大小,k 越接近1 表示越重视燃油消耗情况,越接近0 表示越重视危险性代价。

      〔1-7〕其中M为边的条数问题一模型的求解我们采用Dijkstra算法对上述模型进展求解Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有。

      点击阅读更多内容
      关于金锄头网 - 版权申诉 - 免责声明 - 诚邀英才 - 联系我们
      手机版 | 川公网安备 51140202000112号 | 经营许可证(蜀ICP备13022795号)
      ©2008-2016 by Sichuan Goldhoe Inc. All Rights Reserved.