摘要
随着战场环境的复杂化和任务形式的多样化，无人机作战方式已逐渐从单机作战向多机协同作战转变，而任务规划技术作为多无人机协同作战的关键技术之一，受到广泛关注。在信息化作战形态下，多无人机系统的任务规划能力直接决定了无人机协同作战的效果。本文以多无人机协同作战为背景，以提高无人机协同作战能力为目标，分析和研究了多无人机的协同目标分配、航路规划和重规划等关键技术。首先，对多无人机的协同任务规划问题进行分析，根据协同作战时的任务要求、规划指标和约束条件，建立多无人机协同目标分配和航路规划问题的数学模型，同时针对实际飞行环境采用数字地图技术建立三维规划空间。其次，针对多无人机的目标分配问题，提出一种改进差分遗传算法。在目标分配模型基础上设计染色体编码方式，以罚函数法处理约束条件建立适应度函数，同时针对遗传算法易陷入局部最优的问题，引入差分变异策略进行改进。仿真结果表明该方法能够有效解决多无人机的目标分配问题，算法的搜索能力也有所提升。然后，针对多无人机在确定环境下的协同航路规划问题，提出一种改进混沌灰狼优化算法。为提高灰狼优化算法的收敛效率和搜索能力，引入非线性收敛因子和混沌局部搜索策略；在多无人机的时空协同约束基础上建立协同函数，并利用多种群之间的协同交互进行多无人机协同航路规划问题的求解，给出了具体的航路规划流程。仿真实验证明该方法可用于解决多架无人机的协同航路规划问题，与其他优化算法相比在规划精度和稳定性上有明显优势。最后，针对无人机沿参考航路飞行时可能遇到突发威胁的情况，在人工势场法基础上设计局部航路重规划方案。为避免规划陷入停滞，引入新的斥力势场模型和斥力旋转角，针对重规划时无人机之间可能发生碰撞的问题，采用基于机间斥力势场的协同避碰策略和航路平滑策略。仿真实验证明该方法能够保证无人机快速规避突发威胁，满足重规划实时性要求。
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