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考虑多无人机编队保持优化模型的设计问题,联合多无人机的运动学方程、性能指标及其约束构成一个约束优化问题。通过对指标函数的某种线性变换达到解耦的效果,引入拉格朗日乘子矢量构造该约束优化问题的拉格朗日函数。对于对偶问题中出现的两类优化变量———基变量和对偶变量,将所有基变量和对偶变量全转化为某一个对偶变量的关系式。对于该对偶变量求解,采用凸算法中的梯度投影策略,通过简单的代入运算可得到其他优化变量的数值。最后用仿真算例验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于一致性理论的多无人机分布式协同控制已广泛运用于无人机作战中, 通过一致性控制算法实现状态一致完成协同需求。建立了集结问题的数学模型, 基于协调变量和协调函数的分解策略进行求解。为实现协同控制的最优性, 改进了平均一致性控制算法, 采用Hamilton-Jacobi-Bellman方程给出基本优化一致性控制算法。在控制算法中引入过去状态差值, 提高控制算法的动态响应性和能量最优性; 同时采用遗传算法优化代价函数的加权矩阵, 进一步提高控制算法的动态响应性和能量最优性, 缩短了任务执行时间。理论分析和仿真实验验证了方法的有效性和可行性。 相似文献
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在实际应用中航迹规划着重考虑的是规划出的航迹应具有良好的可靠性能,针对多UAV协同航迹规划有多个约束条件且环境复杂、规划耗时长等问题,使用智能算法解决多UAV协同航迹规划问题无法确保规划航迹的可靠性能。因此,提出了一种启发式SAS算法,用以解决此问题。仿真结果证明,使用该算法规划出的航迹具有较高的可靠性。 相似文献
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多无人机系统中,系统状态的一致性是实现多无人机分布式协同控制的基础, 一致性控制算法是多无人机系统实现状态一致的有效方法。通信约束条件下, 无人机平台基于局部交互信息, 通过一致性控制算法, 控制系统状态演化一致。为解决改变通信拓扑结构和多跳路由通信的不可操作性问题, 引入状态差值和预测状态,设计新的快速一致性控制算法。给出新算法收敛性和快速性的相关定理,并进行了严格的数学证明, 在分布式协同控制结构下实现多无人机快速任务协同。理论分析和仿真实验验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于一致性理论的多无人机系统自组织协同作战是未来无人机应对突发任务的重要方式,任务集结是协同作战的首要行动和自组织协同控制的重要内容。为优化集结行动中系统任务状态协调过程能量最优性、协同控制动态响应性和集结行动时效性3个性能指标,采用基于快速一致性控制算法的协同控制结构,在合作博弈框架下给出多无人机系统自组织协同与优化控制问题描述,建立了优化控制输入的Pareto解集,采用Nash讨价还价方法给出基本合作博弈优化一致性控制算法。在基本算法中引入过去状态差值,并以优化目标构建适应度函数,采用遗传算法优化代价函数的加权矩阵,得到改进合作博弈优化一致性控制算法。理论分析和仿真实验验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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In this paper, it is proposed that a hybrid global adaptive coupling synchronization scheme among Lorenz chaotic dynamical nodes to realize the secure communication system between base station and multi-unmanned aerial vehicle (UAV) formation. The specific method is that the feedback drive–response synchronization is utilized for first two nodes of base station and the leader of multi-UAV formation, and the nodes of all UAVs are coupled by unidirectional adaptive coupling synchronization according to a directed link in ad hoc network of multi-UAV formation. It is demonstrated that the asymptotic stability of the proposed hybrid adaptive coupled synchronization by constructing the Lyapunov function. In this way, the encrypted information formed by plaintext information masked into the chaotic sequence generated by the chaotic dynamical node of base station; meanwhile, it is fed back into the base station node as the drive system. On the other hand, encrypted information is forwarded to the leader node as the response system for decryption. The feedback driver–response synchronization is used to realize secure communication between the base station and the leader of multi-UAV formation. Meanwhile, secure communication among its leader and followers is achieved through the unidirectional adaptive coupling synchronization in the network. This strategy ensures the multi-UAV formation decrypting encrypted information synchronously and effectively improves the security, consistency, and overall performance of their commands. 相似文献