【技术实现步骤摘要】
一种基于任务驱动下的无人机航迹规划的方法
本专利技术属于航迹规划
，具体为一种基于任务驱动下的无人机航迹规划的方法。
技术介绍
任务驱动意在完成规定的任务，即为了侦察特定目标。目的是能够准确获取目标的特征参数，判定目标的属性和类别，引导各种作战平台和武器系统对目标实施准确的攻击和有效的防御；同时，能够迅速而准确地获取战场信息，为各级指挥员的决策奠定信息基础。但是由于现代战场环境复杂多变，为了最大可能的提高每架无人机的生存概率、执行任务的效率，及充分发挥无人机集体作战的价值，需要一个高性能的飞行航迹来支持。在任务驱动的大背景下设计一条航迹，无人机依靠其自主飞行，完成规划任务，确保了无人机自身安全，为之后的战略决策提供搜寻战略情报。随机森林算法就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习方法。应用广泛，不光可以用于分类回归，还可以用于特征转换，异常点检测等。目前对于航迹规划的算法有了很多研究结果。经过对现有技术的检索发现，王俊等在《火力与指挥控制》(2012.8,Vol.37,No.8)上发表的...
【技术保护点】
1.一种基于任务驱动下的无人机航迹规划的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对二维任务规划空间进行网格划分，共分n个网格，并获取网格编号以及网格顶点坐标；步骤2：根据任务驱动建立无人机航迹规划模型，包括机载传感器模型、机动性能约束模型和威胁约束模型：1)、按照下式构造机载传感器模型：
【技术特征摘要】
1.一种基于任务驱动下的无人机航迹规划的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对二维任务规划空间进行网格划分，共分n个网格，并获取网格编号以及网格顶点坐标；步骤2：根据任务驱动建立无人机航迹规划模型，包括机载传感器模型、机动性能约束模型和威胁约束模型：1)、按照下式构造机载传感器模型：其中，R为无人机与需要侦察目标的距离，Rmax为无人机机载雷达能够侦察到目标辐射源的最大作用距离，Pt为目标辐射源发射功率，Gt为目标辐射源发射天线增益，Gr为机载雷达接收天线的增益，λ为侦察到的电磁波的波长，Simin为最小可检测信号功率；2)、按照下式构造机动性能约束模型：其中，li是第i段航迹的航程，lmin是无人机自身约束的最小步长，所述最小步长的物理意义为无人机在改变飞行姿态前必须直飞的最短距离，ri是第i段航迹的转弯半径，rmin是无人机自身约束的最小转弯半径；3)、按照下式构造威胁约束模型：其中，ωR为雷达约束代价，dR为无人机与威胁雷达的距离，dRmax为威胁雷达能够探测到无人机的最大作用距离，ωC是大气约束代价，dCmax为气候影响区域的最大半径，dC为无人机距离大气威胁中心的距离；步骤3：建立空间样本集，所述空间样本集中具有n个样例，每个样例由一个网格确定，样例值由该网格编号以及网格左下方顶点的坐标组成；从空间样本集中通过随机可重复采样的方式抽取n个样例，得到一个大小为n的训练集；步骤4：对训练集中的每个样例进行决策分析，得到每个样例的分类结果：步骤4.1：对于某一样例，根据威胁约束模型判断该样例的威胁约束模型特征值，所述威胁约束模型特征分为不受到威胁与受到威胁；步骤4.2...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，马剑晗，武斌，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61
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