【技术实现步骤摘要】
一种基于领导者跟追随者原理的协同制导方法
[0001]本专利技术涉及一种制导方法,尤其是一种基于领导者跟追随者原理的协同制导方法,属于无人机控制领域。
技术介绍
[0002]现如今,无人飞行器已经大量应用于工程实际中。在飞行器进行集群飞行的过程中,需要对其进行协同控制。
[0003]而当多个飞行器组成飞行器组进行远距离飞行(中制导)的过程中,由于需要同时进行制导、姿态以及飞行器协同的控制,运算量会明显增大,这就需要一种相对简单高效的协同制导方法来对多飞行器进行长距离编队飞行制导。
[0004]此外,有时飞行器组需要接近的目标处于运动状态,使用既定导引律将无法使飞行器组到达运动后的目标位置。
[0005]因此,有必要研究一种节约运算量、能够协同控制精准制导的方法。
技术实现思路
[0006]为了克服上述问题,本专利技术人进行了锐意研究,设计出一种采用BP神经网络学习的基于领导者跟追随者原理的协同制导方法及系统,从而完成本专利技术。
[0007]一方面,本专利技术提供了一种基于领导 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于领导者跟追随者原理的协同制导系统,所述系统包括多个飞行器,所述多个飞行器中具有一个领航飞行器和多个跟随飞行器。2.一种基于领导者跟追随者原理的协同制导方法,其特征在于,设立领航飞行器和跟随飞行器,领航飞行器进行制导,跟随飞行器跟随领航飞行器以实现协同制导。3.根据权利要求2所述的基于领导者跟追随者原理的协同制导方法,其特征在于,多个飞行器中任选一个或多个设立为领航飞行器,其余飞行器设立为跟随飞行器,在领机飞行器设立后,跟随其的跟随飞行器与其建立通讯连接,跟随同一领航飞行器的跟随飞行器彼此之间建立通讯。4.根据权利要求2所述的基于领导者跟追随者原理的协同制导方法,其特征在于,通过在起飞前构建神经网络,在远距离飞行过程中利用神经网络学习方法获取制导参数,从而完成领航飞行器的制导。5.根据权利要求4所述的基于领导者跟追随者原理的协同制导方法,其特征在于,所述构建神经网络,包括以下子步骤:S1、制作训练样本;S2、设定BP神经网络模型;S3、将训练样本代入BP神经网络模型进行训练,获得模型参数。6.根据权利要求5所述的基于领导者跟追随者原理的协同制导方法,其特征在于,所述训练样本中具有飞行路径,在所述飞行路径中包含多组飞行数据,所述飞行数据包括:飞行器与目标之间的距离、飞行器与目标视线角、目标移动速度和飞行器比例导引律系数。7.根据权利要求5所述的基于领导者跟追随者原理的协同制导方法,其特征在于,步骤S2中,神经网络的输入层节点为3个,分别为领航飞行器与目标之间的距离、领航飞行器与目标视线角、目标的当前移动速度;输出层节点1个,为领航飞行器所用的比例系数。8.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘佳琪,王伟,林德福,王江,王辉,林时尧,
申请(专利权)人:北京理工大学,
类型:发明
国别省市:
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