多无人机协同空战决策方法毕业论文开题报告

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1、沈阳航空航天大学自动化学院毕业设计(论文)开题报告学生姓名：学号：专业：自动化指导教师：负责教师：论文题目：多无人机协同空战决策方法2015年月日一、立题意义在未来空战中，随着无人机技术的快速发展，多无人机协同作战是未来战争的必然选择。如何通过合理的控制策略使得无人机相互协调完成复杂任务是无人机领域研究的热点问题。多无人机任务分配问题主要分为集中式控制策略和分布式控制策略。由于集中式控制策略存在着算法效率低，很难满足复杂问题的实时性要求等不足，目前基于分布式控制策略的agent任务分配问题已经引起了国内外学者的高度重视。文献提出了CBAA方法，解决了一对一的agent任务分配问题

2、，并将该算法改进为ACBBA算法，利用一致性和拍卖两个阶段的循环，解决了一对多的agent任务分配问题。但当完成任务消耗的资源超出agent的执行能力时，该算法将很难满足实际问题的需要。文献提出了分布式蜂群算法，DBA算法的基础决策机制是采用了转轮盘的规则，即车轮选择规则，解决了多对一的agent任务分配问题。文献提出了MAX-MIN算法，同样解决了多对一的任务分配问题。该算法以目标为中心，划定了目标的势力范围，agent根据在目标势力范围内位置和数量进行任务分配等。需要指出的是，虽然目前国内外关于agent任务分配问题的研究进行了许多研究，但许多技术尚处于研究探索阶段，针对多对

3、多的agent分布式协同任务分配问题的研究还没有文献报道。多无人机协同攻击多目标的分布式控制策略问题还没有解决。本文分析了机载雷达和空空导弹性能和目标位置的几何关系，建立了无人机空战态势优势函数，提出了DIAA算法。DIAA算法包括竞标和邀请两部分。依据无人机空战态势优势分配目标，对于分配冲突目标，提出了竞标算法，而对于无法保证完成的目标，提出了邀请算法，保证了目标的无冲突分配和完成能力。最后通过仿真实验验证了该算法的可行性和合理性。二、研究内容及目标针对超视距空战中多架无人机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的决策问题进行研究。首先，对空战态势进行了分析，建立空战优势和威胁模型，

4、以及多机多目标任务分配模型。然后，将邀请拍卖算法(DIAA)用于该决策问题的寻优。最后，求出该空战决策的任务分陪策略。在深入分析多UCAV协同空战问题的特点的基础上,建立多UCAV协同空战任务分配模型，提出利用基于邀请拍卖算法求解任务分配问题。并进行仿真验证说明该多UCAV协同空战决策方法的可行性。1)阅读主要参考文献，收集有关资料。2)学习邀请拍卖算法。3)进行整体方案设计，做出开题报告。4)详细方案设计。5)编写程序。6)系统演示。三、实现方案1、系统方案本文采用DIAA算法给出多机协同空战决策方法。该算法包括竞标和邀请两部分。首先无人机根据空战态势优势选择受益最大的目标，建

5、立目标的竞标信息，并把该信息发送给友机。然后友机判断是否有竞标冲突，并且根据收益竞标目标。对于无法保证完成的目标，无人机需要向友机发出邀请信息，友机同样根据收益判断是否接受邀请。无人机通过彼此之间的信息传递完成任务分配问题。DIAA算法的过程如下：(1)优先分配位于区中的目标：假设目标在无人机的区中，则无人机判断目标是否在友机的区中。如果目标只在无人机的区，则令，即把目标分配给无人机。如果分配给无人机的目标数量大于，则无人机向友机发出邀请。如果目标同时位于架无人机的区中，则这架无人机竞标目标。(2)其次分配位于区中的目标：假设目标在无人机的区中，首先判断目标是否已经被分配。如果目

6、标没有被分配，且只在无人机的区中，则令，即把目标分配给无人机。如果分配给无人机的目标数量大于，则无人机向友机发出邀请。如果目标同时位于架无人机的区中，则这架无人机竞标目标。(3)最后分配区中的目标：区中的目标分配方法与(2)相似。对位于区或区中的目标，无人机不能保证命中目标，此时需要判断对目标的命中概率，若无人机对目标的命中概率低于某一阈值，则需要邀请友机协同进行攻击，以提高目标的命中率。该算法不仅能够实现目标的无冲突分配，同样还保证无人机执行任务的效率。2、软件功能应用邀请拍卖算法给出最佳决策，在Matlab软件上编程，进行决策方案的数据仿真，最终得出结论数据及图像。四、参考文

7、献[1]常勇，基于模糊神经网络的多机多目标空战决策，电光与控制,2011[2]龙涛，面向协同任务的多UCAV分布式任务分配与协调技术，自动化学报，2007[3]李大东、孙秀霞、孙彪，基于混合整数线性规划的无人机任务规划，飞行力学，2010[4]李丽、刘晓东，一类不确定时延网络控制系统的模糊控制，系统工程与电子技术，2009[5]杨绿溪，现代数字信号处理，科学出版社，2007[6]李德伟、席裕庚，预估网络控制系统的设计和分析，控制与决策,2007五、计划进度一览表序号阶段及内容起止