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题目：
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雅宝题库解析：
多无人机(Unmanned Aerial Vehicles, UAV)的网络化协同可以确保信息优势和对作战空间的完备态势感知，建立高效、稳定的目标搜索、跟踪以及协作攻击能力。论文研究多UAV协同目标跟踪与打击方法，对于实现网络中心环境下的侦察打击一体化、提高动态环境下对时敏目标的快速打击能力具有重要意义。论文建立了多机协同目标跟踪的误差解析模型，设计了协同目标跟踪的闭环反馈混合控制策略；研究了通讯和测量受限的多UAV网络化分布式协同目标跟踪方法；在目标跟踪基础上，设计了具有不同作战模式的目标攻击方法，实现了多机协同侦察打击一体化。论文主要工作和创新性研究成果如下：(1) 建立了双机协同目标跟踪误差的解析模型对仅有方位角测量的UAV双机协同目被动跟踪误差进行了研究，推导出了位置误差估计的解析近似模型。结果表明：协同目标跟踪的位置估计误差与两架UAV距目标的距离平方和成正比，与两架UAV和目标之间视线夹角的正弦成反比。进而得到双机协同目标被动跟踪的最优观测位置，即两架UAV尽可能的靠近目标，并且保持两架UAV与目标之间的视线夹角为90°。基于该误差模型可直接估计当前的目标跟踪位置误差估计精度。(2) 建立了基于导引势场法的目标跟踪闭环反馈混合控制策略针对传统的滚动时域优化(Receding Horizon Optimization，RHO)方法在实际中存在的实时性和鲁棒性较差等题目，提出了一种基于导引势场方法的UAV视距保持目标跟踪闭环控制策略，并基于Lyapunov方法证明了该控制策略的收敛性。基于闭环控制策略的UAV飞行航迹与基于RHO方法的UAV飞行轨迹非常接近，并且可鲁棒收敛于盘旋圆。根据误差模型得到的结论，建立了基于导引势场法的双机协同闭环反馈混合控制策略，在靠近阶段和盘旋阶段均确保了近90°的最优观测视线夹角，实现了协同目标跟踪的闭环次优控制，具有较好的实时性和鲁棒性。(3) 建立了异构多UAV网络化分布式协同目标跟踪方法提出了改进的一致性信息滤波(Information Consensus Filter, ICF)算法，实现通信和测量范围内各无人机节点的分布式信息融合。由于一致性算法的收敛性和网络拓扑结构的连通性密切相关，引入通讯连接鲁棒性作为最优控制的指标函数之一，解决了通讯受限条件下的无人机分布式滤波与控制题目。将Leader作为控制中心，基于滚动时域优化方法实现了异构多UAV网络化分布式协同目标跟踪最优控制。该方法提高了通讯连接鲁棒性，且改进的一致性信息滤波算法性能与集中式信息滤波(Centralized Information Filter, CIF)性能相当，提高了目标跟踪性能及UAV协同控制系统的可靠性和鲁棒性。(4) 建立了多机协同目标跟踪与打击一体化设计方法在目标跟踪基础上，针对两种典型作战模式，研究了多UAV协同目标打击方法。第一种作战模式：UAV协同导弹进行攻击，由UAV对目标进行探测与跟踪，在获得目标精确状态信息以后发射导弹并引导导弹对目标进行攻击，该方法的优点是导弹无需弹载目标探测、跟踪设备。第二种作战模式：UAV自杀式攻击，由一架UAV协同辅助进行目标跟踪，在目标估计精度足够高时，由另一架装有弹药的UAV实现自杀式攻击。基于比例导引法，分别设计了两种攻击模式下的导弹或UAV制导律，实现了多机协同目标跟踪与打击一体化。 |
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发表于 2023-10-9 08:31:54
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