面向队形保持的无人机编队信息交互拓扑优化问题的研究

摘要

无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)编队飞行(Formation Flight)是目前UAV领域的研究热点，在目标侦察、目标搜索、目标跟踪、目标打击、UAV空中加油等军事和民用领域均有着广泛的应用前景，能够有效扩大编队的侦察和搜索范围、提高对目标的识别率、定位精度和杀伤力，降低编队的油耗，并为UAV的空中加油技术奠定坚实的基础，因此具有非常重要的理论和现实意义。
　　目前，UAV编队飞行的研究仍处在探索和发展阶段，还有很多关键的理论和技术问题亟待解决。本文致力于解决其中的面向队形保持的UAV编队信息交互拓扑优化问题，在现有国内外研究的基础上，采用运筹学中的网络优化模型和方法，对该问题进行了深入研究。本文首先基于分层递阶求解的思路，从多个不同的角度对此复杂问题进行分解和建模，然后在此基础上重点围绕其中三项关键的子问题展开研究。完成的主要工作和创新点总结如下:
　　(1)深入分析了面向队形保持的UAV编队信息交互拓扑优化问题。
　　对问题的相关要素进行了分析，建立了相应的形式化描述模型。给出了问题的定义，并将其约束条件归纳为编队控制方法约束、编队领航者约束和故障约束。从UAV编队所使用的编队控制方法的角度，将此优化问题分解为六类子问题:面向队形保持的领航-跟随者编队、一致性编队、刚性编队、持久编队、虚拟结构编队和行为编队的信息交互拓扑优化问题，并将前面两个子问题统一建模为网络优化中的最小树形图模型、将中间两个子问题统一建模为网络优化中的最优持久图模型、将后面两个子问题统一建模为网络优化中的旅行商问题模型。从UAV编队飞行过程中是否发生故障的角度，将此优化问题分解为两类子问题:面向队形保持的UAV编队无故障时的信息交互拓扑优化问题、面向队形保持的UAV编队有故障时的信息交互拓扑优化问题，并从是否允许进行UAV位置重构的角度将后一个子问题进一步分解为:面向队形保持的UAV编队有故障时的信息交互拓扑重构问题、面向队形保持的UAV编队有故障时的信息交互拓扑重优化问题。
　　(2)系统研究了面向队形保持的领航-跟随者编队信息交互拓扑优化问题。
　　针对面向队形保持的领航-跟随者编队无故障时的信息交互拓扑优化问题，提出了基于最小树形图的领航-跟随者编队信息交互拓扑优化算法，并从理论上证明了算法的正确性，和现有算法相比，本算法可以为每个UAV选择最合适的编队队形位置，选择最合适的UAV作为编队领航者，确保得到的信息交互拓扑的编队通信代价最小，并且算法时间复杂度更低。针对面向队形保持的领航-跟随者编队有故障时的信息交互拓扑优化问题，首先提出了基于最小树形图的领航-跟随者编队信息交互拓扑重构算法，和现有算法相比，本算法可以处理更多类型的故障，得到的重构信息交互拓扑的编队通信代价更小，并且算法的时间复杂度更低;其次提出了基于UAV位置重构和最小树形图的领航-跟随者编队信息交互拓扑重优化算法，和现有算法相比，本算法可以确保针对小规模UAV编队时一定能得到全局最优的重优化信息交互拓扑，并且能够适用于任意的编队队形;最后提出了启发式的领航-跟随者编队信息交互拓扑重优化算法，能够在短时间内计算出一个次优的重优化信息交互拓扑，以满足大规模UAV编队的计算时间要求。
　　(3)系统研究了面向队形保持的二维持久编队信息交互拓扑优化问题。
　　针对面对队形保持的二维持久编队无故障时的信息交互拓扑优化问题，提出了基于二维最优持久图的二维持久编队信息交互拓扑优化算法，并从理论上证明了算法的正确性，和现有算法相比，本算法可以为每个UAV选择最合适的编队队形位置，选择最合适的UAV作为编队领航者，并且算法时间复杂度更低。针对面对队形保持的二维持久编队有故障时的信息交互拓扑优化问题（目前还未见相关的研究报道），首先提出了基于二维最优持久图的二维持久编队信息交互拓扑重构算法，能够快速得到最优的重构信息交互拓扑;其次提出了基于UAV位置重构和二维最优持久图的二维持久编队信息交互拓扑重优化算法，针对小规模UAV编队可以确保得到全局最优的重优化信息交互拓扑，并且适用于任意的编队队形;最后提出了启发式的二维持久编队信息交互拓扑重优化算法，能够在短时间内计算出一个次优的重优化信息交互拓扑，以满足大规模UAV编队的计算时间要求。
　　(4)系统研究了面向队形保持的三维持久编队信息交互拓扑优化问题。
　　针对面向队形保持的三维持久编队无故障时的信息交互拓扑优化问题，提出了基于三维最优持久图的三维持久编队信息交互拓扑优化算法，并从理论上证明了算法的正确性，和现有算法相比，本算法可以为每个UAV选择最合适的编队队形位置，选择最合适的UAV作为编队领航者，并且算法时间复杂度更低。针对面向队形保持的三维持久编队有故障时的信息交互拓扑优化问题（目前还未见相关的研究报道），首先提出了基于三维最优持久图的三维持久编队信息交互拓扑重构算法，能够快速得到最优的重构信息交互拓扑;其次提出了基于UAV位置重构和三维最优持久图的三维持久编队信息交互拓扑重优化算法，针对小规模UAV编队可以确保得到全局最优的重优化信息交互拓扑，并且适用于任意的编队队形;最后提出了启发式的三维持久编队信息交互拓扑重优化算法，能够在短时间内计算出一个次优的重优化信息交互拓扑，以满足大规模UAV编队的计算时间要求。

目录

声明

致谢

摘要

插图清单

表格清单

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究现状及分析

1．2．1 面向队形保持的UAV编队无故障时的信息交互拓扑优化

1．2．2 面向队形保持的UAV编队有故障时的信息交互拓扑优化

1．2．3 研究现状分析

1．3 论文的研究内容和组织结构

1．3．1 研究内容

1．3．2 组织结构

2 面向队形保持的UAV编队信息交互拓扑优化问题分析

2．1 问题的描述

2．1．1 UAV编队的队形

2．1．2 UAV编队的通信网络拓扑和信息交互拓扑

2．1．3 UAV编队可能遭遇的故障和故障检测方法

2．2 问题的定义与分解

2．2．1 问题的定义

2．2．2 问题的分解

2．3 本章小结

3 面向队形保持的领航-跟随者编队信息交互拓扑优化

3．1 领航-跟随者编队的图论基础

3．1．1 生成树

3．1．2 最小树形图(MCA)

3．2 领航-跟随者编队无故障时的信息交互拓扑优化

3．2．1 问题分析与建模

3．2．2 基于MCA的领航-跟随者编队信息交互拓扑优化算法

3．2．3 仿真实验与结果分析

3．3 领航-跟随者编队有故障时的信息交互拓扑优化

3．3．1 问题分析与建模

3．3．2 基于MCA的领航-跟随者编队信息交互拓扑重构算法

3．3．3 基于PR_MCA的领航-跟随者编队信息交互拓扑重优化算法

3．3．4 启发式的领航-跟随者编队信息交互拓扑重优化算法

3．3．5 仿真实验与结果分析

3．4 本章小结

4 面向队形保持的二维持久编队信息交互拓扑优化

4．1 二维持久编队的图论基础

4．1．1 二维最优刚性图(2DORG)

4．1．2 二维最优持久图(2DOPG)

4．2 二维持久编队无故障时的信息交互拓扑优化

4．2．1 问题分析与建模

4．2．2 基于二维刚度矩阵的二维最优刚性图生成算法

4．2．3 基于2DORG_MCA的二维最优持久图生成算法

4．2．4 基于2DOPG的二维持久编队信息交互拓扑优化算法

4．2．5 仿真实验与结果分析

4．3 二维持久编队有故障时的信息交互拓扑优化

4．3．1 问题分析与建模

4．3．2 基于2DOPG的二维持久编队信息交互拓扑重构算法

4．3．3 基于PR_2DOPG的二维持久编队信息交互拓扑重优化算法

4．3．4 启发式的二维持久编队信息交互拓扑重优化算法

4．3．5 仿真实验与结果分析

4．4 本章小结

5 面向队形保持的三维持久编队信息交互拓扑优化

5．1 三维持久编队的图论基础

5．1．1 三维最优刚性图(3DORG)

5．1．2 三维最优持久图(3DOPG)

5．2 三维持久编队无故障时的信息交互拓扑优化

5．2．1 问题分析与建模

5．2．2 基于三维刚度矩阵的三维最优刚性图生成算法

5．2．3 基于3DORG_MCA的三维最优持久图生成算法

5．2．4 基于3DOPG的三维持久编队信息交互拓扑优化算法

5．2．5 仿真实验与结果分析

5．3 三维持久编队有故障时的信息交互拓扑优化

5．3．1 问题分析与建模

5．3．2 基于3DOPG的三维持久编队信息交互拓扑重构算法

5．3．3 基于PR_3DOPG的三维持久编队信息交互拓扑重优化算法

5．3．4 启发式的三维持久编队信息交互拓扑重优化算法

5．3．5 仿真实验与结果分析

5．4 本章小结

6 总结与展望

6．1 论文工作总结

6．2 进一步研究方向

参考文献

攻读博士学位期间的学术活动及成果情况