基于聚类与动态规划的无人机协同态势感知研究

摘要：

当前,新一代人工智能技术、无人技术、自主技术广泛运用于国防、安全、民生、经济等多维领域.基于无人机协同态势感知任务规划问题显得越发重要.文中重点研究在特定背景下,多无人机对目标搜索的最优概率.首先利用Floyd算法解决两点之间的最短距离,对不同目标运动规律的热力图数据进行聚类分析;其次利用熵权法对聚类区域进行评价排序,根据无人机模型以及雷达检测出目标的概率模型分别对F1、F2 两型无人机进行模型建立;再利用贪心算法依次访问概率和最高的聚类区域,依次对F1、F2 两型无人机在规定时间内访问聚类区域的概率进行求和,求得一个相对最优解;最后利用模拟退火算法依次检验每一个可行解,并与最优解进行比较,如果优于最优解,则进行替换,否则继续检验下一个可行解,直到覆盖所有可行解路径,得到全局最优解.通过实验仿真验证了结果的有效性.

关键词：Floyd算法、聚类分析、模拟退火算法、贪心算法、动态规划、无人机协同态势感知

所属期刊栏目：46

分类号：TN92-34

在线出版日期：2023-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：95-101