期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究
被引量：
7
1
作者
陈涛
李由之
黄湘松
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期967-975,共9页
针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机...
针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%.
展开更多
关键词
反辐射无人机
航迹规划
多目标蝗虫算法
定位精度
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究
被引量：
7
1
作者
陈涛
李由之
黄湘松
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期967-975,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61571146)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3072019CF0801)
装备预研领域基金资助项目(6140415010303).
文摘
针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%.
关键词
反辐射无人机
航迹规划
多目标蝗虫算法
定位精度
Keywords
anti-radiation unmanned aerial vehicle
path planning
multi-objective
grasshopper
optimization
algorithm
(
mogoa
)
location accuracy
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究
陈涛
李由之
黄湘松
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2020
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
