基于微分博弈論的多無(wú)人機(jī)追逃協(xié)同機(jī)動(dòng)技術(shù)研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，人們生活的需要，不管在民用領(lǐng)域還是在非民用領(lǐng)域，世界范圍內(nèi)的航空技術(shù)得到了極大地發(fā)展。尖端的航空技術(shù)優(yōu)先廣泛應(yīng)用于軍事目的。各種尖端的航空技術(shù)應(yīng)用使得飛行器的性能不斷地的得到提升，例如飛機(jī)的重量，速度，過(guò)載等性能數(shù)據(jù)都已達(dá)到載人飛機(jī)所能達(dá)到的極限。放眼未來(lái)隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，航空航天科技必然向無(wú)人機(jī)的方向發(fā)展。去進(jìn)行各種極限飛行任務(wù)。
　　無(wú)人機(jī)相對(duì)于有人駕駛的飛機(jī)具有巨大的優(yōu)勢(shì)：無(wú)人駕駛、零傷亡、低成本、滯空

2、時(shí)間比較長(zhǎng)、能執(zhí)行高危任務(wù)、適應(yīng)性強(qiáng)等。雖然無(wú)人機(jī)相關(guān)的研究成本比較高，周期長(zhǎng)，耗費(fèi)巨大的人力和物力，但是因?yàn)槠鋬?yōu)秀的性能，還是吸引各國(guó)加入研究無(wú)人機(jī)的大軍之中。其中無(wú)人機(jī)空中對(duì)抗又是無(wú)人機(jī)研究的重要方向。
　　本論文針對(duì)無(wú)人機(jī)智能對(duì)抗系統(tǒng)中多無(wú)人機(jī)之間追蹤-逃逸問(wèn)題與多無(wú)人機(jī)之間的任務(wù)目標(biāo)協(xié)同分配問(wèn)題進(jìn)行了一定的研究，研究和探討了基于微分博弈論的無(wú)人機(jī)二對(duì)一最優(yōu)機(jī)動(dòng)決策問(wèn)題，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決多機(jī)對(duì)抗目標(biāo)對(duì)位匹配問(wèn)題。<

3、br>　　本文的主要內(nèi)容如下：
　　首先，針對(duì)多無(wú)人機(jī)狀態(tài)下建立二對(duì)一非線性追蹤-逃逸平面上的動(dòng)力學(xué)模型。研究了雙機(jī)編隊(duì)采用微分博弈法對(duì)單一無(wú)人機(jī)進(jìn)行追捕的機(jī)動(dòng)決策模型。運(yùn)用幾何原理對(duì)多無(wú)人機(jī)編隊(duì)進(jìn)行機(jī)動(dòng)飛行控制，使用梯度迭代方法進(jìn)行模型求解。使得追逃微分博弈論最優(yōu)機(jī)動(dòng)決策算法能夠在多無(wú)人機(jī)編隊(duì)中進(jìn)行使用。
　　其次，探討了雙方多無(wú)人機(jī)空中對(duì)抗系統(tǒng)中的多無(wú)人機(jī)任務(wù)協(xié)同的目標(biāo)匹配問(wèn)題，根據(jù)雙方優(yōu)勢(shì)以單機(jī)或機(jī)群的協(xié)同優(yōu)先權(quán)函數(shù)，

4、并運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立雙方無(wú)人機(jī)的目標(biāo)對(duì)位匹配模型，使用matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證效果。
　　最后，經(jīng)過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證后，結(jié)果表明，本文提出的多無(wú)人機(jī)對(duì)單一無(wú)人機(jī)的微分博弈論算法能夠使得多無(wú)人機(jī)能夠很快速的捕獲單一目標(biāo)機(jī)，并且能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人機(jī)在作戰(zhàn)對(duì)抗中實(shí)現(xiàn)編隊(duì)飛行進(jìn)行對(duì)抗，具有一定的實(shí)用價(jià)值。另外，本文還提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)對(duì)位匹配算法，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，速度更快，收斂性很強(qiáng)。以上算法可以為無(wú)人機(jī)微分博弈論的機(jī)動(dòng)決