2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、無人機(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)編隊飛行(Formation Flight)是目前UAV領(lǐng)域的研究熱點,在目標(biāo)偵察、目標(biāo)搜索、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)打擊、UAV空中加油等軍事和民用領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用前景,能夠有效擴大編隊的偵察和搜索范圍、提高對目標(biāo)的識別率、定位精度和殺傷力,降低編隊的油耗,并為UAV的空中加油技術(shù)奠定堅實的基礎(chǔ),因此具有非常重要的理論和現(xiàn)實意義。
  目前,UAV編隊飛行的研究仍處在探索

2、和發(fā)展階段,還有很多關(guān)鍵的理論和技術(shù)問題亟待解決。本文致力于解決其中的面向隊形保持的UAV編隊信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題,在現(xiàn)有國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上,采用運籌學(xué)中的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型和方法,對該問題進(jìn)行了深入研究。本文首先基于分層遞階求解的思路,從多個不同的角度對此復(fù)雜問題進(jìn)行分解和建模,然后在此基礎(chǔ)上重點圍繞其中三項關(guān)鍵的子問題展開研究。完成的主要工作和創(chuàng)新點總結(jié)如下:
  (1)深入分析了面向隊形保持的UAV編隊信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題。

3、>  對問題的相關(guān)要素進(jìn)行了分析,建立了相應(yīng)的形式化描述模型。給出了問題的定義,并將其約束條件歸納為編隊控制方法約束、編隊領(lǐng)航者約束和故障約束。從UAV編隊所使用的編隊控制方法的角度,將此優(yōu)化問題分解為六類子問題:面向隊形保持的領(lǐng)航-跟隨者編隊、一致性編隊、剛性編隊、持久編隊、虛擬結(jié)構(gòu)編隊和行為編隊的信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題,并將前面兩個子問題統(tǒng)一建模為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的最小樹形圖模型、將中間兩個子問題統(tǒng)一建模為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的最優(yōu)持久圖模型、將后面

4、兩個子問題統(tǒng)一建模為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的旅行商問題模型。從UAV編隊飛行過程中是否發(fā)生故障的角度,將此優(yōu)化問題分解為兩類子問題:面向隊形保持的UAV編隊無故障時的信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題、面向隊形保持的UAV編隊有故障時的信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題,并從是否允許進(jìn)行UAV位置重構(gòu)的角度將后一個子問題進(jìn)一步分解為:面向隊形保持的UAV編隊有故障時的信息交互拓?fù)渲貥?gòu)問題、面向隊形保持的UAV編隊有故障時的信息交互拓?fù)渲貎?yōu)化問題。
  (2)系統(tǒng)研究了面

5、向隊形保持的領(lǐng)航-跟隨者編隊信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題。
  針對面向隊形保持的領(lǐng)航-跟隨者編隊無故障時的信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題,提出了基于最小樹形圖的領(lǐng)航-跟隨者編隊信息交互拓?fù)鋬?yōu)化算法,并從理論上證明了算法的正確性,和現(xiàn)有算法相比,本算法可以為每個UAV選擇最合適的編隊隊形位置,選擇最合適的UAV作為編隊領(lǐng)航者,確保得到的信息交互拓?fù)涞木庩犕ㄐ糯鷥r最小,并且算法時間復(fù)雜度更低。針對面向隊形保持的領(lǐng)航-跟隨者編隊有故障時的信息交互拓?fù)鋬?yōu)

6、化問題,首先提出了基于最小樹形圖的領(lǐng)航-跟隨者編隊信息交互拓?fù)渲貥?gòu)算法,和現(xiàn)有算法相比,本算法可以處理更多類型的故障,得到的重構(gòu)信息交互拓?fù)涞木庩犕ㄐ糯鷥r更小,并且算法的時間復(fù)雜度更低;其次提出了基于UAV位置重構(gòu)和最小樹形圖的領(lǐng)航-跟隨者編隊信息交互拓?fù)渲貎?yōu)化算法,和現(xiàn)有算法相比,本算法可以確保針對小規(guī)模UAV編隊時一定能得到全局最優(yōu)的重優(yōu)化信息交互拓?fù)洌⑶夷軌蜻m用于任意的編隊隊形;最后提出了啟發(fā)式的領(lǐng)航-跟隨者編隊信息交互拓?fù)渲貎?yōu)

7、化算法,能夠在短時間內(nèi)計算出一個次優(yōu)的重優(yōu)化信息交互拓?fù)洌詽M足大規(guī)模UAV編隊的計算時間要求。
  (3)系統(tǒng)研究了面向隊形保持的二維持久編隊信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題。
  針對面對隊形保持的二維持久編隊無故障時的信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題,提出了基于二維最優(yōu)持久圖的二維持久編隊信息交互拓?fù)鋬?yōu)化算法,并從理論上證明了算法的正確性,和現(xiàn)有算法相比,本算法可以為每個UAV選擇最合適的編隊隊形位置,選擇最合適的UAV作為編隊領(lǐng)航者,并且算

8、法時間復(fù)雜度更低。針對面對隊形保持的二維持久編隊有故障時的信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題(目前還未見相關(guān)的研究報道),首先提出了基于二維最優(yōu)持久圖的二維持久編隊信息交互拓?fù)渲貥?gòu)算法,能夠快速得到最優(yōu)的重構(gòu)信息交互拓?fù)?其次提出了基于UAV位置重構(gòu)和二維最優(yōu)持久圖的二維持久編隊信息交互拓?fù)渲貎?yōu)化算法,針對小規(guī)模UAV編隊可以確保得到全局最優(yōu)的重優(yōu)化信息交互拓?fù)洌⑶疫m用于任意的編隊隊形;最后提出了啟發(fā)式的二維持久編隊信息交互拓?fù)渲貎?yōu)化算法,能夠在短

9、時間內(nèi)計算出一個次優(yōu)的重優(yōu)化信息交互拓?fù)?,以滿足大規(guī)模UAV編隊的計算時間要求。
  (4)系統(tǒng)研究了面向隊形保持的三維持久編隊信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題。
  針對面向隊形保持的三維持久編隊無故障時的信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題,提出了基于三維最優(yōu)持久圖的三維持久編隊信息交互拓?fù)鋬?yōu)化算法,并從理論上證明了算法的正確性,和現(xiàn)有算法相比,本算法可以為每個UAV選擇最合適的編隊隊形位置,選擇最合適的UAV作為編隊領(lǐng)航者,并且算法時間復(fù)雜度更低

10、。針對面向隊形保持的三維持久編隊有故障時的信息交互拓?fù)鋬?yōu)化問題(目前還未見相關(guān)的研究報道),首先提出了基于三維最優(yōu)持久圖的三維持久編隊信息交互拓?fù)渲貥?gòu)算法,能夠快速得到最優(yōu)的重構(gòu)信息交互拓?fù)?其次提出了基于UAV位置重構(gòu)和三維最優(yōu)持久圖的三維持久編隊信息交互拓?fù)渲貎?yōu)化算法,針對小規(guī)模UAV編隊可以確保得到全局最優(yōu)的重優(yōu)化信息交互拓?fù)?,并且適用于任意的編隊隊形;最后提出了啟發(fā)式的三維持久編隊信息交互拓?fù)渲貎?yōu)化算法,能夠在短時間內(nèi)計算出一個

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