无线紫外光协作无人机编队集结控制方法研究

作     者：王一琼 

作者单位：西安理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：赵太飞;耿玉根

授予年度：2024年

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：紫外光通信 无人机 蚁群算法 航迹规划 编队集结 

摘      要：随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的飞速发展和日益完善,无人机编队在军事领域展现出了广泛的应用潜力,包括情报收集、监视侦查、目标打击和电子战等方面。为了保证无人机编队在作战过程中的通信安全和隐秘性,无线紫外光(Ultraviolet,UV)通信技术作为一种新兴的通信手段,其具有抗电磁干扰性强、非直视(Non-Line-of-Sight,NLOS)通信和窃听风险低等特点,已成为无人机在面对复杂电磁干扰环境时进行通信传输的解决方案。因此,本文将研究无线紫外光协作无人机在航迹规划和编队集结等关键问题。 主要研究内容如下: (1)为了解决无人机航迹规划方面的问题,提出了改进蚁群算法的无人机预警航迹规划方法。根据紫外光的通信距离与其接收到的光功率强弱,将无人机的飞行领域分为探测区、通信区和预警区,使无人机能够感知无人机的目标位置和障碍物的位置。在传统蚁群算法的基础上,改进了蚁群算法的转移规则、启发因子、期望启发因子和信息素挥发因子,并增加了引导系数,优化了信息素的更新浓度。通过实验仿真对比传统蚁群算法(Ant Colony optimization,ACO)、改进启发因子的蚁群算法(Q-ACO)以及在Q-ACO算法的基础上增加引导因子(TQ-ACO)这三种算法在二维环境下的无人机航迹规划效果,结果显示,Q-ACO算法和TQ-ACO算法的路径长度均有所减小,其中,最短路径长度分别减小了23.46%和27.72%,平均路径长度分别减小了9.93%和21.09%。同时,通过实验仿真了在三维环境下无人机的航迹规划过程中蚁群数量、启发因子和期望启发因子对算法性能的影响,验证了本文所提算法具有更好的可行性和稳定性。 (2)为了实现编队集结过程中的稳定通信,利用搭载在无人机上的紫外信标引导装置,实现无人机编队的机间通信和编队集结,以确保无人机编队间的信息交互。同时,在强电磁干扰环境下,当领航无人机执行悬停或者圆周飞行任务时,跟随无人机作为中继节点继续执行编队集结任务,增大无人机之间相互发现概率,确保跟随无人机能够快速抵达指定集结区域并准确形成期望编队队形。最后,通过仿真实验对比了在没有无线紫外光中继协作和有无线紫外光中继协作的情况下,形成三种期望编队队形的可靠性分别提升了7.69%、9.41%和10.0%。综上所述,本文结合无线紫外光通信解决了无人机航迹规划和编队集结问题,为无人机编队飞行提供了有力保障。