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    考慮戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境約束的多導(dǎo)彈協(xié)同任務(wù)規(guī)劃

    2010-08-05 08:53:46馬培蓓范作娥
    電光與控制 2010年8期
    關(guān)鍵詞:規(guī)劃

    馬培蓓, 紀(jì) 軍, 范作娥

    (海軍航空工程學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264001)

    0 引言

    多導(dǎo)彈協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的目的是最大限度地利用威脅、禁/避飛區(qū)等戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境信息,利用導(dǎo)彈間相互通信的數(shù)據(jù)鏈,以及集識(shí)別、通信、導(dǎo)航于一體的戰(zhàn)術(shù)信息分配系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)在飛行航跡上相互配合,協(xié)同有效地組織多枚導(dǎo)彈以完成共同任務(wù)為目標(biāo),為導(dǎo)彈設(shè)計(jì)出從出發(fā)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)滿足各項(xiàng)機(jī)動(dòng)性能的協(xié)同飛行航跡,并通過(guò)獲得更高的戰(zhàn)效和對(duì)資源的充分利用,達(dá)到比單枚導(dǎo)彈更優(yōu)的戰(zhàn)術(shù)效果[1-3]。

    當(dāng)前協(xié)同航跡規(guī)劃普遍研究的方法是通過(guò)選擇合適的代價(jià)函數(shù)[4]預(yù)先規(guī)劃好一組航跡,需要大量的計(jì)算時(shí)間;文獻(xiàn)[5]提出一種基于幾何航跡規(guī)劃算法的參數(shù)最優(yōu)化方法用以解決最優(yōu)航跡問(wèn)題;文獻(xiàn)[6]提出一種非線性模型預(yù)測(cè)跟蹤控制方法,在障礙回避、輸入、狀態(tài)約束條件下可用于解決航跡規(guī)劃問(wèn)題;文獻(xiàn)[7]是以威脅源中心點(diǎn)為生長(zhǎng)點(diǎn)構(gòu)造威脅分布的Voronoi圖,通過(guò)搜索最小代價(jià)路徑實(shí)現(xiàn)多UCAV協(xié)同路徑規(guī)劃。

    目前大部分研究都局限在無(wú)人機(jī)等單一飛行器的航跡規(guī)劃問(wèn)題上,對(duì)以多導(dǎo)彈為研究對(duì)象的協(xié)同航跡規(guī)劃問(wèn)題則少有涉及,另外現(xiàn)有的航跡規(guī)劃方法大多沒(méi)有充分考慮到戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境,威脅均簡(jiǎn)單作為點(diǎn)目標(biāo)處理,沒(méi)有考慮到威脅的類型和強(qiáng)度差別以及禁/避飛區(qū)等面狀區(qū)域?qū)Χ囡w行器協(xié)同航跡的影響,沒(méi)有充分考慮多導(dǎo)彈協(xié)同航跡規(guī)劃約束的復(fù)雜性,針對(duì)上述問(wèn)題,本文重點(diǎn)研究了具有戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境約束的多枚導(dǎo)彈的協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題,包括戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境建立、初始航跡生成、航跡動(dòng)態(tài)優(yōu)化處理和協(xié)同目標(biāo)分配等。

    1 問(wèn)題的描述

    多導(dǎo)彈協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的目的是為每枚導(dǎo)彈生成航路保證導(dǎo)彈能同時(shí)或按照一定的時(shí)間間隔到達(dá)各自的目標(biāo)點(diǎn),并且盡量回避威脅。這樣生成的航路對(duì)每個(gè)單一的導(dǎo)彈來(lái)說(shuō),不一定是最優(yōu)的,但對(duì)于整個(gè)導(dǎo)彈編隊(duì)來(lái)說(shuō),一定是最優(yōu)的或次優(yōu)的。由于導(dǎo)彈的航跡規(guī)劃需要處理非結(jié)構(gòu)化、大范圍、復(fù)雜的規(guī)劃環(huán)境,這對(duì)許多傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法提出了挑戰(zhàn),因?yàn)檫^(guò)分冗長(zhǎng)的時(shí)間往往失去了實(shí)際的可行性。為了滿足協(xié)同作戰(zhàn)的要求,需要同時(shí)規(guī)劃多枚導(dǎo)彈到達(dá)多目標(biāo)的航路并滿足其在空間上和時(shí)間上的協(xié)同關(guān)系。

    文獻(xiàn)[8]中基于最短切線法的威脅規(guī)避算法進(jìn)行預(yù)先規(guī)劃。最短切線威脅規(guī)避算法,是指根據(jù)切線最短和協(xié)調(diào)次數(shù)最少的原則,在一定的假設(shè)條件下,從目標(biāo)點(diǎn)開(kāi)始,按照攻擊方向的反方向依次逆推直至發(fā)射點(diǎn),在此航路基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮威脅存在情況,按照修正后的航路走切線的思想,將處于威脅區(qū)域內(nèi)的航路點(diǎn)調(diào)整為安全航路。圖1和圖2分別給出了威脅為5個(gè)的情況下,攻擊角度λ<0和攻擊角度λ>0的航跡規(guī)劃的結(jié)果。

    但文獻(xiàn)[8]只研究了單枚導(dǎo)彈攻擊同一個(gè)目標(biāo)的多航路規(guī)劃問(wèn)題,這與多枚導(dǎo)彈的協(xié)同航路規(guī)劃問(wèn)題相比,雖然也需要生成多條不同的航路,但它們之間有著本質(zhì)的區(qū)別。

    1)單枚導(dǎo)彈多航路規(guī)劃生成的各條航路的起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)都相同,但在多導(dǎo)彈協(xié)同航路規(guī)劃中,不同導(dǎo)彈的起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)并不一定相同;

    2)單枚導(dǎo)彈多航路規(guī)劃算法一般對(duì)實(shí)時(shí)性不要求,但多導(dǎo)彈協(xié)同航路規(guī)劃要求在線進(jìn)行實(shí)時(shí)航路再規(guī)劃;

    3)單導(dǎo)彈多航路規(guī)劃只要求生成在空間上較為離散的多條航路即可,但多導(dǎo)彈協(xié)同航路規(guī)劃還需要滿足各導(dǎo)彈之間的協(xié)同性要求,即要求導(dǎo)彈相互之間不能碰撞以及各導(dǎo)彈必須同時(shí)或依次到達(dá)目標(biāo)。

    圖1 λ<0時(shí)仿真結(jié)果Fig.1 Simulation results when λ <0

    圖2 λ>0時(shí)仿真結(jié)果Fig.2 Simulation results when λ >0

    2 多導(dǎo)彈協(xié)同航跡規(guī)劃算法

    多導(dǎo)彈協(xié)同系統(tǒng)實(shí)質(zhì)是一個(gè)多動(dòng)態(tài)的實(shí)體,各導(dǎo)彈之間通過(guò)數(shù)據(jù)鏈共享信息或任務(wù)完成一個(gè)共同的目標(biāo),但此目標(biāo)大于每枚導(dǎo)彈的目標(biāo),即一枚導(dǎo)彈的航路最優(yōu)不能代表多導(dǎo)彈協(xié)同系統(tǒng)的航路最優(yōu),有時(shí)為了提高整個(gè)系統(tǒng)的協(xié)同性,不得不犧牲個(gè)體的最優(yōu)性。下面研究存在威脅和禁飛區(qū)的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下多導(dǎo)彈協(xié)同航跡規(guī)劃算法。

    2.1 建立戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境

    導(dǎo)彈通常主要遭受兩種類型的威脅:一是探測(cè)性威脅,另一種是殺傷性威脅。探測(cè)性威脅主要指各種普通對(duì)空雷達(dá)、預(yù)警機(jī)雷達(dá)等,其威脅度計(jì)算模型有多種,最常用的是根據(jù)雷達(dá)方程計(jì)算。

    即認(rèn)為威脅源對(duì)于威脅作用范圍內(nèi)的導(dǎo)彈的威脅度與導(dǎo)彈到威脅源距離的四次方成反比,如式(2)所示。

    殺傷性威脅主要指各種防空導(dǎo)彈、高炮等。常用的計(jì)算方法如式(3)表示。

    其中:(xi,yi,hi)為威脅源的位置;(xj,yj,hj)為導(dǎo)彈的位置;K為威脅源戰(zhàn)技指標(biāo),是和導(dǎo)彈反射面積有關(guān)的系數(shù);和分別為探測(cè)性威脅源的探測(cè)近界和遠(yuǎn)界;和分別為殺傷性威脅源的最小和最大殺傷距離;,為導(dǎo)彈與威脅源的距離。表1描述了典型的威脅及殺傷距離和威脅度。

    表1 典型威脅Table 1 Typical threats

    2.2 戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下V圖的建立

    由于戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的威脅存在類型和強(qiáng)度的差別,在構(gòu)造戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的V圖形式化表達(dá)時(shí),必須建立任意兩個(gè)威脅體之間的等價(jià)關(guān)系,此時(shí)建立的V圖已不是傳統(tǒng)意義上基于歐氏距離的V圖,稱之為擴(kuò)展V圖(Extended Voronoi,EV)?;跀U(kuò)展V圖的基本原理和性質(zhì)如下所示[9]。

    性質(zhì)1:設(shè)Wi,Wj是平面內(nèi)兩個(gè)威脅點(diǎn),并且 Wj的威脅值是Wi的k倍,假設(shè)k>1,則到Wj的距離是到Wi距離的k倍的點(diǎn)的軌跡是圓。

    性質(zhì)2:在局部空域內(nèi),若 Wi,Wj,Wk是平面內(nèi) 3個(gè)威脅點(diǎn),并且Wi的威脅值是Wj,Wk的k倍,且k>1,而Wj,Wk的威脅值相等。

    性質(zhì)3:在局部空域內(nèi),若 Wi,Wj,Wk是平面內(nèi) 3個(gè)威脅點(diǎn),Wj,Wk的威脅值是 Wi的 k倍,且 k>1,而Wj,Wk的威脅值相等。

    遵循擴(kuò)展V圖的性質(zhì)1、性質(zhì)2和性質(zhì)3,建立基于不同威脅的擴(kuò)展V圖,如圖3所示。

    圖3 不同類型威脅的擴(kuò)展V圖構(gòu)造Fig.3 Extended Voronoi for different type of threats

    在構(gòu)造擴(kuò)展V圖時(shí),禁飛區(qū)和避飛區(qū)作為面狀生長(zhǎng)目標(biāo)處理,所生成的V圖的邊很可能非直線,而存在曲線的情形。本文僅考慮禁/避飛區(qū)的作用距離均為10000 m的情況,如圖4所示。

    圖4 僅包括禁/避飛區(qū)的擴(kuò)展V圖Fig.4 Extended Voronoi for no-fly zones

    2.3 經(jīng)典Dijkstra算法的改進(jìn)和實(shí)現(xiàn)

    Dijkstra算法是解決這種問(wèn)題的最有效算法之一,其時(shí)間復(fù)雜性是O(n2)。經(jīng)典的Dijkstra算法是用于求解從連通圖中的一個(gè)頂點(diǎn)出發(fā)到圖中其他所有頂點(diǎn)的最短航跡,并且也只給出了從起始點(diǎn)到其他各點(diǎn)的最短航跡的長(zhǎng)度,而沒(méi)有給出源點(diǎn)到其他各點(diǎn)的最短航跡所經(jīng)過(guò)的中間點(diǎn),本文求解的問(wèn)題要求給出中間節(jié)點(diǎn),因此對(duì)Dijkstra算法做了適當(dāng)?shù)男薷摹?/p>

    第1點(diǎn)修改:Dijkstra算法的結(jié)束條件。

    經(jīng)典Dijkstra算法中,按航跡長(zhǎng)度遞增產(chǎn)生各頂點(diǎn)的最短航跡,求得從源點(diǎn)到所有頂點(diǎn)的最短航跡時(shí),算法自動(dòng)結(jié)束。而在修改后的Dijkstra算法中,每當(dāng)求得一個(gè)頂點(diǎn)的航跡后,就判斷該頂點(diǎn)是否為規(guī)劃目標(biāo)點(diǎn),若是規(guī)劃目標(biāo)點(diǎn)就結(jié)束,否則繼續(xù)。

    第2點(diǎn)修改:把Dijkstra算法用于記錄起始點(diǎn)到每一頂點(diǎn)的航跡長(zhǎng)度的數(shù)組進(jìn)行了擴(kuò)充。

    在經(jīng)典Dijkstra算法中,算法結(jié)束時(shí)只給出源點(diǎn)到各頂點(diǎn)的最短航跡長(zhǎng)度,具體源點(diǎn)到各頂點(diǎn)的最短航跡途中經(jīng)過(guò)了哪些中間點(diǎn),由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的原因,算法并沒(méi)有保存。而對(duì)算法修改后,當(dāng)搜索到目標(biāo)點(diǎn)后,就可以利用前驅(qū)信息,向前追蹤到規(guī)劃的起始點(diǎn),求得最短航跡的全部頂點(diǎn)編號(hào),從而可以繪制出規(guī)劃所得的航跡。通過(guò)上述思想改進(jìn)的Dijkstra算法,結(jié)果得到一系列航跡控制點(diǎn),可將它們保存在一個(gè)矩陣中。

    實(shí)際上Dijkstra算法在執(zhí)行過(guò)程中產(chǎn)生了以初始點(diǎn)s為根節(jié)點(diǎn)的一棵樹(shù),隨著算法的執(zhí)行,該樹(shù)向四面八方延伸,直到達(dá)到節(jié)點(diǎn)為止,算法的時(shí)間復(fù)雜性為O(n2)。顯然有些分支無(wú)益于最短航跡的求得,需要及早刪去某些多余的分支,從而減少計(jì)算最短航跡的所需要的時(shí)間,進(jìn)一步降低算法的復(fù)雜性。假設(shè)在V圖中任意給定兩點(diǎn)s和t,則需沿著方向不斷尋找邊和節(jié)點(diǎn)加入航跡隊(duì)列。首先找出航跡長(zhǎng)度的限定值;然后利用該限定值降低算法執(zhí)行過(guò)程中產(chǎn)生的二叉樹(shù)的規(guī)模;最后,由二叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)的標(biāo)記可以計(jì)算出最短航跡及其長(zhǎng)度。如果將此算法對(duì)與s關(guān)聯(lián)的未考慮的邊重新執(zhí)行常數(shù)次,則可求得s與t之間更短的航跡,具體算法可參見(jiàn)文獻(xiàn)[10],此算法的時(shí)間復(fù)雜性為O(n)。

    2.4 航跡縮短與平滑

    導(dǎo)彈的初始航跡經(jīng)過(guò)的航跡點(diǎn)過(guò)多,則導(dǎo)彈需要過(guò)度頻繁地轉(zhuǎn)彎。在導(dǎo)彈機(jī)動(dòng)性能的限制條件下,需要進(jìn)一步優(yōu)化導(dǎo)彈飛行航跡,通過(guò)沿著初始航跡的方向縮短航跡長(zhǎng)度,消除不必要的轉(zhuǎn)彎點(diǎn)。

    本文提出了基于視線的航跡縮短算法,具體算法步驟為:

    1)在初始航跡的每個(gè)航跡段(Voronoi邊)上增加若干個(gè)新的節(jié)點(diǎn)(節(jié)點(diǎn)的數(shù)量可以變化),這里假定每條Voronoi邊被分成10段,這些節(jié)點(diǎn)替代了之前圍繞著威脅區(qū)和禁/避飛區(qū)的點(diǎn),以此用以提供縮短航跡所需的更多的節(jié)點(diǎn);

    2)將導(dǎo)彈的位置點(diǎn)作為優(yōu)化航跡的第一個(gè)節(jié)點(diǎn),目標(biāo)的位置點(diǎn)作為最后一個(gè)節(jié)點(diǎn),直接將導(dǎo)彈節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相連,連線稱為視線;

    3)檢查產(chǎn)生的視線是否與威脅區(qū)或禁/避飛區(qū)有相交點(diǎn),如果沒(méi)有相交點(diǎn),則此視線即成為一條新的航跡段;如果有交叉點(diǎn),則將導(dǎo)彈節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)的前一個(gè)節(jié)點(diǎn)相連,再次判斷是否與威脅區(qū)或禁/避飛區(qū)有相交點(diǎn);

    4)上述過(guò)程不斷重復(fù),直到產(chǎn)生的視線不與威脅區(qū)或禁/避飛區(qū)有任何相交,則此視線相對(duì)應(yīng)的最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)又成為新的開(kāi)始點(diǎn)。將新的開(kāi)始點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)相連,遵循相同的原則進(jìn)行判斷,直到開(kāi)始點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)相重合,則新的經(jīng)過(guò)縮短的優(yōu)化航跡產(chǎn)生。

    航跡縮短前后的仿真結(jié)果如圖5所示。

    通過(guò)縮短航跡既可有效回避威脅,又可使飛行航跡縮短,有效節(jié)省燃料。但由于縮短的航跡仍然存在轉(zhuǎn)角急劇變化的情況,不能滿足導(dǎo)彈最小轉(zhuǎn)彎半徑的要求,因此要進(jìn)一步研究航跡平滑的問(wèn)題。

    圖5 航跡縮短的例子Fig.5 Example of path shortening

    解決這一問(wèn)題目前可以采用彈簧鏈路法、B樣條平滑法等,上述方法雖然有效,但計(jì)算量相對(duì)較大。本文采用一種更為簡(jiǎn)單的方法,即在任意兩條相關(guān)的直線段之間增加轉(zhuǎn)彎段,轉(zhuǎn)彎半徑與導(dǎo)彈的過(guò)載與速度等側(cè)向機(jī)動(dòng)能力是密切相關(guān)的。取任意3個(gè)航路點(diǎn)Ai-1,Ai,Ai+1(不在同一條直線上),航路段之間的航向轉(zhuǎn)彎角為ψi,如圖6所示。

    圖6 路徑平滑示意圖Fig.6 Sketch of path smoothing

    導(dǎo)彈航跡最初由直線段 Ai-1Ai切換到直線段AiAi+1,增加了轉(zhuǎn)彎段之后,最小轉(zhuǎn)彎半徑圓與 Ai-1Ai相切于Bi點(diǎn),與AiAi+1相切于Ci點(diǎn)。從圖中可以看出,半徑 R 分別與 Ai-1Ai,AiAi+1垂直,則:

    圖7 航跡平滑的例子Fig.7 Example of path smoothing

    通過(guò)航跡縮短與平滑的動(dòng)態(tài)優(yōu)化處理措施,導(dǎo)彈飛行航跡大大縮短,也滿足了導(dǎo)彈最小轉(zhuǎn)彎半徑、速度、過(guò)載限制等戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)要求。

    3 協(xié)同目標(biāo)分配

    多枚導(dǎo)彈得到了縮短的、可飛的軌跡之后,還需要“進(jìn)一步解決哪枚導(dǎo)彈攻擊哪個(gè)目標(biāo)”的問(wèn)題,即協(xié)同目標(biāo)分配問(wèn)題。其目標(biāo)是將不同位置、不同價(jià)值的目標(biāo)分配給不同的導(dǎo)彈,盡力提高殺傷概率,避免重復(fù)攻擊和遺漏,力求整體效益最大,代價(jià)最小。

    通常將目標(biāo)分配考慮為一類MMKP(Multi-dimensional,Multi-choice Knapsack Problem)問(wèn)題,原理敘述如下:從集合I中選出一組滿足所有問(wèn)題約束的項(xiàng),使其價(jià)值之和最大,其數(shù)學(xué)模型為[11]

    式中:n為項(xiàng)數(shù)且n>1;pj為項(xiàng)j的價(jià)值且pj>0;xj為對(duì)應(yīng)項(xiàng)j的變量,且:

    rij>0為項(xiàng)j耗用資源i的量;bi為資源的總量;m為約束數(shù),m>1。一個(gè)定義完整的MMKP應(yīng)該滿足rij<bi并且。而本文所研究的多導(dǎo)彈協(xié)同目標(biāo)分配問(wèn)題指的是m=1的一類特殊的0/1背包問(wèn)題,即指派問(wèn)題。指派問(wèn)題是0/1背包問(wèn)題的特例,其最優(yōu)解具有這樣的性質(zhì),若從系數(shù)矩陣C的一行(列)各元素中分別減去該行(列)的最小元素,得到新矩陣B,那么以B矩陣為系數(shù)矩陣求得的最優(yōu)解和原系數(shù)矩陣求得的最優(yōu)解相同。

    本文采用匈牙利算法求解指派問(wèn)題,為了降低問(wèn)題的復(fù)雜性,確定以下約束條件:1)每個(gè)目標(biāo)僅僅被攻擊一次;2)每枚導(dǎo)彈僅僅攻擊一個(gè)目標(biāo)。

    通過(guò)此約束確保每個(gè)目標(biāo)都能被攻擊到,防止遺漏,但同時(shí)也避免了被重復(fù)攻擊,從而有效減小了任務(wù)分配可能的組合數(shù)量。

    4 仿真結(jié)果分析

    應(yīng)用本節(jié)算法在 Intel Pentium Dual E22002.2 GHz,2 GB內(nèi)存的PC上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),運(yùn)行環(huán)境為Windows XP,規(guī)劃環(huán)境大小為200 km ×200 km,禁/避飛區(qū)和威脅區(qū)為模擬生成的圓形區(qū)域。

    將某型號(hào)反艦導(dǎo)彈考慮為一個(gè)質(zhì)心,不考慮重力影響,不考慮地球曲率影響。導(dǎo)彈初始速度v=340 m/s,最大法向(合成)過(guò)載為nmax≤2g,最大滾轉(zhuǎn)角限制為導(dǎo)彈最小轉(zhuǎn)彎半徑,取平飛高度為200 m,導(dǎo)彈轉(zhuǎn)向結(jié)束后為穩(wěn)定航向所需走的最短距離為1 km,導(dǎo)彈最大拐彎角度為90°,假設(shè)目標(biāo)靜止。

    導(dǎo)彈和目標(biāo)的初始坐標(biāo)分別為:導(dǎo)彈1(15.11 km,135.29 km);導(dǎo)彈 2(26.79 km,92.52 km);導(dǎo)彈 3(46.62 km,52.04 km);導(dǎo)彈 4(73.07 km,32.65 km);目標(biāo)1(113.51 km,188.31 km),戰(zhàn)術(shù)價(jià)值為 60;目標(biāo) 2(143.61 km,160.37 km),戰(zhàn)術(shù)價(jià)值為 80;目標(biāo) 3(171.92 km,74.85 km),戰(zhàn)術(shù)價(jià)值為90;目標(biāo)4(160.69 km,127.87 km),戰(zhàn)術(shù)價(jià)值為80。

    共有4個(gè)禁飛區(qū)和4個(gè)威脅區(qū),其位置坐標(biāo)為:禁飛區(qū)1(66.33 km,150.11 km);禁飛區(qū) 2(104.97 km,123.88 km);禁飛區(qū) 3(82.95 km,82.83 km);禁飛區(qū) 4(135.52 km,60.03 km),探測(cè)距離均為 10 km;威脅 1(122.94 km,86.82 km),區(qū)域半徑 30 km,威脅度 0.8;威脅2(68.89 km,111.99 km),區(qū)域半徑10 km,威脅度0.8;威脅 3(87.79 km,151.17 km),區(qū)域半徑 5 km ,威脅度 0.5;威脅 4(105.3 km,35.96 km),區(qū)域半徑 10 km,威脅度0.8。

    在未考慮協(xié)同目標(biāo)分配情況下,規(guī)劃了16條最優(yōu)飛行航跡,如圖8所示。

    圖8 4枚導(dǎo)彈攻擊4個(gè)目標(biāo)的最優(yōu)航跡Fig.8 Optimal paths for four missiles attacking four targets

    在考慮協(xié)同目標(biāo)分配的情況下,協(xié)同航跡規(guī)劃如圖9所示,即由導(dǎo)彈1攻擊目標(biāo)2,導(dǎo)彈2攻擊目標(biāo)4,導(dǎo)彈3攻擊目標(biāo)1,導(dǎo)彈4攻擊目標(biāo)3,此時(shí)航跡總體代價(jià)最小。

    圖9 協(xié)同分配后的最優(yōu)航跡Fig.9 Optimal path after cooperative assignment

    其終端航跡角度分別為 - 156°、132°、- 66°和-114°。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文針對(duì)具有戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境約束多導(dǎo)彈協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題展開(kāi)研究。根據(jù)多導(dǎo)彈協(xié)同的特點(diǎn),在研究了具體的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境模型,考慮了不同威脅作用距離和威脅度、威脅代價(jià)、距離代價(jià)基礎(chǔ)上將禁/避飛區(qū)和威脅區(qū)作為面狀生長(zhǎng)目標(biāo)建立了擴(kuò)展Voronoi圖并結(jié)合改進(jìn)Dijkstra算法取得了代價(jià)最小的航跡;進(jìn)一步采用基于視線的航跡縮短算法與航跡平滑算法,產(chǎn)生了滿足導(dǎo)彈機(jī)動(dòng)性能的平滑的可飛行航跡;最后采用基于MMKP的協(xié)同目標(biāo)分配算法獲得了總體代價(jià)最小的多導(dǎo)彈協(xié)同航跡。仿真結(jié)果表明了此算法的有效性。具有戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境約束的多導(dǎo)彈協(xié)同任務(wù)規(guī)劃算法可應(yīng)用在多導(dǎo)彈協(xié)同攻擊多目標(biāo),結(jié)合時(shí)間約束條件對(duì)目標(biāo)實(shí)施飽和攻擊等方面。

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