[发明专利]基于遗传算法的无人机监视覆盖单步寻优的航迹规划方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的无人机监视覆盖单步寻优的航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，设定无人机群的可飞区域为A，可飞区域A内的指定任务监视区域为S，其中无人机群包含N架无人机，每架无人机上设置一个机载雷达，每架无人机匀速飞行；

步骤2，定义N架无人机的偏航角自变量，并分别设定N架无人机的初始时刻偏航角，以及初始时刻N架无人机在可飞区域A内的位置坐标矩阵；

初始化：k∈{0,1,2,…,K}，k表示第k步航迹规划，K为设定的航迹规划总步数，k的初始值为0，并将第k步航迹规划到第k+1步航迹规划记为1个单步；

步骤3，假设kt时刻第i架无人机在可飞区域A内的航迹位置为且在可飞区域A内可飞行，进而分别得到(k+1)t时刻N架无人机在可飞区域A内的航迹位置可飞行域，t表示单步航迹规划时间间隔；i＝1,2,…,N；

步骤4，根据(k+1)t时刻N架无人机在可飞区域A内各自的航迹位置可飞行域，得到第s个单步完成的N架无人机对指定任务监视区域S的实时最大监视覆盖，并令s加1；s的初始值为1，s∈{1,2,…,S'}，S'为总单步数；

步骤5，令k加1，并依次重复执行步骤3和步骤4，直到k>K，得到第S'个单步完成的N架无人机对指定任务监视区域S的实时最大监视覆盖，实现N架无人机对指定任务监视区域S最大范围的持续监视覆盖，第S'个单步为第K-1步航迹规划到第K步航迹规划。

2.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的无人机监视覆盖单步寻优的航迹规划方法，其特征在于，在步骤1中，所述每架无人机上设置一个机载雷达，还包括：

机载雷达最大作用距离为R_s，其表达式为：

其中，P_t表示机载雷达的峰值功率，G表示机载雷达的天线增益，λ表示机载雷达发射的电磁波波长，σ表示机载雷达检测范围内的地面潜在威胁目标散射截面积，k'表示波尔兹曼常数，T₀表示标准室温，B表示机载雷达带宽，F表示机载雷达输入端信噪比与输出端信噪比的比值，L表示机载雷达自身损耗，S表示机载雷达输出端信号功率，D为机载雷达输出的噪声功率，(S/N)_omin表示机载雷达所需要的最小输出信噪比，下标omin表示求最小输出操作。

3.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的无人机监视覆盖单步寻优的航迹规划方法，其特征在于，步骤2的子步骤为：

2.1 定义N架无人机的偏航角自变量表示第i架无人机在单步航迹规划时间间隔t内的偏航角变化量，θ_max表示无人机的最大转弯角，N为无人机总架数，N为大于0的正整数；

2.2 设定N架无人机的初始时刻偏航角，以及初始时刻N架无人机在可飞区域A内的位置坐标矩阵，即分别用向量表示零时刻N架无人机的航向向量，用矩阵P⁰表示零时刻N架无人机在可飞区域A内的位置坐标矩阵，其表达式分别为：

其中，表示零时刻第i架无人机的偏航角，表示零时刻第i架无人机在可飞区域A内的航迹位置，表示零时刻时第i架无人机在可飞行区域A内航迹位置的x轴坐标，表示零时刻时第i架无人机在可飞行区域A内航迹位置的y轴坐标，上标T表示转置操作；

2.3 设定单步航迹规划算法的适应度函数终止准则：本航迹规划的飞行任务要求N架无人机对指定任务监视区域S实现最大范围的持续监视，故选取N架无人机在kt时刻的侦察覆盖面积总和作为单步航迹规划算法的适应度函数，其中k表示第k步航迹规划，k∈{0,1,2,…,K}，K为设定的航迹规划总步数，k的初始值为0，并将第k步到第k+1步记为1个单步；单步航迹规划算法的适应度函数终止准则如下：设置遗传算法的最大迭代代数G，当遗传算法的迭代进行了G次，则终止本次单步航迹规划任务。