[发明专利]无人机航迹规划方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种无人机航迹规划方法，其特征在于，所述方法基于长基线定位实现，包括在所述无人机上设置第一接收设备，在所述第一接收设备的通讯范围内设置第二接收设备，所述方法包括：

获取当前时刻的第一接收设备和第二接收设备相位差测量数据；

根据所述相位差测量值计算代价表面,再以无人机初始位置为中心进行预设范围的网格搜索，找到无人机的初始估计位置；

在所述初始估计位置对应的网格点的局部邻域上进行迭代最小二乘收敛，完成对无人机的定位，得到无人机在当前时刻的定位估计结果；

以无人机的航向角为状态向量，以最小化克拉美罗下界的迹为目标函数，建立优化模型，采用罚函数乘子法，将有约束优化模型转化为无约束优化模型；

求解所述无约束优化模型得到无人机在当前时刻的最优航向角；

根据当前无人机速度和所述最优航向角，计算出下一个最优航迹点。

2.如权利要求1所述的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述方法还包括在获取当前时刻的第一接收设备和第二接收设备相位差测量值步骤前设置无人机的初始位置、速度、最大角速度、测量步长和基线长度。

3.如权利要求2所述的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述获取当前时刻的第一接收设备和第二接收设备相位差测量数据具体包括：

在当前时刻获得第一接收设备和第二接收设备的相位差测量值，并结合从初始时刻到当前时刻的所有测量值，得到相位差测量序列。

4.如权利要求3所述的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述根据所述相位差测量值计算代价表面,再以无人机初始位置为中心进行预设范围的网格搜索，找到无人机的初始估计位置具体包括：

在预设范围内划分网格点并设置搜索步长，代价表面的计算式包括：

其中，是相位差测量值，Δφ_i是在每个网格点上计算出的无噪声相位差值，Δφ_i的计算式包括：

其中，[x,y]^T∈S，S表示网格上每个可能的辐射源位置点的集合，φ₀为通过校准已知的系统误差，t_i表示第i个测量值所对应的测量时刻，x_a1(t_i)表示第一接收设备在t_i时刻的横坐标，x_a2(t_i)表示第二接收设备在t_i时刻的横坐标，y_a1(t_i)表示第一接收设备在t_i时刻的纵坐标，y_a2(t_i)表示第二接收设备在t_i时刻的纵坐标；

当实际的相位差测量值等于某一位置上的无噪声相位差时，代价表面的值将被最小化，表明该位置即为无人机所在位置。

5.如权利要求4所述的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述以无人机的航向角为状态向量，以最小化克拉美罗下界的迹为目标函数，建立优化模型，采用罚函数乘子法，将有约束优化模型转化为无约束优化模型具体包括：

将待优化的状态向量设置为无人机在当前时刻的航向角；

对无人机的角速度进行约束，根据所述测量步长计算无人机在当前时刻的角速度大小，约束条件为无人机在当前时刻的角速度大小小于等于所述最大角速度；

采用所述定位估计结果近似计算最小化克拉美罗下界，得到有约束优化模型；

采用罚函数乘子法，构造增广目标函数，将有约束优化模型转化为无约束优化模型。

6.如权利要求5所述的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述求解所述无约束优化模型得到无人机在当前时刻的最优航向角具体包括：

对所述无约束优化模型采用PHR算法进行求解，对所述无约束优化模型中的无约束子问题采用拟牛顿法求解。

7.如权利要求1所述的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述第一接收设备和所述第二接收设备包括天线。