[发明专利]马尔科夫运动目标的无人机搜索方法及装置有效
| 申请号： | 201810779927.8 | 申请日： | 2018-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN108594858B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 陈立家;王赞;汪晓群;薛政钢;管禹;赵瑞杰;冯帅栋;冯子凯;王敬飞;赵成伟;袁蒙恩 | 申请（专利权）人： | 河南大学;河南宙合网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 苏州知途知识产权代理事务所(普通合伙) 32299 | 代理人： | 张锦波;陈瑞泷 |
| 地址： | 47500*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了马尔科夫运动目标的无人机搜索方法及装置，在接收到搜索任务后，得到马尔科夫运动目标运动过程中和无人机搜索过程中所有可能出现的状态及其概率分布；构建搜索任务下无人机行为预测的马尔科夫模型，建立基于马尔科夫决策的多阶段启发式策略迭代算法；获取收益最大的搜索行为策略，规划出无人机最优的搜索航迹。本发明克服了传统搜索算法对搜索目标运动规律缺乏严格数学定义而导致搜索代价高昂的缺点，根据无人机当前飞行状态和此刻马尔科夫运动目标在搜索区域的存在概率分布，确定无人机下一时刻即将搜索的虚拟目标位置，并得到收益最大的搜索行为策略，能够应用于搜索运动目标，且能够以较低的搜索成本成功搜索到目标。 | ||
| 搜索关键词： | 马尔科夫 运动 目标 无人机 搜索 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种马尔科夫运动目标的无人机搜索方法，其特征在于，包括：目标步骤，接收到搜索任务后，构建马尔科夫运动目标的概率模型，从而得到马尔科夫运动目标运动过程中所有可能出现的状态及其概率分布；无人机步骤，获取无人机搜索过程中所有可能出现的状态及其概率分布；构建步骤，根据无人机搜索过程中和马尔科夫运动目标运动过程中所有可能出现的状态及其概率分布，构建搜索任务下无人机行为预测的马尔科夫模型，建立基于马尔科夫决策的多阶段启发式策略迭代算法；规划步骤，利用基于马尔科夫决策的多阶段启发式策略迭代算法，获取收益最大的搜索行为策略，从而规划出无人机最优的搜索航迹。
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