[发明专利]基于多分辨率态势建图的改进标签实时航路重规划方法

权利要求书

1.基于多分辨率态势建图的改进标签实时航路重规划方法，其特征在于，包括两个部分：一是采用多分辨率压缩进行态势建图：通过分析无人机任务区域的态势分布特征和强弱对抗程度，以若干临界距离为依据将全局态势进行多分辨率划分；二是多约束最低风险航路优化：在建图的基础上，提出一种改进标签设置法用于在线生成油耗、航时多约束下的最低探测/毁伤风险航路；在对手部署多部雷达情况下，采用离散优化方法得到满足油耗、航时等多种约束的最低风险航路；所述油耗的约束为距离约束，采用离散化方法得到满足油耗约束的最低风险航路为：

其中，σ_i表示风险因子，d_i表示无人机位置到雷达位置的距离，是弧j_k-1,j_k的长度，表示弧j_k-1,j_k的风险指数，对于x(j_k)和y(j_k)是节点j_k的x和y坐标，弧长被以下表达式定义：

风险指数被确定为：

其中，表示x(j_k)和x(j_k-1)与雷达位置连线的夹角，表示节点j_k-1到雷达位置的距离，表示节点j_k到雷达位置的距离；

所述采用多分辨率压缩进行态势建图的步骤包括：

在世界环境W＝[0,1]×[0,1]，其中，包括障碍物空间和无障碍配置空间F＝W\O，使用2^N×2^N的分离网格描述，最精细水平的分辨率J_max以N为界，小波在分辨率层次J≥J_min分解，如下所示：

其中，N表示最精细分辨率对应的边界，J表示网格的分辨率层次，J_min表示网格的最小分辨率层次，f(x,y)表示在分离网格中进行小波分解的函数，k,l表示小波函数中层次单元的位置信息，a_J,k,l表示逼近系数，Φ_J,k,l(x,y)表示二维小波的尺度函数，表示细节系数，表示二维小波的小波函数；

x＝(x,y)处的风险度量的函数表示为rm:其中M是整数m不同风险度量水平的集合，定义如下：

障碍物空间Ο定义为风险度量值超过特定阈值的空间：

对于x∈F，rm(x)作为无人机到障碍物的空间接近度，或者概率x∈Ο；

在分辨率的不同层次J_min≤j≤J_max构造W的近似，j用于内部的所有点，得到：

其中，N(x₀,r_j)表示W的近似集合，x₀表示当前位置，r_j表示窗口跨度，表示最大分辨率对应的窗口跨度，r_Jmin表示最小分辨率对应的窗口跨度；更高的分辨率被用于接近当前位置的点，距离当前位置越远，W的表示越粗糙，J_max是由此层次的所有单元可被解析为自由或障碍单元的要求来确定；J_min以及窗口跨度r_j的选择是由机载计算资源决定的；

在W上多分辨率单元分解如下：

其中，是1/2^j×1/2^j维度的单元的并集，是维度的单元的并集，是维度的单元的并集；

为多分辨率单元分解C_d分配一个拓扑图G＝(V,E)，得到态势图。

2.根据权利要求1所述的基于多分辨率态势建图的改进标签实时航路重规划方法，其特征在于：所述将全局态势进行多分辨率划分是指对靠近飞机的区域进行高分辨率态势建图，飞机能够进行更精细的飞行控制，对远离飞机的区域进行低分辨率态势建图，飞机能够进行更粗略的方向引导。

3.根据权利要求2所述的基于多分辨率态势建图的改进标签实时航路重规划方法，其特征在于：所述将全局态势进行多分辨率划分的方法是利用在时域中建立小波的快速提升小波变换方法降低计算成本，实现在不同层次分辨率上的快速分解，允许相邻单元格直接通过小波系数表征的结构，无须使用四叉树分解。