[发明专利]一种无人侦察机航路规划方法

说明书

本发明属于无人机导航技术，涉及一种无人侦察机航路规划方法。该方法包括：确定无人侦察机本次任务中的出发点、终点、敌方火力威胁区、恶劣气候区、目标区域；随机生成M组D个点；在出发点、终点、敌方火力威胁区、恶劣气候区、目标区域的条件下，将M个可行解经过头脑风暴优化算法多次迭代，确定出无人侦察机本次任务的最优解和最优路径。

技术领域

本发明属于无人机导航技术，涉及一种无人侦察机航路规划方法。

背景技术

无人侦察机是空中作战体系中的重要组成部分，在作战时，需要根据执行任务前获取的敌方火力威胁、恶劣气候区、目标区域等情报信息基础上进行航路规划，在避开敌方火力威胁，尽量避开恶劣气候区的前提下，穿越覆盖目标区域完成侦察，以较少的燃油消耗获得最佳的侦察效果。

发明内容

发明目的：提供一种无人侦察机航路规划方法，解决无人侦察机的最优侦查路径。

本发明提供一种无人侦察机航路规划方法，包括：

确定无人侦察机本次任务中的出发点、终点、敌方火力威胁区、恶劣气候区、目标区域；

随机生成M组D个点；其中，D个点的横坐标将出发点和终点之间的连线进行D+1等分，D个点的纵坐标表征该点到连线的偏移量，D和M都为自然数；每一组点的纵坐标集合作为一个可行解；

在出发点、终点、敌方火力威胁区、恶劣气候区、目标区域的条件下，将 M个可行解经过头脑风暴优化算法多次迭代，确定出无人侦察机本次任务的最优解和最优路径。

进一步的，对于第w次迭代，w为正整数，根据M个可行解和初始的最优解经过头脑风暴优化算法多次迭代，确定出无人侦察机本次任务的最优解和最优路径，包括：

根据第w-1次迭代出的M条航路的穿越敌方火力威胁区、恶劣气候区、目标区域的情况，对相应的航路进行评价；航路是将起点、第w-1次迭代出相应组的点和终点进行依次相连得到的；

将评价最高的可行解作为所有可行解的第w次迭代的全局最优解；将同一聚类内评价最高的可行解作为第w次迭代的聚类中心；其中，M组可行解分为 N个具有相同个数可行解的聚类；

根据第w次迭代的聚类中心、第w次迭代的全局最优解，更新出第w次迭代的M组可行解；

其中，第0次迭代的组为随机生成的M组，最后一次迭代的M组可行解中评价最好的可行解作为最优解，起点、评价最好的可行解对应点和终点的连线作为最优路径。

进一步的，根据第w次迭代的聚类中心、第w次迭代的全局最优解，更新出第w次迭代的M组可行解，包括：

对第i个聚类的聚类中心的一个纵坐标进行随机更新；i是1到N之间的整数；

根据更新坐标的航路的穿越敌方火力威胁区、恶劣气候区、目标区域的情况，对相应的航路进行评价；更新坐标的航路由起点、更新坐标的聚类中心和终点组成；

若更新坐标的航路的评价优于原航路的评价，则用更新坐标的聚类代中心替聚类中心；

对第i个聚类中随机的一个可行解参照聚类中心进行第一次更新；

根据第一次更新的航路的穿越敌方火力威胁区、恶劣气候区、目标区域的情况，对第一次更新的航路进行评价；第一次更新的航路由起点、第一次更新的可行解和终点组成；

若第一次更新的航路的评价优于原航路的评价，则用第一次更新的可行解代替可行解，得到；

若第一次更新的航路的评价不优于原航路的评价，对第i个聚类中随机的一个可行解参照全局最优解进行第二次更新；