CN106595666A - 一种无人机远距航路规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机远距航路规划方法，属于航空航天技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一、判断无人机是否需要爬高；步骤二、确定无人机任务高度；步骤三、采用优势计算模型及利用综合优势函数确定无人机任务实施点及任务实施高度；步骤四、确定无人机爬高增速时机；充分考虑飞机隐蔽特性的前提下对无人机进行远距航路规划，安全引导无人机到最佳探测区，将任务实施的引导算法进行了优化，极大的提高了无人机的完成实施任务的自身安全性与效能，在保证自身安全的前提下规划最大优势任务实施点。
Description
技术领域
本发明属于航空航天技术领域，具体涉及一种无人机远距航路规划方法。
背景技术
随着对无人机的使用方式的不断进步，无人机发挥着越来越重要的作用，对无人机的使用性能和生存能力的要求也不断提升，而对无人机的飞行航路规划进行研究，将是对无人机执行任务的有效支持。
飞行航路规划技术是无人机有效执行任务的重要支持，规划得到的航路既要满足突防要求，具有完成任务的能力，又要尽量减少坠毁概率和被摧毁的概率，这意味着航路规划方法必须满足无人机特有导航要求，又满足突防要求的飞行航线。
针对无人机远距航路规划，如何安全引导无人机到指定区域是最终要解决的问题，即寻找保证自身安全性且优势最大的航路点。考虑目标飞机及我方无人机的隐蔽特性的远距航路规划一直是目前的远距航路规划的一项未深入涉及的领域。目前的航路规划引导技术大多考虑不够全面，且均未考虑目标飞机及我方无人机的隐蔽特性，不能满足现代远距航路规划引导需要。
发明内容
本发明的目的：为了解决上述问题，本发明提出了一种无人机远距离航路规划方法，充分考虑目标飞机隐蔽特性的前提下对无人机进行远距航路规划，安全引导无人机到最佳探测区，寻找保证自身隐蔽性且优势最大的航路点。
本发明的技术方案：一种无人机远距航路规划方法，包括以下步骤：
步骤一、设定无人机门限距离Rth，无人机距离目标飞机的距离R,判断无人机是否需要爬高；
若R＞Rth，则需要爬高；
若R＜Rth，则寻找当前任务高度的任务实施点；
步骤二、确定无人机任务高度；
无人机的任务高度H*取决于目标飞机所属方的雷达对无人机的发现距离和能够使无人机完成任务所需的距离；
当无人机的完成任务所需的最大距离与目标飞机所属方的雷达探测距离之差的最大值对应的无人机飞行高度即为无人机的任务高度H*；
步骤三、采用优势计算模型及利用综合优势函数确定无人机任务实施点及任务实施高度；
S＝KrSr+KtSt+KvSv+KeSe
其中Kr、Kt、Kv、Ke为加权系数，Sr为距离优势、St为角度优势、Sv为速度优势、Se为能量优势；
步骤四、确定无人机爬高增速时机；
其中V1表示无人机的巡航速度，V2表示无人机任务实施时的速度，t增速表示无人机增速过程中的时间，a表示无人机的最大平飞加速度，ΔH表示爬高的高度差，表示爬升率的平均大小，表示爬高过程中的时间，表示增速过程中水平面上的飞行距离，V爬高水平表示爬高过程中无人机的平飞速度，VT表示目标的速度，R转弯表示无人机的转弯半径。
优选地，所述步骤三中，所述Kr＝0.4、Kt＝0.2、Kv＝0.2、Ke＝0.2。
优选地，所述步骤三中，所述角度优势St分解为方位角优势和进入角优势Sq且构造角度优势为方位角优势和进入角优势二者的乘积，即：
优选地，所述步骤三中，通过离线状态和在线状态两种模式确定任务实施点。
本发明的技术有益效果：本发明针对远距航路规划引导特点，全面的考虑了引导任务实施的影响因子，将引导任务实施的算法进行了优化，极大的提高了无人机的实施任务的自身安全性与实施任务的效能，在保证自身安全的前提下规划最大优势任务实施点。
附图说明
图1为本发明一种无人机远距航路规划方法的一优选实施例的流程示意图；
图2为图1所示实施例的无人机任务实施的高度确定模型图；
图3为图1所示实施例的任务实施点确定模型图；
图4为图1所示实施例的进入角和方位角示意图；
图5为图1所示实施例的确定任务实施点流程图；
图6为图1所示实施例的爬高增速时机模型图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
如图1所示：本实施例以单机引导模型为例，一种无人机远距航路规划方法，包括以下步骤：
步骤1：判断无人机是否需要爬高；
设定无人机门限距离Rth，无人机距离目标飞机距离R,判断无人机是否需要爬高，
若R＞Rth，则图1中转入“是”，表示需要爬高；
若R＜Rth，则图1中转入“否”，从而寻找当前巡航高度的最优航路点，即寻找当前任务高度的拦截点。
步骤2：确定无人机任务高度；
设目标飞机高度为HT，我方无人机的飞行高度为H，如图2所示，由探测设备和任务实施体的性能可以得到完成任务所需的距离随高度变化曲线以及目标飞机探测距离随高度变化曲线。
由图2中可知，目标飞机状态已知，在一定的进入角下，随着我方无人机飞行高度的增加，能够使无人机完成任务所需的距离随之增大；当我方无人机飞行高度小于目标飞机飞行高度时，随着我方飞机高度的增加，我方无人机相对目标飞机的俯仰角减小，导致无人机RCS(雷达发射面积)减小，相应的目标飞机所属方的雷达对无人机的发现距离减小；当我方无人机的高度大于敌方无人机高度时，随我方无人机高度增加，无人机相对目标飞机的俯仰角增大，导致无人机的RCS(雷达发射面积)增加，相应的目标飞机所属方的雷达对无人机的发现距离增加。我方无人机的飞行高度由上述目标飞机所属方的雷达对无人机的发现距离和无人机的完成任务所需的距离共同决定，当无人机完成任务所需的距离大于敌方探测距离时，无人机在保证自身安全的前提下完成目标任务，期望无人机完成任务所需的距离与敌方探测距离之间差值越大越好；设无人机完成任务所需的距离与目标方探测距离之差为d，d＝f(H)，当无人机完成任务所需的距离与目标方探测距离之差d最大值时，无人机对应的飞行高度，即为无人机的任务高度。
步骤3：采用优势计算模型及利用综合优势函数确定无人机拦截点及拦截高度；
任务实施点确定模型如图3所示，由图3可知无人机完成任务所需的的最大距离及最小距离，即任务载体的覆盖区域；扇形为目标飞机所属方的雷达的探测区域；最外圆为任务实施的占位圆，设置任务实施占位圆，能够让无人机有足够的距离进行方向调整，使无人机指向目标，之后再进行爬高增速；A点和B点分别为无人机任务实施点和任务实施占位点。根据雷达的探测模型和任务实施体的实施区域等模型可确定任务实施占位圆和目标飞机的雷达探测区。任务实施点采用优势计算模型及利用综合优势函数确定；
S＝KrSr+KtSt+KvSv+KeSe
其中Kr、Kt、Kv、Ke为加权系数，Sr为距离优势、St为角度优势、Sv为速度优势、Se为能量优势；考虑到超视距实施的特点，令Kr＝0.4、Kt＝0.2、Kv＝0.2、Ke＝0.2。
a)距离优势Sr：
距离优势Sr主要与完成任务所需的距离、任务实施体的不可逃逸区和机载雷达搜索距离有关。由于一般目标信息由预警机提供，故不需要考虑机载雷达的搜索距离。同时，由于无人机要保证自身安全，需充分考虑无人机隐蔽性能，因此调整构造距离优势函数如下:
式中其中D表示我方无人机与目标飞机距离，Dd表示目标飞机所属方的雷达探测距离，式中，DMmax表示无人机完成任务所需的最大距离，DMmin表示无人机完成任务所需的最小距离，DMKmax表示任务实施体不可逃逸实施区的最大距离，DMKmin表示任务实施体不可逃逸实施区的最小距离。
b)角度优势St：
近距执行任务时，为了实现对目标的有效跟踪，要求保持目标方位角同时为了避免被锁定，最好的目标进入角q为180度。这与远距航路规划的情况不符，因此需要建立针对远距航路规划引导的角度优势函数。在远距航路规划中，将角度优势St分解为方位角优势和进入角优势Sq，方位角及进入角的定义如图4所示；目标视线(FT)即无人机(F)到目标机(T)的连线；目标方位角无人机航向与目标视线的夹角；目标进入角q：目标航向与目标视线延长线的夹角。规定目标方位角和目标进入角q右偏为正，左偏为负。
方位角优势主要与雷达搜索区域，任务实施区和不可逃逸实施区有关，由于一般空战目标的信息由预警机提供，因此不考虑雷达搜索对方位角优势的影响，因此构造方位角优势函数如下所示：
其中，表示无人机航向与目标视线的夹角；表示任务实施体最大离轴发射角，为不可逃逸区圆锥角。
由构造方位角优势函数可知：随着方位角绝对值的减小，方位角q优势逐渐增加，即更容易释放任务体，所述任务体是指机载的、在完成任务时所需要向目标或目标飞机施放的物体。
对于进入角优势，有些文献认为在不同的方位角q条件下，其优势一样，二者之间没有必然联系。而事实上一般认为，当双方迎头时可以在较远距离发射任务实施体，即可增加任务实施体的发射距离，因此优势较大；相反，尾追条件下进入角优势较小；这与近距执行任务不同。因此，构造进入角优势函数如下所示：
由进入角优势函数可知，当q＝180°时，双方迎头态势，进入角优势Sq最大；当q＝0时，形成尾追态势，进入角优势Sq最小。
综上所述，构造角度优势为方位角优势和进入角优势二者的乘积，即：
c)速度优势Sv：
速度优势Sv与无人机速度和目标速度有关，具体构造方法如下：
式中，V表示无人机的速度，VT表示目标的速度。
d)能量优势Se
无人机的总能量是动能和势能之和，单位重量能量可表示为：
式中，Ega为无人机的单位能量，Egt为目标机的单位能量，当Ega＞Egt时，Se＞0，反之相反。
如图5所示，在高度一定的情况下，无人机的优势主要由距离优势Sr、角度优势St和速度优势Sv确定，离线状态下计算不同的目标飞机状态下及不同的高度下无人机的优势随距离、角度与速度的变化，形成三维空间优势场。用于寻找优势最大的任务实施点并存储，在线状态下决策时，插值计算当前态势下的优势最大的任务实施点。
步骤4：确定无人机爬高增速时机；
如图6所示，建立爬高增速时机模型，A点为优势最大的任务实施点，B点为占位点，无人机从B点开始爬高增速，D为爬高增速过程中双方的接近距离，确定了D的大小，即确定了无人机爬高增速的时机。
D的大小由如下公式确定：
其中V1表示无人机的巡航速度，V2表示无人机任务实施时的速度，t增速表示无人机增速过程中的时间，a表示无人机的最大平飞加速度，ΔH表示爬高的高度差，表示爬升率的平均大小，表示爬高过程中的时间，表示增速过程中水平面上的飞行距离，V爬高水平表示爬高过程中无人机的平飞速度，VT表示目标的速度，R转弯表示无人机的转弯半径。
本发明提出了一种无人机远距离航路规划方法，充分考虑飞机隐蔽特性的前提下对无人机进行远距航路规划，安全引导无人机到最佳探测区，将拦截引导算法进行了优化，极大的提高了无人机的拦截的自身安全性与完成任务的效能，在保证自身安全的前提下规划最大优势任务实施点。
最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (4)
1.一种无人机远距航路规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、设定无人机门限距离Rth，无人机距离目标飞机的距离R,判断无人机是否需要爬高；
若R＞Rth，则需要爬高；
若R＜Rth，则寻找当前任务高度的任务实施点；
步骤二、确定无人机任务高度；
无人机的任务高度H*取决于目标飞机所属方的雷达对无人机的发现距离和能够使无人机完成任务所需的距离；
当无人机完成任务所需的最大距离与目标飞机所属方的雷达探测距离之差的最大值对应的无人机飞行高度即为无人机的任务高度H*；
步骤三、采用优势计算模型及利用综合优势函数确定无人机任务实施点及任务实施高度；
S＝KrSr+KtSt+KvSv+KeSe
其中Kr、Kt、Kv、Ke为加权系数，Sr为距离优势、St为角度优势、Sv为速度优势、Se为能量优势；
步骤四、确定无人机爬高增速时机D；
其中V1表示无人机的巡航速度，V2表示无人机任务实施时的速度，t增速表示无人机增速过程中的时间，a表示无人机的最大平飞加速度，ΔH表示爬高的高度差，表示爬升率的平均大小，表示爬高过程中的时间，表示增速过程中水平面上的飞行距离，V爬高水平表示爬高过程中无人机的平飞速度，VT表示目标的速度，R转弯表示无人机的转弯半径。
2.根据权利要求1所述的无人机远距航路规划方法，其特征在于：所述步骤三中，所述Kr＝0.4、Kt＝0.2、Kv＝0.2、Ke＝0.2。
3.根据权利要求1所述的无人机远距航路规划方法，其特征在于：所述步骤三中，所述角度优势St分解为方位角优势和进入角优势Sq且构造角度优势为方位角优势和进入角优势二者的乘积，即：
4.根据权利要求1所述的无人机远距航路规划方法，其特征在于：所述步骤三中，通过离线状态和在线状态两种模式确定任务实施点。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118347507A (zh) * | 2024-06-18 | 2024-07-16 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种航空探测用临近空间目标的感知方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013127694A (ja) * | 2011-12-19 | 2013-06-27 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 制御装置及び方法並びにプログラム |
| CN105157488A (zh) * | 2015-09-21 | 2015-12-16 | 中国航天空气动力技术研究院 | 基于无人机的导弹攻击航路规划方法 |
| CN105700550A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-06-22 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机及其飞行控制方法与系统 |
| CN105700549A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-22 | 北京理工大学 | 一种基于序列小生境粒子群算法的无人机多航迹规划方法 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013127694A (ja) * | 2011-12-19 | 2013-06-27 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 制御装置及び方法並びにプログラム |
| CN105157488A (zh) * | 2015-09-21 | 2015-12-16 | 中国航天空气动力技术研究院 | 基于无人机的导弹攻击航路规划方法 |
| CN105700549A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-22 | 北京理工大学 | 一种基于序列小生境粒子群算法的无人机多航迹规划方法 |
| CN105700550A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-06-22 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机及其飞行控制方法与系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| WANG XINLONG ETC.: "A Celestial Analytic Positioning Method by Stellar Horizon Atmospheric Refraction", 《CHINESE JOURNAL OF AERONAUTICS》 * |
| 苏连栋: "空战无人机机载系统关键技术", 《计算机工程与应用》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118347507A (zh) * | 2024-06-18 | 2024-07-16 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种航空探测用临近空间目标的感知方法 |
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