CN107014384A - 基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于雷达技术领域，公开了一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，包括：设定多机载雷达的协同探测区域内有N部载机，第i部载机的初始位置记为(x_i,y_i)；得到第i部载机所能达到的所有位置组成的圆弧GH；选取飞行代价最小的一个节点作为第i部载机在下一时刻的位置，得到N部载机在下一时刻分别对应的节点，以及每部载机下一时刻对应的位置和速度方向；从而得到N部载机在下一时刻分别对应的位置；完成L个搜索步长的多机载雷达协同探测航路规划过程；本发明能够有效的解决多机载雷达协同执行警戒任务时的航路规划问题。

Description

基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，尤其涉及一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，适用于机载雷达协同探测。

背景技术

侦察监视是战场情报的主要来源，古今中外，军事家凭借了解敌情，以求“知己知彼，百战不殆”，创造了许多丰富多彩的战例。准确而及时的侦察情报不仅是军队战斗力的“倍增器”，而且是决定战争胜负的重要因素。为了能在现代战争特别是在信息化战争中立于不败之地，更需要全面掌握敌情，确保指挥员在瞬息万变的战争中运筹帷幄，驾驶战局。在现代战争条件下，随着现代高新技术的飞速发展与进步，推进了军事侦察情报装备现代化进程。

机载雷达与地面雷达相比，具有较强的低空、超低空探测能力、机动能力和战场指挥能力，是空军预警探测和作战指挥系统的重要组成部分。机载预警雷达可用于空中值勤，执行重大活动和重要目标的安保任务或监视周边敌对国军事行动，维护国家领空、领海、领土主权，以防突然袭击。

研究表明，由于现代战场全方位、大纵深的特点，单个机载雷达常常无法完成对所有目标的空中侦察任务，需要多机载雷达协同工作，因此，多机载雷达协同航路规划便显得愈发重要了。

航路规划是指在特定约束条件下，寻找运动物体从起始点到目标点，满足某种性能指标和某些约束的最优运动路线、路径。目前研究较多的航路规划算法有动态规划法、粒子群算法、A*算法及其改进算法、遗传算法以及蚁群算法等。这些航路规划算法均有一个限制条件：有固定的起始点和目标点。然而对于多机载雷达执行警戒任务的情况，载机需要在特定的区域内不断飞行，没有固定的目标点，这就使得目前已有的航路规划算法无法使用。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，能够有效的解决多机载雷达协同执行警戒任务时的航路规划问题。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，所述方法包括：

步骤1，设定多机载雷达的协同探测区域，所述协同探测区域内有N部载机，每部载机上设置一个机载雷达，第i部载机的初始位置记为(x_i，y_i)，且i＝1，2，...，N，第i部载机的探测范围为：以第i部载机的当前位置(x_i，y_i)为圆心，以R_i为半径的圆形区域，R_i为第i部载机上的机载雷达的最大作用距离；将所述N部载机的初始位置信息和初始速度信息分别存储于位置矩阵P和速度向量V中；

令迭代次数n＝1，搜索步长l＝1，i＝1；且n＝1，...，num，l＝1，...，L，i＝1，...，N；num为总的迭代次数，L为总的搜索步长，N为载机的总个数；

步骤2，记点E为第i部载机的当前位置，第i部载机的速度方向水平向右，点F为第i部载机在Δt时间内直线飞行所到达的位置，点E与点F之间的距离记为最小直飞距离，点G为第i部载机在Δt时间内以最小转弯半径向上转弯所达到的位置，点H为第i部载机在Δt时间内以最小转弯半径向下转弯所达到的位置，从而得到第i部载机在Δt时间内所能达到的所有位置组成的圆弧GH；其中，Δt为载机由当前节点飞往下一节点的路程中所需要的时间。

步骤3，将圆弧GH平分为M段，则在圆弧GH上有个M+1节点，将所述M+1个节点作为第i部载机在下一时刻所能达到的位置，计算第i部载机在下一时刻飞往所述M+1个节点中的每个节点时对应的飞行代价，并选取飞行代价最小的一个节点作为第i部载机在下一时刻的位置，并得到第i部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时的位置和速度方向；

步骤4，令i的值加1，并重复执行步骤2和步骤3，直到i＝N，得到N部载机在下一时刻分别对应的飞行代价最小的一个节点，以及每部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时对应的位置和速度方向；

步骤5，设置临时位置矩阵P_cur和临时速度向量V_cur，将步骤4得到的N部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时对应的位置和速度方向分别存储于所述临时位置矩阵P_cur和临时速度向量V_cur中；

步骤6，令迭代次数n的值加1，并重置i＝1，依次重复执行步骤2至步骤5，直到n＝num，并将此时步骤5中所述临时位置矩阵P_cur的位置信息存储于位置矩阵P中，将此时步骤5中所述临时速度向量V_cur的速度方向信息存储于速度向量V中；

从而所述位置矩阵P中记录的N部载机的位置信息即为此轮迭代得到的N部载机在下一时刻分别对应的位置，所述速度向量V中记录的N部载机的速度信息即为此轮迭代得到的N部载机在下一时刻分别对应的速度方向；

步骤7，令搜索步长l的值加1，并重置i＝1，迭代次数n＝1，依次重复执行步骤2至步骤6，直到l＝L，完成L个搜索步长的多机载雷达协同探测航路规划过程。

本发明的有益效果为：本发明提出的基于角度搜索的多机载雷达协同探测的航路规划方法，能够有效的解决多机载雷达协同执行警戒任务时的的航路规划问题，本发明的技术方案是基于飞机的实际飞行方式，能够保证规划出的航路对于载机来说是能够实际飞行的；机载雷达在执行警戒任务时要求能够实时覆盖任务区域，然而机载雷达的载机在转弯时会对机载雷达的探测性能造成负面的影响，本发明技术方案可以在保证覆盖率的同时尽量减少载机的转弯，同时兼顾覆盖率与机载雷达的转弯次数，在保证实时覆盖率的情况下为多机载雷达同时规划出合理的航路。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法流程图；

图2为任务区域示意图；其中点OABC所围成的矩形区域为任务区域；

图3为Δt时间内载机的飞行区域示意图；其中点E代表载机当前位置，点F代表Δt时间内载机直线飞行所能到达的位置，点G代表载机在Δt时间内以最小转弯半径向上转弯所到达的位置，点H为载机在Δt时间内以最小转弯半径向下转弯所到达的位置，水平的箭头代表载机在点E处的速度，倾斜的箭头代表载机在点G处的速度；

图4为搜索节点示意图；点E代表载机当前位置，点F代表Δt时间内载机直线飞行所能到达的位置，点G代表载机在Δt时间内以最小转弯半径向上转弯所到达的位置，点H为载机在Δt时间内以最小转弯半径向下转弯所到达的位置，弧线GH上的点代表本算法要搜索的节点，假设当前正在搜索的节点为点m，载机由点E飞往点m位置的偏转角为α_nm，速度的偏转角为水平的箭头代表载机在点E处的速度，倾斜的箭头代表载机在点m处的速度；

图5为任务区域与载机起始分布图；其中横坐标表示X轴，单位为km，纵坐标表示Y轴，单位为km；点OABC所围成的矩形区域为任务区域；图中的灰色点代表载机的当前位置坐标；

图6为各载机的航迹图，其中横坐标表示X轴，单位为km，纵坐标表示Y轴，单位为km；

图7为任务区域覆盖率与搜索步数的关系图，其中横坐标为搜索步数，纵坐标为覆盖率。

具体实施方式

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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。

本发明实施例提供一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，参考图1，所述方法包括：

步骤1，设定多机载雷达的协同探测区域，所述协同探测区域内有N部载机，每部载机上设置一个机载雷达，第i部载机的初始位置记为(x_i，y_i)，且i＝1，2，...，N，第i部载机的探测范围为：以第i部载机的当前位置(x_i，y_i)为圆心，以R_i为半径的圆形区域，R_i为第i部载机上的机载雷达的最大作用距离；将所述N部载机的初始位置信息和初始速度信息分别存储于位置矩阵P和速度向量V中。

参考图2，点OABC所围成的矩形区域为需警戒的区域，即多部机载雷达的任务区(即多机载雷达的协同探测区域)，其中点O为坐标原点。

R_i为第i部载机上的机载雷达的最大作用距离，其表达式为：

其中，P_t表示雷达系统峰值功率，G表示天线增益，λ表示电磁波波长，σ表示目标散射截面积，k表示波尔兹曼常数，T₀表示标准室温，B表示接收机带宽，F表示噪声系数，L表示雷达自身损耗，(S/N)_{o min}表示最小可检测门限。

令迭代次数n＝1，搜索步长l＝1，i＝1；且n＝1，...，num，l＝1，...，L，i＝1，...，N；num为总的迭代次数，L为总的搜索步长，N为载机的总个数；

步骤2，记点E为第i部载机的当前位置，第i部载机的速度方向水平向右，点F为第i部载机在Δt时间内直线飞行所到达的位置，点E与点F之间的距离记为最小直飞距离，点G为第i部载机在Δt时间内以最小转弯半径向上转弯所达到的位置，点H为第i部载机在Δt时间内以最小转弯半径向下转弯所达到的位置，从而得到第i部载机在Δt时间内所能达到的所有位置组成的圆弧GH；其中，Δt为载机由当前节点飞往下一节点的路程中所需要的时间，并不是算法执行的时间，也不是算法一步执行的时间，假设Δt＝20s.假设算法执行一步需要1s，算法执行一步得出的结果是20s后载机应该飞到哪个节点，然后载机由当前结点飞到算法执行一步得到的那个节点需要20s的时间。

飞机在进行转弯时，一般是依靠副翼进行差动，使得机身发生倾斜，从而利用升力的向心分量来进行转弯，在定高定速转弯时垂直于轴向平面内的受力方程为：

L cosγ＝mg

mV_p ²/R＝L sin γ

式中L为升力，γ为机身倾斜角即滚转角，m为机身自重，R为转弯半径，y_p为载机飞行速度，可得：

R＝V_p ²/(g·tanγ)

tanγ在一些文献中被称为过载。由上式可见转弯半径R随着滚转角γ的增大而减小。由于飞机具有最大过载限制，因此过载达到最大时，即滚转角最大时，载机的转弯半径为最小转弯半径R_min。

根据最小转弯半径R_min可以计算出载机以最小转弯半径转一个圆圈所需要的时间为：

假设该算法的两次搜索之间的时间间隔为Δt，参照图3，点E为载机当前位置，其速度方向如水平箭头所示，水平向右，点F为载机在Δt时间内直线飞行所到达的位置，点E与点F之间的距离称为最小直飞距离L_min；点G为载机在Δt时间内以最小转弯半径向上转弯所到达的位置，同理，点H为载机在Δt时间内以最小转弯半径向下转弯所到达的位置。根据相似三角形的几何关系，可以证明：

θ＝2α

其中，θ为第i部载机沿弧线从点E飞到点G所转过的角度，α为线段EF与线段EG之间的夹角，即位置偏转角，为第i部载机从点E沿弧线飞到点G速度方向变化的角度，即速度偏转角。

为简化模型，我们令EG＝EF＝EH，即将载机在Δt时间内所飞出的绝对距离(与点E的距离)近似为相等，由于点G与点H是载机在Δt时间内以最小转弯半径转弯所到达的位置，所以载机在Δt时间内以其它半径转弯所能到达的位置必在点G与点H之间，所以载机匀速飞行Δt时间后所有能到达的位置均在圆弧GH上。分别用矩阵P和向量V表示多架载机的位置信息和速度方向信息，其中P＝[X；Y]，即矩阵P的第一行记录各载机的x坐标，第二行记录各载机的y坐标。

步骤3，将圆弧GH平分为M段，则在圆弧GH上有个M+1节点，将所述M+1个节点作为第i部载机在下一时刻所能达到的位置，计算第i部载机在下一时刻飞往所述M+1个节点中的每个节点时对应的飞行代价，并选取飞行代价最小的一个节点作为第i部载机在下一时刻的位置，并得到第i部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时的位置和速度方向。

步骤3具体包括如下子步骤：

(3a)计算第i部载机在下一时刻飞往所述M+1个节点中的第m个节点时对应的飞行代价f(x_nm，y_nm)，n表示迭代次数，n＝1，2，...，num，m表示正在被搜索的节点，m＝1，2，...，M+1，x_nm表示当前被搜索节点的x坐标，y_nm表示当前被搜索节点的y坐标；

(3b)示例性的，参照图4，记第i部载机由当前位置点E飞往第m个节点的位置偏转角为α_nm，速度偏转角为且设置向量C存储圆弧GH上的M+1节点的编号，即则：

C_m为向量中的第m个值；

(3c)第i部载机由当前位置点E飞往第m个节点后，第i部载机在节点m处的状态信息为：

x_nm＝x_n-1+V_p·Δt·cos(α_nm+v_n-1)

y_nm＝y_n-1+V_p·Δt·sin(α_nm+v_n-1)

其中，x_nm为当前正在被搜索节点的x坐标，y_nm为当前正在被搜索节点的y坐标，x_n-1为载机当前位置的x坐标，y_n-1为载机当前位置的y坐标，V_p为载机的速度，Δt为两次搜索之间的时间间隔，v_nm为载机飞到正在被搜索节点后速度方向，v_n-1为载机当前位置的速度方向；

(3d)第i部载机在下一时刻飞往所述M+1个节点中的第m个节点时对应的飞行代价f(x_nm，y_nm)表示为：

f(x_nm，y_nm)＝0.999·1/p+0.001·abs(C_m/10)

其中，p为第i部载机飞到位置(x_nm，y_nm)后，所有载机在探测区域内的覆盖率。p为第i部载机飞到位置(x_nm，y_nm)后，所有载机在探测区域内的覆盖率p表示为：

p＝所有载机的探测范围覆盖面积/协同探测区域面积

且计算所有载机的探测范围覆盖面积时，第i部载机的探测范围是以位置(x_nm，y_nm)为圆心，以机载雷达的最大作用距离为半径的圆形范围，除第i部载机之外的其他所有载机的探测范围是以位置矩阵P中记录的对应位置为圆心，以机载雷达的最大作用距离为半径的圆形范围。

所有载机的坐标及探测威力均为已知，考虑到多架载机的探测范围可能会有重叠，因此所有载机的探测威力覆盖面积采用统计的方法来计算，具体过程为：将任务区域内可以被载机探测到的节点标记为1，剩下的节点标记为0，统计任务区域内节点被标记为1的个数。与之对应，任务面积即为所有节点的个数。此处需要注意的是，正在搜索下一节点的载机的探测范围是以目前正在计算的节点(x_nm，y_nm)为圆心，以该载机探测威力为半径的圆；其他载机的探测范围是以其他载机所在位置(x_i，y_i)(i＝1，...，N)为圆心，以载机探测威力R_i为半径的圆；其中若有载机的探测范围超出任务区域，应以任务区域为边界，超出任务区域的面积不算作载机的探测范围。

步骤4，令i的值加1，并重复执行步骤2和步骤3，直到i＝N，得到N部载机在下一时刻分别对应的飞行代价最小的一个节点，以及每部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时对应的位置和速度方向；

步骤5，设置临时位置矩阵P_cur和临时速度向量V_cur，将步骤4得到的N部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时对应的位置和速度方向分别存储于所述临时位置矩阵P_cur和临时速度向量V_cur中；

步骤6，令迭代次数n的值加1，并重置i＝1，依次重复执行步骤2至步骤5，直到n＝num，并将此时步骤5中所述临时位置矩阵P_cur的位置信息存储于位置矩阵P中，将此时步骤5中所述临时速度向量V_cur的速度方向信息存储于速度向量V中；

从而所述位置矩阵P中记录的N部载机的位置信息即为此轮迭代得到的N部载机在下一时刻分别对应的位置，所述速度向量V中记录的N部载机的速度信息即为此轮迭代得到的N部载机在下一时刻分别对应的速度方向；

步骤7，令搜索步长l的值加1，并重置i＝1，迭代次数n＝1，依次重复执行步骤2至步骤6，直到l＝L，完成L个搜索步长的多机载雷达协同探测航路规划过程。

下面结合仿真实验对本发明效果做进一步详细说明。

(一)仿真参数

在本实验中涉及到的参数如下：参照图5，任务区域为200km×200km的正方形区域，点O、A、B、C的坐标分别为(0，0)、(0，200)、(200，200)、(200，0)，单位为km。载机架数为6，载机的起始位置按顺序分别为(0，40)、(0，100)、(50，0)、(130，0)、(60，200)、(140，200)。各载机的探测威力均为70km。在本实验中搜索步数为100步，即步骤6进行100次，各架载机飞行100个节点。具体的算法参数如下表所示：

(二)仿真数据处理结果及分析

图6为各载机的航迹图，其中横坐标表示X轴，单位为km，纵坐标表示Y轴，单位为km。图7为任务区域覆盖率与搜索步数的关系图，其中横坐标为搜索步数，纵坐标为覆盖率。

从图6可以看出，各载机的航迹在大部分时间内都为直线。从图7可以看出，随着不断的搜索，所有载机在任务区域内的覆盖率也不断升高，大概在16步后就已经覆盖了整个任务区域，并且之后一直保持接近100％的覆盖率。因此本发明方法可以很好地解决区域覆盖问题，在鼓励直线飞行的情况下仍保持良好的覆盖率。

综上所述，仿真实验验证了本发明的正确性，有效性和可靠性。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，设定多机载雷达的协同探测区域，所述协同探测区域内有N部载机，每部载机上设置一个机载雷达，第i部载机的位置记为(x_i,y_i)，且i＝1,2,…,N，第i部载机的探测范围为：以第i部载机的位置(x_i,y_i)为圆心，以R_i为半径的圆形区域，R_i为第i部载机上的机载雷达的最大作用距离；将所述N部载机的位置信息和速度信息分别存储于位置矩阵P和速度向量V中；

令迭代次数n＝1，搜索步长l＝1，i＝1；且n＝1,...,num，l＝1,...,L，i＝1,...,N；num为总的迭代次数，L为总的搜索步长，N为载机的总个数；

步骤2，记点E为第i部载机的当前位置，第i部载机的速度方向水平向右，点F为第i部载机在△t时间内直线飞行所到达的位置，点E与点F之间的距离记为最小直飞距离，点G为第i部载机在△t时间内以最小转弯半径向上转弯所达到的位置，点H为第i部载机在△t时间内以最小转弯半径向下转弯所达到的位置，从而得到第i部载机在△t时间内所能达到的所有位置组成的圆弧GH；其中，△t为载机由当前节点飞往下一节点的路程中所需要的时间；

步骤3，将圆弧GH平分为M段，则在圆弧GH上有个M+1节点，将所述M+1个节点作为第i部载机在下一时刻所能达到的位置，计算第i部载机在下一时刻飞往所述M+1个节点中的每个节点时对应的飞行代价，并选取飞行代价最小的一个节点作为第i部载机在下一时刻的位置，并得到第i部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时的位置和速度方向；

步骤4，令i的值加1，并重复执行步骤2和步骤3，直到i＝N，得到N部载机在下一时刻分别对应的飞行代价最小的一个节点，以及每部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时对应的位置和速度方向；

步骤5，设置临时位置矩阵P_cur和临时速度向量V_cur，将步骤4得到的N部载机下一时刻位于飞行代价最小的一个节点时对应的位置和速度方向分别存储于所述临时位置矩阵P_cur和临时速度向量V_cur中；

步骤6，令迭代次数n的值加1，并重置i＝1，依次重复执行步骤2至步骤5，直到n＝num，并将此时步骤5中所述临时位置矩阵P_cur的位置信息存储于位置矩阵P中，将此时步骤5中所述临时速度向量V_cur的速度方向信息存储于速度向量V中；

从而所述位置矩阵P中记录的N部载机的位置信息即为此轮迭代得到的N部载机在下一时刻分别对应的位置，所述速度向量V中记录的N部载机的速度信息即为此轮迭代得到的N部载机在下一时刻分别对应的速度方向；

步骤7，令搜索步长l的值加1，并重置i＝1，迭代次数n＝1，依次重复执行步骤2至步骤6，直到l＝L，完成L个搜索步长的多机载雷达协同探测航路规划过程。

2.根据权利要求1所述的一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，其特征在于，R_i为第i部载机上的机载雷达的最大作用距离，其表达式为：

其中，P_t表示雷达系统峰值功率，G表示天线增益，λ表示电磁波波长，σ表示目标散射截面积，k表示波尔兹曼常数，T₀表示标准室温，B表示接收机带宽，F表示噪声系数，L表示雷达自身损耗，(S/N)_omin表示最小可检测门限。

3.根据权利要求1所述的一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，其特征在于，步骤2中，第i部载机在△t时间内从当前位置到达圆弧GH上时，还存在如下角度关系：

θ＝2α

其中，θ为第i部载机沿弧线从点E飞到点G所转过的角度，α为线段EF与线段EG之间的夹角，即位置偏转角，为第i部载机从点E沿弧线飞到点G速度方向变化的角度，即速度偏转角。

4.根据权利要求1所述的一种基于角度搜索的多机载雷达协同探测航路规划方法，其特征在于，步骤3具体包括如下子步骤:

(3a)计算第i部载机在下一时刻飞往所述M+1个节点中的第m个节点时对应的飞行代价f(x_nm,y_nm)，n表示迭代次数，n＝1,2,...,num，m表示正在被搜索的节点，m＝1,2,...,M+1，x_nm表示当前被搜索节点的x坐标，y_nm表示当前被搜索节点的y坐标；

(3b)记第i部载机由当前位置点E飞往第m个节点的位置偏转角为α_nm，速度偏转角为且设置向量C存储圆弧GH上的M+1节点的编号，即则：

C_m为向量中的第m个值；

(3c)第i部载机由当前位置点E飞往第m个节点后，第i部载机在节点m处的状态信息为：

x_nm＝x_n-1+V_p·△t·cos(α_nm+v_n-1)

y_nm＝y_n-1+V_p·△t·sin(α_nm+v_n-1)

其中，x_nm为当前正在被搜索节点的x坐标，y_nm为当前正在被搜索节点的y坐标，x_n-1为载机当前位置的x坐标，y_n-1为载机当前位置的y坐标，V_p为载机的速度，v_nm为载机飞到正在被搜索节点后速度方向，v_n-1为载机当前位置的速度方向；

(3d)第i部载机在下一时刻飞往所述M+1个节点中的第m个节点时对应的飞行代价f(x_nm,y_nm)表示为：

f(x_nm,y_nm)＝0.999·1/p+0.001·abs(C_m/10)

其中，p为第i部载机飞到位置(x_nm,y_nm)后，所有载机在探测区域内的覆盖率。

5.根据权利要求4所述的一种多机载雷达协同探测的航路规划方法，其特征在于，p为第i部载机飞到位置(x_nm,y_nm)后，所有载机在探测区域内的覆盖率p表示为：

p＝所有载机的探测范围覆盖面积/协同探测区域面积

且计算所有载机的探测范围覆盖面积时，第i部载机的探测范围是以位置(x_nm,y_nm)为圆心、以机载雷达的最大作用距离为半径的圆形范围，除第i部载机之外的其他所有载机的探测范围是以位置矩阵P中记录的对应位置为圆心，以机载雷达的最大作用距离为半径的圆形范围。