CN109543135B - 一种基于信息最大化的多auv协同同时导引方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于信息最大化的多AUV协同同时导引方法，针对多AUV协同导引中的时间约束和观测信息最大化问题，同时考虑了AUV二阶非完整力学特性，提出了基于最优控制的协同导引律，其中性能指标函数由一步次优费希尔信息矩阵(FIM)和AUV与目标距离方差组成，实现了观测信息最大下的同时击中目标的任务，具有良好的导引性能。

Description

一种基于信息最大化的多AUV协同同时导引方法
技术领域
本发明涉及多AUV协同导引技术领域，具体为一种基于信息最大化的多AUV同时攻击同一目标的协同导引方法。
背景技术
现代反导系统的飞速发展，对主动攻击武器(导弹、鱼雷等)的突防能力提出了更高的挑战，传统的单一AUV打击已经很难满足现代战争需求。“多对一”形式的饱和攻击是一种能提高导弹或鱼雷击中目标概率的有效手段。因此，为了突破层层防御，有必要研究“多对一”形式的饱和同时攻击。针对协同导引的理论研究具有深刻的军事意义，逐渐吸引了国内外学者的研究兴趣。
由于AUV的发射位置可能不同，并且各个武器的发射时间和航行速度不可能做到绝对同步，若使用传统制导律控制AUV攻击目标会导致武器的航行时间有长有短，不能保证多AUV能够同时击中目标，因此，有必要研究一种对AUV的攻击时间进行控制的制导律。
同时，被攻击目标状态的估计精度越高，多AUV击中目标的概率越大。通常影响目标估计精度的因素不仅与所搭载传感器的量测精度有关，而且还与多AUV在空间的配置方式有关。因此，针对具有最优的观测空间配置的研究逐渐成为协同导引研究的重要方向。
另外，在实际工程中，洋流等外部随机干扰会使AUV产生侧向速度，其会对导引效果造成一定的影响。因此，针对此类二阶非完整力学特性的多AUV协同导引律的设计，是一个很有实际意义的研究问题。
综上所述，针对信息最大化的多AUV的协同同时导引，还存在以下三个问题：1、外界干扰会使AUV产生侧向速度，其会对导引效果造成一定影响；2、如何设计具有实时性、且观测信息最大的多AUV协同导引方法，具有重要的工程意义。3、由于实际水下环境存在通信能力弱等问题，很难保证多AUV间的集中式通信，因此，设计分布式多AUV协同导引具有重要的现实意义。
发明内容
发明针对多AUV协同导引中的时间约束和观测信息最大化问题，同时考虑了AUV二阶非完整力学特性，提出了一种基于信息最大化的多AUV协同同时导引方法，实现了观测信息最大下的同时击中目标的任务，具有良好的导引性能。
本发明的技术方案为：
所述一种基于信息最大化的多AUV协同同时导引方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：建立多AUV水平面运动学方程：
Figure GDA0002780812950000021
其中(xi,yi)为世界坐标系下第i个AUV的位置坐标，ui，vi和ψi分别为第i个AUV在体坐标系下的前向速度、侧向速度和航向角；第i个AUV与目标的相对方位角为
Figure GDA0002780812950000022
其中(xT,yT)为被攻击目标在世界坐标系下的位置坐标；
步骤2：对于步骤1的AUV水平面运动学方程，建立信息最大化的多AUV协同同时导引律为：
ψi＝atan2(-λyiui+λxivi,-λxiui-λyivi)
其中：
Figure GDA0002780812950000023
Figure GDA0002780812950000024
Ni为能与第i个AUV互相通信的AUV集合，
Figure GDA0002780812950000025
εij为常数，其取值范围为
Figure GDA0002780812950000031
步骤3：利用步骤2得到的AUV航向角进行多AUV协同引导。
有益效果
本发明通过优化由AUV与目标距离方差和一步次优FIM组成的性能指标函数，来得到实时的分布式协同导引律；将导引律作用于各AUV的运动学方程，使其达到预期的导引效果。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
附图1为多AUV协同导引原理框图。
附图2为考虑侧向速度下的导引弹道图。
附图3为不考虑侧向速度下的导引弹道图。
附图4为两种导引律下的一步次优FIM变化曲线图。
附图5为两种导引律下的AUV-目标距离变化曲线。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本实施例中以四个AUV为研究对象，其中，各AUV的初始位置(x1(0),y1(0))＝(100,100)(x2(0),y2(0))＝(120,-80),(x3(0),y3(0))＝(-80,-140)，(x4(0),y4(0))＝(-160,100)，初始航向角均为0°，u1＝u2＝u3＝u4＝1m/s，v1＝v2＝-0.2m/s,v3＝v4＝0.2m/s。
步骤1：建立多AUV水平面运动学方程：
Figure GDA0002780812950000032
其中(xi,yi)为世界坐标系下第i个AUV的位置坐标，ui，vi和ψi分别为第i个AUV在体坐标系下的前向速度、侧向速度和航向角；第i个AUV与目标的相对方位角为
Figure GDA0002780812950000041
其中(xT,yT)为被攻击目标在世界坐标系下的位置坐标。
步骤2：针对步骤1的运动模型，采用一步最优控制方法，得到协同导引律，其中待优化的性能指标函数由FIM和距离之差组成，其表达式为：
Figure GDA0002780812950000042
其中，
Figure GDA0002780812950000043
同时，FIM的行列式为
Figure GDA0002780812950000044
进一步地，性能指标函数可重新写为：
Figure GDA0002780812950000045
其中，fi＝[ui cosψi-vi sinψi,ui sinψi+vi cosψi]T，Xi＝[xi,yi]T，拉格朗日乘子向量λi＝[λxi,λyi]T。
构造哈密尔顿函数为：
Figure GDA0002780812950000046
其控制方程为：
Figure GDA0002780812950000047
因此，协同导引律可表示为：
ψi＝atan2(-λyiui+λxivi,-λxiui-λyivi)
为了保证
Figure GDA0002780812950000048
拉格朗日乘子向量λi应当小于零。
由于
Figure GDA0002780812950000051
因此，λi为常数。
其中，λi应当满足
Figure GDA0002780812950000052
其中λi为：
Figure GDA0002780812950000053
其中，
Figure GDA0002780812950000054
以上设计的多AUV分布式协同导引律，当选择合适的参数ε时，可保证各AUV以“尽量分散”的形式同时击中同一目标。“尽量分散”的目的是使得多AUV能以一个好的空间位置以获取精确的目标估计精度。同时攻击的目的是增强AUV击中目标的概率。同时，上述考虑了AUV的二阶非完整欠驱动特性，具有一定工程意义。
针对本实施中的AUV运动模型，采用上述协同导引律进行导引，并与不考虑侧向速度的协同导引律进行了仿真对比，其导引律为ψi＝atan2(-λyi,-λxi)。从仿真图2与图3可以看出，四个AUV能同时击中同一目标，且相互之间以近似90°的角度击中同一目标，即以近似最优的观测空间配置形式攻击，仿真验证了该算法的有效性。附图4表明了考虑侧向速度的协同导引律的脱靶量精度高于不考虑侧向速度协同导引律的脱靶量精度。附图5表明了考虑侧向速度导引律具有比不考虑协同导引律更优越的观测空间配置，即前者拥有更准确的目标估计精度的可能性。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (1)

1.一种基于信息最大化的多AUV协同同时导引方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：建立多AUV水平面运动学方程：
Figure FDA0002768930880000011
其中(xi,yi)为世界坐标系下第i个AUV的位置坐标，ui，vi和ψi分别为第i个AUV在体坐标系下的前向速度、侧向速度和航向角；第i个AUV与目标的相对方位角为
Figure FDA0002768930880000012
其中(xT,yT)为被攻击目标在世界坐标系下的位置坐标；
步骤2：对于步骤1的AUV水平面运动学方程，建立信息最大化的多AUV协同同时导引律为：
ψi＝atan 2(-λyiui+λxivi,-λxiui-λyivi)
其中：
Figure FDA0002768930880000013
Figure FDA0002768930880000014
Ni为能与第i个AUV互相通信的AUV集合，
Figure FDA0002768930880000015
εij为常数，其取值范围为
Figure FDA0002768930880000016
步骤3：利用步骤2得到的AUV航向角进行多AUV协同引导。
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