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应急搜索UAV集群协同任务规划策略
文献摘要：
目前应急搜索无人机(UAV)集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题.对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法(O-FCMA)结合优化混合粒子群算法(O-HPSO)的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略.以UAV监测区域范围为基础,通过建立搜索区域的空间模型,进一步运用O-FCMA进行区域几何划分,并采用O-HPSO实现划分区域内的路径规划,以实现多UAV集群搜索总体任务的规划.仿真实验结果表明,采用O-HPSO结合O-FCMA进行无源UAV区域搜索任务较ACO或模拟退火算法结合K聚类算法或FCMA相比,在保证搜索区域全覆盖条件下,有源搜索与无源搜索过程中UAV决策时间分别降低了7％～21％和16％～31％,搜索效率分别提升了7％～13％和3％～7％.结果表明所提方法有效降低了UAV集群的决策时间,提升了搜索效率.
文献关键词：
无人机;多机协同;任务规划;模糊C聚类算法;优化混合粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
鲁旭涛;智超群;张丽娜;秦英伟;李静;王英
作者机构：
中北大学机电工程学院 太原 030051;中北大学信息与通信工程学院 太原 030051;中北大学电气与控制工程学院 太原 030051;中北大学能源动力工程学院 太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]鲁旭涛;智超群;张丽娜;秦英伟;李静;王英-.应急搜索UAV集群协同任务规划策略)[J].电子与信息学报,2022(01):187-194
A类：
FCMA,优化混合粒子群算法,几何划分
B类：
UAV,集群协同,协同任务规划,规划策略,搜索效率,多机组,组网,聚类算法,HPSO,路由,区域搜索,搜索任务,区域范围,空间模型,路径规划,无源,ACO,模拟退火算法,有源,决策时间,多机协同
AB值：
0.238705
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