一种基于安全飞行空间的UAV低空突防改进模型

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2022.06.016

摘要/Abstract

摘要：

为解决对地形预处理后缺少与UAV自身特性相结合的问题，提出了一种基于安全飞行空间的UAV低空突防改进模型。构建了一个可安全飞行空间，减少地形约束条件的同时保证无人机低空突防时的安全飞行。结合无人机自身特性对航迹规划模型进行了改进，增加无人机飞行过程稳定性和规划的航迹平滑性。通过PSO算法在复杂的高程地图中对改进前、后2种模型进行了仿真，验证了改进后模型的合理性和有效性。

关键词: 低空突防, 安全飞行空间, 航迹规划, 模型改进, 平滑代价

Abstract:

An improved unmanned aerial vehicle （UAV） low altitude penetration model based on safe flight space is presented to solve the problem of lack of combination with the characteristics of UAV after terrain preprocessing. A safe flight space is constructed to reduce terrain constraints and ensure the safe flight of UAV in low altitude penetration. The trajectory planning model is improved by combining with the characteristics of UAV to increase the stability of UAV flight process and the smoothness of planned trajectory. The particle swarm optimization （PSO） algorithm is used to simulate the two models before and after the improvement in complex elevation map to verify the rationality and effectiveness of the improved model.

Key words: low altitude penetration, safe flight space, trajectory planning, model improvement, smoothing cost

中图分类号:

V279

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图/表 13

图1 安全可飞行空间

Fig. 1 Safe flying space

图2 航迹段三维图

Fig. 2 3D map of trajectory segment

图3 平移变化后直角三角锥

Fig. 3 Right angle triangular cone after translation change

表1 威胁环境下改进前后对比

Table 1 Comparison before and after improvement in threat environment

	算法平均耗时/s	航迹长度/km	平均适应值	最小适应度值	成功率
改进前	43.87	196.42	900 018.95	81.54	0.578
改进后	26.98	154.80	78.60	73.23	1

图4 三维航迹图

Fig. 4 Three dimensional track map

图5 俯视图

Fig. 5 Vertical view

图6 等高线图

Fig. 6 Contour map

图7 平均迭代次数图

Fig. 7 Average number of iterations

图8 高度差图

Fig. 8 Height difference diagram

图9 改进前转弯角和爬升角与改进后偏转角对比图

Fig. 9 Comparison of turning angle and climbing angle before improvement and deflection angle after improvement

图10 多威胁下的等高线图

Fig. 10 Contour map under multiple threats

图11 多威胁下的高度差图

Fig. 11 Altitude difference map under multiple threats

图12 多威胁下的改进前转弯角和爬升角与改进后偏转角对比图

Fig. 12 Comparison of turning angle and climbing angle before improvement and deflection angle after improvement under multiple threats

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