一種威脅環(huán)境下目標(biāo)定位的無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路計(jì)算方法
【專利摘要】該發(fā)明公開(kāi)了一種威脅環(huán)境下目標(biāo)定位的無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路計(jì)算方法，屬于電子對(duì)抗技術(shù)領(lǐng)域，涉及目標(biāo)定位與跟蹤技術(shù)，無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃。建立單個(gè)無(wú)人機(jī)唯方位角定位模型；無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)功，分別對(duì)靜止目標(biāo)和低速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤，無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)則是目標(biāo)定位精度最大化；建立敵方威脅數(shù)學(xué)模型，評(píng)估威脅程度；結(jié)合仿真場(chǎng)景，綜合考慮到敵方威脅和目標(biāo)定位精度，規(guī)劃出一條最優(yōu)的無(wú)人機(jī)航跡。通過(guò)預(yù)測(cè)目標(biāo)的飛行軌跡，統(tǒng)計(jì)各方威脅帶來(lái)的威脅程度，同一規(guī)劃無(wú)人機(jī)的航跡，從而能極大的提高的無(wú)人機(jī)的生存效率和對(duì)目標(biāo)的定位精度。
【專利說(shuō)明】
一種威脅環(huán)境下目標(biāo)定位的無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路計(jì)算方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于電子對(duì)抗技術(shù)領(lǐng)域，涉及目標(biāo)定位與跟蹤技術(shù)，無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃。
【背景技術(shù)】
[0002] 電子對(duì)抗是指在電子戰(zhàn)中，截獲敵方無(wú)線電電子設(shè)備的電磁信息，通過(guò)分析、處理 獲得軍事、技術(shù)情報(bào)，并阻止敵方無(wú)線電電子設(shè)備獲取有用和正確的信息，削弱或破壞敵方 武器系統(tǒng)的效能和威力的一切技術(shù)和戰(zhàn)術(shù)手段的總稱。測(cè)量雷達(dá)輻射的電磁波的參數(shù)并確 定其位置的電子定位系統(tǒng)也隨之成為了電子對(duì)抗和支援系統(tǒng)中非常重要的一部分。因?yàn)樗?為精確打擊乃至徹底摧毀敵雷達(dá)系統(tǒng)提供了重要的有效的手段。
[0003] 在日益復(fù)雜的現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)上，無(wú)人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)以其成本低、 續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)、隱蔽性強(qiáng)、附帶損失低，而且可以自動(dòng)地、精確地打擊目標(biāo)等優(yōu)點(diǎn)，在一些關(guān)鍵 和高度危險(xiǎn)的任務(wù)中發(fā)揮著不可替代的作用。近年來(lái)，作戰(zhàn)和反恐行動(dòng)對(duì)無(wú)人機(jī)的需求和 依賴日益凸顯，推動(dòng)了無(wú)人機(jī)及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。無(wú)人機(jī)所扮演的角色越來(lái)越重要，其飛行 環(huán)境也變的更為復(fù)雜，造成了無(wú)人機(jī)飛行任務(wù)的難度、危險(xiǎn)度及強(qiáng)度的增加。在此背景下， 無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。無(wú)人機(jī)的航路規(guī)劃(Route Planning)是在特定的約束條件 下，尋找無(wú)人機(jī)由起始點(diǎn)至目標(biāo)點(diǎn)符合某種性能指標(biāo)的最優(yōu)或可行飛行航路。航路規(guī)劃是 無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，是提高無(wú)人機(jī)作戰(zhàn)效能，實(shí)施偵察、精確打擊的有效 手段，也是實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)自主控制、智能飛行的重要保障?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的防空技術(shù)日益完善， 單純的依靠手工操作規(guī)劃和評(píng)價(jià)航路已難以滿足現(xiàn)代復(fù)雜任務(wù)的實(shí)際應(yīng)用需求。無(wú)人機(jī)的 迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用給航路規(guī)劃技術(shù)提出了更高的要求，使得無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃技術(shù)成為國(guó) 內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)之一。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 單架無(wú)人機(jī)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位，無(wú)人機(jī)的定位系統(tǒng)為唯方位角定位系統(tǒng)，即通過(guò)測(cè) 量目標(biāo)基于無(wú)人機(jī)的方位角進(jìn)行定位跟蹤。如果目標(biāo)是靜止目標(biāo)，那么理論上存在一條最 優(yōu)的飛行軌跡，從而無(wú)人機(jī)可以通過(guò)測(cè)量目標(biāo)方位角得到目標(biāo)最精確的定位。當(dāng)目標(biāo)是運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)時(shí)，只要無(wú)人機(jī)與目標(biāo)存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)，且相對(duì)運(yùn)動(dòng)對(duì)于無(wú)人機(jī)來(lái)說(shuō)不是徑向運(yùn)動(dòng)，就 可以得到目標(biāo)的角度變化信息從而定位和跟蹤。
[0005]由于目標(biāo)是敵方目標(biāo)，其具有一定的威脅性，威脅主要考慮到敵方的雷達(dá)，敵方的 火力威脅，包括不同口徑的高炮以及車(chē)載、機(jī)載導(dǎo)彈系統(tǒng)。無(wú)人機(jī)應(yīng)該綜合考慮定位的精度 和目標(biāo)的威脅程度。
[0006] 本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題所提供的技術(shù)方案為:一種威脅環(huán)境下目標(biāo)定位的無(wú) 人機(jī)最優(yōu)航路計(jì)算方法，該方法包括如下步驟：
[0007] 步驟1:無(wú)人機(jī)采用唯方位角的方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位；
[0008] 步驟2 :無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)，同時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤，無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)則 是使目標(biāo)定位精度最大化；
[0009] 步驟3:根據(jù)資料獲取敵方威脅的位置，及威脅系數(shù);單獨(dú)建立各威脅的數(shù)學(xué)模型， 再將各威脅模型相加，獲取總的威脅模型，公式如下：
[0010]
[0011] 其中P1表示第i個(gè)威脅的威脅系數(shù)，.?)表示第i個(gè)威脅的位置，（Xs⑴，ys(t)) 表示t時(shí)刻無(wú)人機(jī)的位置，M表示有威脅的總個(gè)數(shù)；
[0012] 步驟4:結(jié)合步驟2的定位精度最大化準(zhǔn)則，與步驟3的總威脅模型，獲取無(wú)人機(jī)最 優(yōu)航路。
[0013] 進(jìn)一步的，所述步驟2首先獲取目標(biāo)的當(dāng)前狀態(tài)及目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，根據(jù)擴(kuò)展 卡爾#濾波跟蹤宙份方法獲取無(wú)人機(jī)下一時(shí)刻位置的優(yōu)化方程：當(dāng)目標(biāo)靜止時(shí)，
其中GDOP(k)為無(wú)人機(jī)下一時(shí)刻位置的優(yōu)化方程，Pk/k為擴(kuò)展卡爾 曼濾波的狀態(tài)估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣，trace(Pk/k)為Pk/k的對(duì)角線元素之和；當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)， 因?yàn)榇藭r(shí)P k / k為四維矩陣，所以只需要取其包含位置誤差的兩維即可，此時(shí)
，其中Pk/k(l，l)是矩陣Pk/k的第1行第1列的元素。
[0014] 進(jìn)一步的，所述步驟4獲取無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路的公式為：
[0015]
[0016]該公式取得最小值時(shí)，獲取的無(wú)人機(jī)下一刻的位置為最優(yōu)規(guī)劃位置。
[0017] 本發(fā)明一種威脅環(huán)境下目標(biāo)定位的無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路計(jì)算方法，通過(guò)預(yù)測(cè)目標(biāo)的飛 行軌跡，統(tǒng)計(jì)各方威脅帶來(lái)的威脅程度，同一規(guī)劃無(wú)人機(jī)的航跡，從而能極大的提高的無(wú)人 機(jī)的生存效率和對(duì)目標(biāo)的定位精度。
【附圖說(shuō)明】
[0018] 仿真條件：目標(biāo)的初始坐標(biāo)為(0,0)，目標(biāo)以15m/s的速度運(yùn)行，運(yùn)動(dòng)方向?yàn)?1/4。觀 測(cè)器的初始位置為（50k，0)，觀測(cè)器的速度為30m/s，每隔IOs測(cè)量一次。目標(biāo)初始的估計(jì)坐 標(biāo)為（10k，IOk)。目標(biāo)的初始估計(jì)速度為Om/s。下面為用EKF濾波定位跟蹤的仿真圖。觀測(cè)器 在距離目標(biāo)50km以內(nèi)存在軟威脅。
[0019] 圖1為無(wú)人機(jī)在考慮威脅和不考慮威脅時(shí)的航跡對(duì)比圖；
[0020] 圖2為圖1的定位的RMS圖，定位誤差為其中，（χτ， yT)表示目標(biāo)的位置(％，九):為所估計(jì)的目標(biāo)位置。

【具體實(shí)施方式】
[0021] 1，建立單個(gè)無(wú)人機(jī)唯方位角定位模型。
[0022] 2，無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)功，分別對(duì)靜止目標(biāo)和低速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤，無(wú)人機(jī)自 適應(yīng)運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)則是目標(biāo)定位精度最大化。
[0023] 3，建立敵方威脅數(shù)學(xué)模型，評(píng)估威脅程度。
[0024] 4，結(jié)合仿真場(chǎng)景實(shí)例，綜合考慮到敵方威脅和目標(biāo)定位精度，規(guī)劃出一條最優(yōu)的 無(wú)人機(jī)航跡。
[0025] 上述各流程步驟詳細(xì)實(shí)現(xiàn)方法說(shuō)明如下：
[0026] 1.建立單個(gè)無(wú)人機(jī)唯方位角定位模型。
[0027] -個(gè)運(yùn)動(dòng)的無(wú)人機(jī)通過(guò)在不同位置多次對(duì)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行測(cè)向，通過(guò)多次測(cè)向結(jié)果 進(jìn)行的交會(huì)定位。
[0028] 假設(shè)無(wú)人機(jī)和目標(biāo)都在二維平面，目標(biāo)靜止，無(wú)人機(jī)的速度模值恒定為V，但是速 度的方向可以任意改變。假設(shè)無(wú)人機(jī)每次測(cè)量的間隔為t，總體觀測(cè)時(shí)間為T(mén)。假設(shè)在第k(l < k < T/t)次測(cè)量時(shí)，無(wú)人機(jī)的速度方向與X軸的夾角為i3(k)，則此時(shí)無(wú)人機(jī)的速度可以表 示為：
[0029]
[0030]
[0031] 假設(shè)無(wú)人機(jī)在每次測(cè)量間隔中進(jìn)行勻速直線運(yùn)動(dòng)，則每次機(jī)動(dòng)轉(zhuǎn)換過(guò)程不需要花 費(fèi)額外時(shí)間，則第k次測(cè)量時(shí)無(wú)人機(jī)的位置為：
[0032]
[0033]
[0034] 其中（Xso，yso)為無(wú)人機(jī)的初始位置，（xsk，ySk)無(wú)人機(jī)第k次測(cè)量時(shí)無(wú)人機(jī)的位置。 [0035]第k次測(cè)量目標(biāo)的方位角:
[0036]
[0037] 其中：（XT，yT)表示目標(biāo)的位置，nk表示測(cè)量誤差；
[0038] 2.無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)，對(duì)低速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤，無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)則 是目標(biāo)定位精度最大化。
[0039] 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的時(shí)候，目標(biāo)的狀態(tài)向量為:x(k) = (XTk，yTk，vx，Vy)Tj*(XTk，yTk；^* 目標(biāo)的坐標(biāo)，（Vx，Vy)表示目標(biāo)的速度。此時(shí)的系統(tǒng)狀態(tài)模型為：
[0040]
[0041]
[0042]
[0043]其中：公式（1)為目標(biāo)狀態(tài)方程，公式(2)為觀測(cè)方程，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行跟 蹤定位；因?yàn)槟繕?biāo)狀態(tài)方程為線性方程，觀測(cè)方程為非線性方程，所以根據(jù)擴(kuò)展卡爾曼理 論，先對(duì)觀測(cè)方程線性化。
[0044] 測(cè)量方程的一般表達(dá)式：
[0045] z(k)=h[x(k),k]+v(k)
[0046] h[ ·]為非線觀測(cè)函數(shù)，v(k)表示協(xié)協(xié)方差矩陣為R時(shí)的測(cè)量噪聲，由于只有一個(gè) 測(cè)量參數(shù)，所以此時(shí)的協(xié)方差矩陣即為測(cè)量噪聲的方差<
[0047] 將觀測(cè)方程的非線性函數(shù)h[ ·]在狀態(tài)預(yù)測(cè)值對(duì)幻處展開(kāi)成泰勒級(jí)數(shù)，略去最高 項(xiàng)，可得
[0048]
[0049]
[0050]
[0051]
[0052] 則可以得到觀測(cè)方程為：
[0053] z(k)=H(k)x(k)+y(k)+v(k)
[0054] 在求得前一步狀態(tài)估計(jì)值麵1-1)的條件下，以上狀態(tài)方程中增加了一個(gè)非隨機(jī)作 用項(xiàng)y(k);由上式易得帶擴(kuò)展卡爾曼濾波方程為：i(A：/A -I) = + ?
[0055] 在進(jìn)行擴(kuò)展卡爾曼濾波的時(shí)候，需給定一個(gè)估計(jì)的初始值X(〇)和初始的狀態(tài)估計(jì) 誤差自相關(guān)矩陣P(O)
[0056] 步驟1:狀態(tài)一步預(yù)測(cè)，即
[0057] X(^-I) = -1)^-1]
[0058] 此時(shí)表達(dá)式對(duì)應(yīng)于奴1^+1)=41(1〇^[*]即為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣八 [0059]步驟2: -步預(yù)測(cè)誤差自相關(guān)矩陣：
[0060] P(k/k-l)=FP(k-l)FH
[0061] 其中P(k-l)表示前一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣，在濾波開(kāi)始時(shí)必須給定一 個(gè)初始的狀態(tài)估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣P(O)。
[0062] 步驟3:卡爾曼增益
[0063] K(k)=P(k/k-l)HH(k)[H(k)P(k/k-l)HH(k)+R(k)]- 1
[0064]步驟4:狀態(tài)估計(jì)
[0065] x(k) = x(k/k - \) + K(k) S z(k) - \\[x(k/k-V), k])
[0066] 步驟5:狀態(tài)估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣
[0067] P(k) = [I-K(k)H(k)]P(k/k-l)
[0068] I為相應(yīng)的單位矩陣
[0069] 步驟6:重復(fù)步驟1到5,進(jìn)行遞推濾波計(jì)算
[0070] 在擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法中，涉及非線性函數(shù)h[ ·]在對(duì)/?:/々-1)處的泰勒級(jí)數(shù)展 開(kāi)，因此，它只能在估計(jì)誤差及一步預(yù)測(cè)誤差較小時(shí)才適用。
[0071] 單站觀測(cè)器測(cè)向定位通過(guò)在時(shí)間上的積累測(cè)量量來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位與跟蹤。顯 然，定位精度與測(cè)量精度，定位時(shí)間（測(cè)量積累時(shí)間）和觀測(cè)器的運(yùn)動(dòng)軌跡有關(guān)。定義觀測(cè)器 的自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)為：在各個(gè)時(shí)刻k使得min GDOP(k)成立的觀測(cè)器運(yùn)動(dòng)，其中當(dāng)目標(biāo)靜止時(shí)，
當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)，因?yàn)榇藭r(shí)Pk/k為四維矩陣，所以只需要取其包含位 置誤差的兩維即可，此史
，其中Pk/k(i，i)表示Pk/k第i行第i 列的元素。在觀測(cè)器邊運(yùn)動(dòng)邊進(jìn)行卡爾曼濾波跟蹤定位過(guò)程中，由于觀測(cè)器在k時(shí)刻的的運(yùn) 動(dòng)方向u(k)是不確定的值，在進(jìn)行卡爾曼濾波的時(shí)候，我們所得到的GDOP(k)就是一個(gè)關(guān)于 的u(k)函數(shù)，所以我們的算法流程如下：
[0072]算法流程：
[0073] 1，初始化，利用估計(jì)器計(jì)算初始狀態(tài)為和初始協(xié)方差P(O)。
[0074] 2,已知k時(shí)刻觀測(cè)器的位置Sk=(Xsk，ysk) T，通過(guò)優(yōu)化GDOP(k)找到最優(yōu)的u(k)。
[0075] 3，觀測(cè)器運(yùn)動(dòng)到Sk+i = (xsk+i，ysk+i)τ，測(cè)到k+1時(shí)刻的目標(biāo)方位角Θ (k+1)，估計(jì)出 毛+11，令k = k+l，重復(fù)2到4的步驟。
[0076] 3.建立敵方威脅數(shù)學(xué)模型，準(zhǔn)確評(píng)估威脅程度。
[0077]實(shí)際上，無(wú)人機(jī)是會(huì)被敵方探測(cè)到的，無(wú)人機(jī)的飛行最小安全距離為8KM，無(wú)人機(jī) 在距離目標(biāo)50KM以內(nèi)，需要考慮偵查所帶來(lái)的效益與可能的風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。在這種情況 下，下面的模型用來(lái)模擬風(fēng)險(xiǎn)的代價(jià)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)是在時(shí)間間隔[0，T]的一個(gè)積分函數(shù)，
[0078
[0079] G[Xs(t)]是一個(gè)已知的空間威脅密度函數(shù)，假設(shè)目標(biāo)有M個(gè)防御系統(tǒng)所保護(hù)，這M 個(gè)防御系統(tǒng)的坐標(biāo)已知為。再者，假設(shè)每個(gè)防御系統(tǒng)的威脅系數(shù)為，防御系統(tǒng) 對(duì)無(wú)人機(jī)的威脅與他們的距離成反比，總的威脅時(shí)無(wú)人機(jī)與每個(gè)防御系統(tǒng)的總和。所以威 脅函數(shù)可以建模為：
[0080]
[0081]在有威脅的情況下，有兩種優(yōu)化方式對(duì)威脅進(jìn)行處理，分別稱之為軟威脅和硬威 脅
[0082] (1).把軟威脅建模成一個(gè)罰函數(shù)項(xiàng)加到之前的代價(jià)函數(shù)中。則優(yōu)化問(wèn)題變?yōu)?br>[0083]
[0084] 其中κ是一個(gè)歸一化的常數(shù)用來(lái)平衡上式的左后兩個(gè)部分。
[0085] (2).把硬威脅作為約束條件得到新的優(yōu)化問(wèn)題
[0086] min GDOP(k) If
[0087] s.t.gp(xs(t) ,ys(t)) < 0 ρ = 1,···,Μ
[0088] 其中g(shù)P表示一個(gè)硬威脅的函數(shù)，具體）
[0089] 在我們要分析的問(wèn)題中，若僅存在一個(gè)威脅，它就是在目標(biāo)的位置。無(wú)人機(jī)在L外 可以任意飛，無(wú)人機(jī)在距離目標(biāo)L以內(nèi)，需要考慮偵查所帶來(lái)的效益與可能的風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān) 系，無(wú)人機(jī)的飛行最小安全距離為1。也就是說(shuō)無(wú)人機(jī)飛入目標(biāo)1范圍內(nèi)就會(huì)被摧毀，無(wú)人機(jī) 不能飛人距離H標(biāo)1的茹雨IΛ "所W我們可以把優(yōu)仆問(wèn)題建模為
[0090]
[0094] 4 日-?刀具·>刃渾，你百，)《步」AX刀;雙肋、冰目標(biāo)定位精度，規(guī)劃出一條最優(yōu)的無(wú)人機(jī)航跡。
[0091]
[0092]
[0093]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種威脅環(huán)境下目標(biāo)定位的無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路計(jì)算方法，該方法包括如下步驟： 步驟1:無(wú)人機(jī)采用唯方位角的方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位； 步驟2:無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)，同時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤，無(wú)人機(jī)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)則是使 目標(biāo)定位精度最大化； 步驟3:根據(jù)資料獲取敵方威脅的位置，及威脅系數(shù);單獨(dú)建立各威脅的數(shù)學(xué)模型，再將 各威脅模型相加，獲取總的威脅模型，公式如下：其中Pi表示第i個(gè)威脅的威脅系數(shù)，b/,，.V./J表示第i個(gè)威脅的位置，（xs(t)，ys(t))表示 t時(shí)刻無(wú)人機(jī)的位置，Μ表示有威脅的總個(gè)數(shù)； 步驟4:結(jié)合步驟2的定位精度最大化準(zhǔn)則，與步驟3的總威脅模型，獲取無(wú)人機(jī)最優(yōu)航 路。2. 如權(quán)利要求1所述的一種威脅環(huán)境下目標(biāo)定位的無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路計(jì)算方法，其特征 在于所述步驟2首先獲取目標(biāo)的當(dāng)前狀態(tài)及目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，根據(jù)擴(kuò)展卡爾曼濾波跟 蹤定位方法獲取無(wú)人機(jī)下一時(shí)刻位置的優(yōu)化方程:當(dāng)目標(biāo)靜止時(shí)其中GDOP化)為無(wú)人機(jī)下一時(shí)刻位置的優(yōu)化方程，Pk/k為擴(kuò)展卡爾曼濾波的狀態(tài)估計(jì)誤差自 相關(guān)矩陣，trace(Pk/k)為Pk/k的對(duì)角線元素之和；當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)，因?yàn)榇藭r(shí)Pk/k為四維矩陣， 所W只需要取其包含位置誤差的兩維即可，此日T，其中Pk/k (1，1)是矩陣Pk/k的第1行第1列的元素。3. 如權(quán)利要求1所述的一種威脅環(huán)境下目標(biāo)定位的無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路計(jì)算方法，其特征 在于所述步驟4獲取無(wú)人機(jī)最優(yōu)航路的公式為：該公式取得最小值時(shí)，獲取的無(wú)人機(jī)下一刻的位置為最優(yōu)規(guī)劃位置。
【文檔編號(hào)】G01C21/20GK105841703SQ201610146917
【公開(kāi)日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年3月15日
【發(fā)明人】李萬(wàn)春, 黃成峰, 唐遒, 周俊
【申請(qǐng)人】電子科技大學(xué)