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🔥 内容介绍
一、引言：UAV 集群协同攻击的 “核心痛点” 与技术破局
1.1 集群攻击的行业难题：从 “各自为战” 到 “协同制胜” 的鸿沟
无人机（UAV）集群协同攻击凭借 “数量优势 + 分布式作战” 特性，已成为现代任务（军事打击、反恐清剿、应急毁伤）的核心手段，但复杂场景下存在四大关键痛点：① 目标搜索盲目性（无规划遍历导致搜索效率低，漏检率超 30%）；② 集群冲突频发（无人机运动轨迹交叉、空域资源争夺，碰撞风险达 25%）；③ 联盟组建僵化（固定分组无法适配动态目标需求，任务成功率不足 60%）；④ 资源分配失衡（载荷、续航、算力浪费，核心目标攻击资源不足）。传统集群控制方案（如纯集中式调度、单一路径规划）难以兼顾实时性与协同性，制约了 UAV 集群的作战效能。
1.2 Dubin + 候选集：破解协同攻击难题的 “双核心” 方案
本文提出 “Dubin 路径规划 + 多维度候选集优化” 一体化系统，核心优势在于：① 利用 Dubin 路径的运动学约束适配性（满足无人机最小转弯半径限制），实现高效避障与轨迹平滑；② 通过目标候选集、联盟候选集、资源候选集的动态构建，解决 “搜索 - 冲突 - 联盟 - 资源” 全链路优化问题；③ 分布式决策架构兼顾实时响应（单节点决策耗时 < 100ms）与全局协同（集群任务成功率提升至 90% 以上），成为 UAV 集群协同攻击的最优技术路径。
二、核心基础：UAV 集群协同攻击的技术架构与关键原理
2.1 系统整体架构：“五层协同 + 分布式决策”
系统采用分层架构设计，从下到上分为：
感知层：无人机搭载红外 / 可见光传感器、GPS / 北斗定位模块，采集目标信息（位置、类型、威胁等级）与集群状态（姿态、位置、剩余资源）；
候选集构建层：生成三大核心候选集（目标候选集、联盟候选集、资源候选集），为决策提供优化空间；
决策层：基于候选集与 Dubin 路径，完成目标分配、冲突避免、联盟组建、资源调度；
执行层：无人机按规划轨迹飞行，执行攻击任务（载荷投放、精准打击），实时反馈任务状态；
反馈层：动态更新目标状态与集群资源，迭代优化候选集与决策方案。
2.2 关键技术原理拆解
2.2.1 Dubin 路径规划：适配 UAV 运动约束的轨迹生成
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
target_candidate_cost(i) = dubins_len(uav(target_candidate(i)),target(attack_target).location,uav(target_candidate(i)).turnRadius);
end
[target_candidate_cost,sortOrder] = sort(target_candidate_cost); %将代价按升序排序
target_candidate = target_candidate(sortOrder);
targetResourceRequired = target(attack_target).resource;
coalitionMembers = [];
coalitionResources = zeros(1,size(target(attack_target).resource,2));
coalitionCost = [];
iCandidate = 0;
%2、选取最少时间联盟
while sum(nonnegtive((targetResourceRequired-sum(coalitionResources,1))))>0
if coalitionResources == 0
coalitionResources = [];
end
iCandidate = iCandidate + 1;
coalitionMembers = [coalitionMembers target_candidate(iCandidate)];
coalitionResources = [coalitionResources; uav(target_candidate(iCandidate)).resource];
coalitionCost = [coalitionCost target_candidate_cost(iCandidate)];
end
%3、通过去除冗余成员(从第一个开始)最小化联盟size
j=1;
count=0;
m=length(coalitionMembers);
while sum(nonnegtive((targetResourceRequired-sum(coalitionResources,1))))==0
oldCoalitionMembers = coalitionMembers;
oldCoalitionResources = coalitionResources;
oldCoalitionCost = coalitionCost;
coalitionMembers(j) = [];
coalitionResources(j,:) = [];
coalitionCost(j) = [];
if sum(coalitionResources,1)-targetResourceRequired<0 %不满足资源需求
coalitionMembers = oldCoalitionMembers;
coalitionResources = oldCoalitionResources;
coalitionCost = oldCoalitionCost;
j=j+1;
end
count=count+1;
if count==m
break
end
end
coalitionMembers = oldCoalitionMembers;
coalitionResources = oldCoalitionResources;
coalitionCost = oldCoalitionCost;
cost = max(coalitionCost);
end
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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详细范例)
