时间约束下对地面目标协同攻击任务规划方法

doi:10.12305/j.issn.1001-506X.2023.08.08

系统工程与电子技术 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (8): 2353-2360.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2023.08.08

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时间约束下对地面目标协同攻击任务规划方法

陈子豪¹, 李娟¹^,*, 刘畅¹, 李杰¹, 刘笑宇²

1. 北京理工大学机电学院, 北京 100081
2. 中国兵器工业导航与控制技术研究所, 北京 100089

收稿日期:2023-04-27 出版日期:2023-07-25 发布日期:2023-08-03
通讯作者: 李娟
作者简介:陈子豪 (1996—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为无人机集群决策、多智能体任务分配
李娟 (1991—), 女, 副研究员, 硕士研究生导师, 博士, 主要研究方向为复杂环境下集群决策与验证
刘畅 (1985—), 男, 高级工程师, 博士, 主要研究方向为智能巡飞无人系统总体设计、导航控制与制导系统设计
李杰 (1969—), 男, 教授, 博士研究生导师, 博士, 主要研究方向为智能巡飞无人系统设计与集成、信息感知与处理
刘笑宇 (1987—), 男, 副研究员, 博士, 主要研究方向为无人智能装备总体设计
基金资助:
国家自然科学基金(62003043);国家自然科学基金(62103048)

Task planning method for coordinated attacks on ground targets under time constraints

Zihao CHEN¹, Juan LI¹^,*, Chang LIU¹, Jie LI¹, Xiaoyu LIU²

1. School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
2. China Ordnance Industry Navigation and Control Technology Institute, Beijing 100089, China

Received:2023-04-27 Online:2023-07-25 Published:2023-08-03
Contact: Juan LI

摘要/Abstract

摘要：

针对集群弹药协同攻击地面目标时, 打击时间不一致导致的“打草惊蛇”、任务失败的问题, 基于双层优化模型提出了一种适用于该场景的集群任务规划方法。所提方法的下层优化为航迹规划, 上层优化为任务分配, 提高了任务规划结果的最优性。考虑到在真实战场环境中, 飞行时间过长会增加被对手发现的风险, 将速度变量引入航迹规划, 使集群弹药在不增加冗余路径的前提下完成满足时间约束的协同攻击任务。最后，以集群弹药协同攻击地面群体目标为例进行了仿真测试, 验证了所提方法的有效性。

关键词: 双层优化, 任务分配, 航迹规划, 协同攻击

Abstract:

To address the problem that inconsistent strike time during coordinated attacks on ground targets by swarm munitions may lead to task failure, a swarm task planning method based on a bilevel optimization model is proposed. Lower level optimisation for path planning and upper level optimisation for task assignment improve the optimality of the task planning results. Considering the real battlefield environment, the long flight time of munitions increases the risk of detection by the opponent. Therefore, the introduction of the velocity variable into the path planning allows the swarm munitions to complete a coordinated attack task that satisfies the time constraint, without adding redundant paths. Finally, a swarm munitions coordinated attack on ground targets experiment is designed, simulated and tested to verify the effectiveness of the proposed method.

Key words: bilevel optimization, task assignment, path planning, coordinated attack

中图分类号:

TP18

陈子豪, 李娟, 刘畅, 李杰, 刘笑宇. 时间约束下对地面目标协同攻击任务规划方法[J]. 系统工程与电子技术, 2023, 45(8): 2353-2360.

Zihao CHEN, Juan LI, Chang LIU, Jie LI, Xiaoyu LIU. Task planning method for coordinated attacks on ground targets under time constraints[J]. Systems Engineering and Electronics, 2023, 45(8): 2353-2360.

图/表 13

图1

图2

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表1

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图6

表3

图7

表4

图8

表5

参考文献 18

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算例	目标数量	目标位置	目标价值	防御能力
1	3	(500, 500)、(1 000, 1 000)、(1 500, 1 500)	90、90、90	3、3、3
2	3	(500, 500)、(1 000, 1 000)、(1 500, 1 500)	90、70、50	3、3、3
3	3	(500, 500)、(1 000, 1 000)、(1 500, 1 500)	90、90、90	4、3、2
4	3	(500, 500)、(800, 800)、(1 100, 1 100)	90、90、90	3、3、3
5	3	(500, 500)、(1 000, 1 000)、(1 500, 1 500)	90、70、50	4、4、4

算例	时间协同攻击规划			最优协调路径规划^[12]			一致性交汇算法^[9]
算例	目标1	目标2	目标3	目标1	目标2	目标3	目标1	目标2	目标3
1	15.412	18.323	13.719	47.761	46.155	63.825	39.376	40.318	14.654
2	18.323	15.412	13.719	46.155	47.761	63.825	46.926	15.453	63.448
3	18.678	15.412	12.975	47.276	46.155	63.487	38.625	40.318	20.205
4	26.278	18.323	18.812	47.935	49.552	47.265	39.376	36.599	44.984
5	18.678	15.441	14.766	45.662	52.674	45.579	22.511	25.000	32.269

算例	时间协同攻击规划			最优协调路径规划^[12]			一致性交汇算法^[9]
算例	目标1	目标2	目标3	目标1	目标2	目标3	目标1	目标2	目标3
1	0.017	0.113	2.561	2.637	1.328	1.026	0.526	0.464	3.458
2	0.113	0.017	2.561	1.328	2.637	1.026	0.087	0.121	1.894
3	1.467	0.017	0.654	2.970	1.328	0.023	3.186	0.464	0.145
4	1.954	0.113	1.444	1.531	1.901	1.763	0.526	0.481	0.302
5	1.467	0.121	3.458	2.510	20.480	4.756	15.306	19.598	35.590

目标	时间协同攻击规划	最优协调路径规划^[12]	一致性交汇算法^[9]
1	9.000	9.000	3.311
2	7.000	0.947	0.947
3	5.000	1.839	0.249

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时间约束下对地面目标协同攻击任务规划方法

Task planning method for coordinated attacks on ground targets under time constraints

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弹药	初始位置/m	初始航向/(°)	初始速度/(m/s)
1	(0, 0)	134	30
2	(10, 200)	33	30
3	(300, 40)	-25	30
4	(800, 500)	0	30
5	(700, 700)	25	30
6	(1 500, 1 000)	103	30
7	(750, 1 250)	0	30
8	(1 000, 1 100)	20	30
9	(900, 1 500)	76	30
10	(80, 70)	0	30
11	(1 100, 1 500)	33	30
12	(600, 600)	45	30