Resumen

Para diversas amenazas en el área de defensa enemiga, con el fin de lograr la penetración encubierta e implementar un combate efectivo contra el enemigo, la formación de vehículos aéreos no tripulados necesita ser reconfigurada en el proceso de penetración; los problemas de evitación de colisión mutua y los problemas de restricción de comunicación entre la formación también necesitan ser considerados. Al establecer el modelo de formación de líder virtual, este artículo propone un control predictivo de modelos distribuido y un gestor de formación de máquina de estados finitos. Combinado con la estrategia cooperativa distribuida que establece la función de coste de reconfiguración de la formación, este trabajo propone que la adopción del algoritmo de enjambre de partículas de comportamiento cuántico revisado resuelva la función de coste, y se compara con el resultado que se resuelve mediante el algoritmo de enjambre de partículas. El resultado de la simulación muestra que este algoritmo puede controlar eficazmente la reconfiguración autónoma de la formación de múltiples UAV y lograr una penetración encubierta segura.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Amenazas; zona de defensa enemiga; vehículos aéreos no tripulados; reconfiguración de la formación; evitación de colisiones; limitación de las comunicaciones.
• Keywords:Threats; enemy defense area; unmanned aerial vehicles; formation reconfiguration; collision avoidance; communication constraint