【摘 要】
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目前应急搜索无人机（UAV）集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题。对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法（O-FCMA）结合优化混合粒子群算法（O-HPSO）的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略。以UAV监测区域范围为基础,通过建立搜索区域的空间模型,进一步运用O-FCMA进行区域几何划分,并采用O-HPSO实现划分区域内的路径规划,以实现多UAV集群搜索总体任务的规划。仿
【基金项目】
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山西省应用基础研究（201701D221124）； 山西省重点研发计划（201903D221025）； 山西省青年科技基金（201801D221236）~~；
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目前应急搜索无人机（UAV）集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题。对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法（O-FCMA）结合优化混合粒子群算法（O-HPSO）的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略。以UAV监测区域范围为基础,通过建立搜索区域的空间模型,进一步运用O-FCMA进行区域几何划分,并采用O-HPSO实现划分区域内的路径规划,以实现多UAV集群搜索总体任务的规划。仿真实验结果表明,采用O-HPSO结合O-FCMA进行无源UAV区域搜索任务较ACO或模拟退火算法结合K聚类算法或FCMA相比,在保证搜索区域全覆盖条件下,有源搜索与无源搜索过程中UAV决策时间分别降低了7%～21%和16%～31%,搜索效率分别提升了7%～13%和3%～7%。结果表明所提方法有效降低了UAV集群的决策时间,提升了搜索效率。
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