【摘 要】
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针对群目标侦察中的航迹规划问题，提出先采用聚类算法将目标群分成若干个子目标群，然后采用分层规划方法进行求解。第1层为目标群之间的路径规划，将问题转化为多旅行商问题并采
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61472442,61472443);陕西省自然科学技术研究发展计划基金资助项目(2013JQ8042,2016JM6071)
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针对群目标侦察中的航迹规划问题，提出先采用聚类算法将目标群分成若干个子目标群，然后采用分层规划方法进行求解。第1层为目标群之间的路径规划，将问题转化为多旅行商问题并采用遗传算法求解确定最短航迹；第2层为子目标群内部的航迹规划，由于传感器通常是以一定宽度进行扫掠式侦察，因此，首先用Delaunay三角剖分算法求出包含子群内所有目标的最小凸多边形，再利用区域覆盖扫掠算法求出凸多边形内机动次数少、路径最短的航迹。仿真结果表明，所设计的航迹规划方法能够实现群目标侦查中无人机的航迹规划，证明了模型的可行性和算法的有
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技