[内容提要]

《无人机系统自主控制技术丛书:多无人机自主协同控制理论与方法》围绕多无人机协同执行作战任务对自主协同控制基础理论与关键技术展开了探讨，主要针对多机协同作战中的环境复杂性、无人机系统复杂性、任务复杂性、时间敏感性、计算复杂性和通信复杂性等特点，对多无人机协同任务分配、协同航迹规划、协同目标状态估计、协同编队轨迹优化、协同任务自组织以及典型作战应用等方面阐述，反映了作者在该领域的最新研究工作，具有新颖性、前沿性、理论与应用密切结合的特点。

[目录]

第1章绪论
1.1背景与意义
1.1.1军事需求
1.1.1.1 无人机系统的发展
1.1.1.2 自主能力的发展需求
1.1.2研究意义
1.1.2.1 问题定义
1.1.2.2研究挑战
1.2多无人机自主协同控制研究现状
1.2.1 国外项目研究概述
1.2.2基于分层递阶方法的多无人机协同控制
1.2.2.1 多无人机协同任务分配
1.2.2.2 多无人机协同航迹规划
1.2.2.3 多无人机协同编队控制
1.2.3基于自组织方法的多无人机协同控制
1.2.4多无人机自主协同控制中的智能优化算法
1.2.4.1智能优化算法概述
1.2.4.2智能优化算法在多无人机自主协同控制应用框架
1.2.4.3智能优化算法在多无人机自主协同控制中的应用
1.2.5国内技术研究现状
1.2.5.1基于分层递阶方法的多无人机协同控制
1.2.5.2基于自组织方法的多无人机协同控制
1.2.6多无人机自主协同控制技术展望
参考文献
第2章多无人机协同任务分配
2.1多无人机集中式任务分配
2.1.1 基于多目标整数规划进化算法的多无人机集中式任务分配
2.1.1.1 多UAV协同任务分配多目标整数规划模型
2.1.1.2 多UAV协同任务分配MOIPEA算法
2.1.1.3 基于MOIPEA的多UAV协同任务分配仿真实验
2.1.2基于异质多种群蚁群算法的多无人机多任务分配
2.1.2.1 多无人机多任务分配模型
2.1.2.2 多无人机多任务分配异质多种群蚁群算法
2.1.2.3基于HMACA的多无人机多任务分配仿真试验
2.1.3基于离散粒子群算法的多无人机任务调度
2.1.3.1 多UAV任务调度问题建模
2.1.3.2面向多无人机任务调度的PSO算法
2.1.3.3基于PSO的多无人机任务调度仿真试验
2.2多无人机分布式任务分配与协调
2.2.1基于合同网的多无人机分布式任务分配
2.2.1.1 多UAV分布式任务分配的合同网模型
2.2.1.2基于多种合同网的任务分配
2.2.1.3 多无人机分布式任务分配仿真实验
2.2.2基于条件合同机制的多无人机分布式任务协调
2.2.2.1基于条件合同机制的多UAV任务协调
2.2.2.2基于多链接条件合同机制的多UAV任务协调
2.2.2.3基于条件合同机制的多无人机任务协调仿真实验
2.3本章小结
参考文献
第3章多无人机协同航迹规划
3.1单机快速航迹规划
3.1.1 基于RLACA的航迹规划PRM方法
3.1.1.1 无人机航迹规划PRM模型
3.1.1.2航迹规划再励学习蚁群算法
3.1.1.3基于RLACA的无人机航迹规划仿真试验
3.1.2基于异步双精度滚动窗口的UAV实时航迹规划方法
3.1.2.1 面向航迹规划的异步双精度滚动窗口优化方法
3.1.2.2 求解精细航迹规划问题的AI—DDPSO混合算法
3.1.2.3基于异步双精度滚动窗口的实时航迹规划仿真试验
3.1.3基于改进RRT的UAV在线航迹规划方法
3。1.3.1 RRT方法的基本原理
3.1.3.2面向在线航迹规划的RRT改进策略
3.1.3.3基于改进RRT的UAV在线航迹规划仿真试验
3.2多机协同航迹规划
3.2.1基于VBCEA的多机协同航迹规划方法
3.2.1.1基于V图的环境建模
3.2.1.2基于V图的多UAV协同航迹规划共同进化算法
3.2.1.3基于VBCEA的多机协同航迹规划仿真试验
3.2.2基于CEMACA的多机多约束协同航迹规划方法
3.2.2.1 多机协同航迹规划问题描述
3.2.2.2面向多UAV协同航迹规划的共同进化多种群蚁群算法
3.2.2.3 多无人机多约束协同航迹规划仿真试验
3.2.3基于分布式滚动优化的多机避碰航迹协调方法
3.2.3.1 多无人机避碰航迹协调问题建模
3.2.3.2基于分布式滚动优化的多无人机避碰航迹协调
3.2.3.3基于分布式滚动优化的多机避碰协调仿真试验
3.3本章小结
参考文献
第4章多无人机协同目标状态估计
4.1基于IMM—UIF算法的机动目标状态融合估计
4.1.1问题模型
4.1.1.1 目标运动模型和传感器观测模型
4.1.1.2非线性系统多传感器融合估计模型
4.1.2交互多模型无色卡尔曼滤波
4.1.2.1无色卡尔曼滤波
4.1.2.2基于交互多模型的无色卡尔曼滤波算法
4.1.3基于交互多模型无色信息滤波的融合估计算法
4.1.3.1信息滤波
4.1.3.2无色信息滤波算法
4.1.3.3基于UIF的融合估计结构
4.1.3.4基于IMM—UIF融合估计算法
4.1.4多机协同对机动目标状态融合估计仿真试验
4.2基于自适应一致性的分布式目标状态融合估计
4.2.1分布式融合估计及其一致性估计问题
4.2.2自适应一致性算法
4.2.2.1一致性算法
4.2.2.2 自适应一致性算法
4.2.3基于自适应一致性的分布式融合估计算法
4.2.3.1 AC_DUIF算法流程
4.2.3.2 AC_DUIF算法分析
4.2.4有限步长目标状态预测
4.2.5基于AC_DUIF算法的分布式目标状态融合估计仿真试验
4.2.5.1 自适应一致性算法性能测试
4.2.5.2基于AC_DUIF算法的分布式融合估计
4.3受限条件下基于鲁棒一致性的分布式目标状态融合估计
4.3.1问题描述
4.3.1.1 目标运动和雷达观测模型
4.3.1.2 网络化通信模型
4.3.2基于鲁棒一致性的分布式估计算法
4.3.2.1“双时间窗”递推迭代机制
4.3.2.2时延相关鲁棒一致性算法
4.3.2RC_DUIF算法流程
4.3.2.4 RC_DUIF算法性能分析
4.3.3基于RC_DUIF算法的分布式目标状态融合 估计仿真试验
4.3.3.1 理想网络条件下的目标状态估计性能比较
4.3.3.2 网络时延条件下的目标状态估计性能比较
4.3.3.3 复杂网络约束条件下的目标状态估计性能比较
……
第5章多无人机协同编队轨迹优化
第6章多无人机协同任务自组织
第7章多无人机自主协同控制的典型应用
参考文献