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2020-02-06 17:29 來源：京東作者：京東

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內(nèi)容簡介:　　無人機(jī)系統(tǒng)是目前無人系統(tǒng)領(lǐng)域發(fā)展快、水平高、實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用多的一類空中無人系統(tǒng)。由于戰(zhàn)場環(huán)境日益復(fù)雜，對抗性日益增強(qiáng)，任務(wù)日益多樣，單機(jī)能力受限，多機(jī)協(xié)同執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)已經(jīng)成為無人機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用的重要發(fā)展趨勢。通過多機(jī)協(xié)同實(shí)現(xiàn)無人機(jī)集群控制，不但能減輕操作人員負(fù)擔(dān)，而且使打擊變得更加集中，更加持續(xù)，更具規(guī)模。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)必須提高無人機(jī)的自主協(xié)同控制能力。
　　《多無人機(jī)自主協(xié)同控制理論與方法（第2版）》將圍繞多無人機(jī)協(xié)同執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)對自主協(xié)同控制基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)展開探討，主要針對多機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)中的環(huán)境復(fù)雜性、無人機(jī)系統(tǒng)復(fù)雜性、任務(wù)復(fù)雜性、時(shí)間敏感性、計(jì)算復(fù)雜性和通信復(fù)雜性等特點(diǎn)，展開多無人機(jī)協(xié)同目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)、協(xié)同任務(wù)分配、協(xié)同航跡規(guī)劃、協(xié)同編隊(duì)軌跡優(yōu)化、協(xié)同任務(wù)自組織以及典型作戰(zhàn)應(yīng)用等方面的闡述，反映了作者在該領(lǐng)域的新研究工作，具有新穎性、前沿性、理論與應(yīng)用密切結(jié)合的特點(diǎn)。
　　《多無人機(jī)自主協(xié)同控制理論與方法（第2版）》可作為高等學(xué)校與科研院所中從事人工智能與模式識別、機(jī)器人與智能系統(tǒng)、無人機(jī)系統(tǒng)工程等專業(yè)領(lǐng)域的研究和教學(xué)參考用書，也可作為自動化、計(jì)算機(jī)、運(yùn)籌學(xué)、信息處理領(lǐng)域其他相關(guān)專業(yè)師生及科研人員的參考用書。

作者簡介:

目錄:第1章緒論
1．1 背景與意義
1．1．1 軍事需求
1．1．1．1 無人機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展
1．1．1．2 自主能力的發(fā)展需求
1．1．2 研究意義
1．1．2．1 問題定義
1．1．2．2 研究挑戰(zhàn)
1．2 多無人機(jī)自主協(xié)同控制研究現(xiàn)狀
1．2．1 國外項(xiàng)目研究概述
1．2．2 基于分層遞階方法的多無人機(jī)協(xié)同控制
1．2．2．1 多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)分配
1．2．2．2 多無人機(jī)協(xié)同航跡規(guī)劃
1．2．2．3 多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)控制
1．2．3 基于自組織方法的多無人機(jī)協(xié)同控制
1．2．4 多無人機(jī)自主協(xié)同控制中的智能優(yōu)化算法
1．2．4．1 智能優(yōu)化算法概述
1．2．4．2 智能優(yōu)化算法在多無人機(jī)自主協(xié)同控制應(yīng)用框架
1．2．4．3 智能優(yōu)化算法在多無人機(jī)自主協(xié)同控制中的應(yīng)用
1．2．5 國內(nèi)技術(shù)研究現(xiàn)狀
1．2．5．1 基于分層遞階方法的多無人機(jī)協(xié)同控制
1．2．5．2 基于自組織方法的多無人機(jī)協(xié)同控制
1．2．6 多無人機(jī)自主協(xié)同控制技術(shù)展望
參考文獻(xiàn)

第2章多無人機(jī)協(xié)同目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)
2．1 基于IMM-UIF算法的機(jī)動目標(biāo)狀態(tài)融合估計(jì)
2．1．1 問題模型
2．1．1．1 目標(biāo)運(yùn)動模型和傳感器觀測模型
2．1．1．2 非線性系統(tǒng)多傳感器融合估計(jì)模型
2．1．2 交互多模型無色卡爾曼濾波
2．1．2．1 無色卡爾曼濾波
2．1．2．2 基于交互多模型的無色卡爾曼濾波算法
2．1．3 基于交互多模型無色信息濾波的融合估計(jì)算法
2．1．3．1 信息濾波
2．1．3．2 無色信息濾波算法
2．1．3．3 基于UIF的融合估計(jì)結(jié)構(gòu)
2．1．3．4 基于IMM-UIF融合估計(jì)算法
2．1．4 多機(jī)協(xié)同對機(jī)動目標(biāo)狀態(tài)融合估計(jì)仿真試驗(yàn)
2．2 基于自適應(yīng)一致性的分布式目標(biāo)狀態(tài)融合估計(jì)
2．2．1 分布式融合估計(jì)及其一致性估計(jì)問題
2．2．2 自適應(yīng)一致性算法
2．2．2．1 一致性算法
2．2．2．2 自適應(yīng)一致性算法
2．2．3 基于自適應(yīng)一致性的分布式融合估計(jì)算法
2．2．3．1 AC_DUIF算法流程
2．2．3．2 AC_DUIF算法分析
2．2．4 有限步長目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測
2．2．5 基于AC_DUIF算法的分布式目標(biāo)狀態(tài)融合估計(jì)仿真試驗(yàn)
2．2．5．1 自適應(yīng)一致性算法性能測試
2．2．5．2 基于AC_DUIF算法的分布式融合估計(jì)
2．3 受限條件下基于魯棒一致性的分布式目標(biāo)狀態(tài)融合估計(jì)
2．3．1 問題描述
2．3．1．1 目標(biāo)運(yùn)動和雷達(dá)觀測模型
2．3．1．2 網(wǎng)絡(luò)化通信模型
2．3．2 基于魯棒一致性的分布式估計(jì)算法
2．3．2．1 “雙時(shí)間窗”遞推迭代機(jī)制
2．3．2．2 時(shí)延相關(guān)魯棒一致性算法
2．3．2．3 RC_DUIF算法流程
2．3．2．4 RC_DUIF算法性能分析
2．3．3 基于RC_DUIF算法的分布式目標(biāo)狀態(tài)融合估計(jì)仿真試驗(yàn)
2．3．3．1 理想網(wǎng)絡(luò)條件下的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)性能比較
2．3．3．2 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延條件下的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)性能比較
2．3．3．3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)約束條件下的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)性能比較
2．4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
……

第3章多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)分配
第4章多無人機(jī)協(xié)同航跡規(guī)劃
第5章多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)軌跡優(yōu)化
第6章多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)自組織
第7章多無人機(jī)自主協(xié)同控制的典型應(yīng)用

縮略語

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