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J-GLOBAL ID：201702283775496554   整理番号：17A0161150

非協力的マルチ小型小型航空機領域におけるマルチターゲットのための弾道モデリングと設計【JST・京大機械翻訳】

Modeling and Design of Trajectory of Multi-MAVs for Coveraging Multi-targets in Non-cooperative Manner

著者 (5件)： Du Yehong (Baicheng Ordnance Test Center of China) ,  Yu Hao (Baicheng Ordnance Test Center of China) ,  Zhang Jun (Baicheng Ordnance Test Center of China) ,  Li Jie (School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology) ,  Xu Xingjian (School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology)
資料名： Binggong Xuebao  (Binggong Xuebao)
巻： 37  号： 5  ページ： 936-944  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2399A  ISSN： 1000-1093  CODEN： BIXUD9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 戦闘機偵察に対する小型航空機(MAV)群の適応能力を改善するために,マルチUAV非協力的領域におけるマルチターゲット問題モデルを確立した。モデルを用いてMAVの座標値をシミュレーションし,モンテカルロ法を用いて離陸方向をシミュレーションし,問題モデルに関連するターゲット領域モデル,MAV検出モデル,離陸点モデル,初期飛行方向モデル,および弾道モデルを確立した。最適設計効率を改善するために,期待被覆率の安定性解析に基づき,期待被覆率の最小シミュレーション回数を決定した。多目的遺伝的アルゴリズムを用いて,多目的問題モデルを解決し,非協力的条件の下でマルチ多領域をカバーする軌道設計方式を得た。MAVの検出半径とターゲット領域半径の比例関係から,これらのスキームが解決される問題について解析した。この軌道はMAVの制御困難性を低減し,カバー率,MAV数と距離の3つの目標を考慮した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  被覆率 ,  *モデリング ,  離陸 ,  安定性解析 ,  戦闘機 ,  シミュレーション ,  最適設計
準シソーラス用語： 軌道設計 ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  領域モデル ,  *小型航空機 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ordnance science and technology ,  non-cooperative manner ,  MAV ,  regional coverage ,  trajectory design ,  multi-target optimization

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 協力 ,  マルチ ,  小型航空機 ,  マルチターゲット ,  弾道 ,  モデリング ,  設計