無(wú)人系統(tǒng)自主尋源的優(yōu)化控制和軌跡規(guī)劃

目錄
“博士后文庫(kù)”序言
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景和意義 1
1.2 無(wú)人系統(tǒng)自主尋源概述2
1.2.1 基于目標(biāo)定位的尋源方法.3
1.2.2 基于非線性規(guī)劃的尋源方法.6
1.2.3 基于概率推斷的尋源方法 10
1.2.4 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的尋源方法 12
1.3 無(wú)人系統(tǒng)軌跡規(guī)劃概述.13
1.3.1 基于離散化的軌跡規(guī)劃方法 13
1.3.2 基于連續(xù)優(yōu)化的軌跡規(guī)劃方法.16
1.4 本章小結(jié) 18
第2章 純方位角快速尋源的兩目標(biāo)優(yōu)化控制 19
2.1 本章引言 19
2.2 純方位角快速尋源問(wèn)題.20
2.2.1 無(wú)人系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型 20
2.2.2 兩目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題 22
2.3 兩目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題求解 23
2.3.1 復(fù)合優(yōu)化問(wèn)題 23
2.3.2 復(fù)合優(yōu)化問(wèn)題的轉(zhuǎn)化和規(guī)范化.24
2.3.3 規(guī)范化問(wèn)題的求解 28
2.4 兩目標(biāo)優(yōu)化控制律 32
2.4.1 利用全局位置信息的*小二乘估計(jì)方法 32
2.4.2 利用局部位置信息的*小二乘估計(jì)方法 33
2.4.3 確定性等價(jià)原理 35
2.4.4 兩目標(biāo)優(yōu)化控制律 36
2.5 仿真驗(yàn)證與分析 36
2.5.1 全局位置信息下仿真實(shí)驗(yàn) 37
2.5.2 局部位置信息下仿真實(shí)驗(yàn) 38
2.5.3 動(dòng)態(tài)目標(biāo)搜索仿真實(shí)驗(yàn) 39
2.5.4 權(quán)重參數(shù)β的影響 .40
2.6 本章小結(jié) 42
第3章 定高定姿尋源的矢量?jī)?yōu)化控制.43
3.1 本章引言 43
3.2 定高定姿尋源問(wèn)題 44
3.2.1 問(wèn)題描述 44
3.2.2 無(wú)人系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型 45
3.2.3 本章目標(biāo) 46
3.3 半圓形傳感器排布下的梯度估計(jì) 46
3.4 矢量?jī)?yōu)化控制律 50
3.4.1 基于準(zhǔn)確梯度的控制律設(shè)計(jì) 50
3.4.2 梯度估計(jì)下的控制律設(shè)計(jì) 51
3.5 仿真驗(yàn)證與分析 54
3.5.1 無(wú)人系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型 54
3.5.2 海底*低點(diǎn)探測(cè)任務(wù) 55
3.5.3 仿真結(jié)果 56
3.6 本章小結(jié) 60
第4章 復(fù)合信號(hào)場(chǎng)尋源的分布式極值搜索控制 61
4.1 本章引言 61
4.2 多無(wú)人系統(tǒng)協(xié)同尋源問(wèn)題 62
4.2.1 問(wèn)題描述 62
4.2.2 多無(wú)人系統(tǒng)通信拓?fù)?63
4.2.3 本章目標(biāo) 64
4.3 無(wú)向圖下 DSES 控制律設(shè)計(jì) 65
4.3.1 DSES控制律 65
4.3.2 收斂性分析 67
4.4 有向圖下DSES控制律設(shè)計(jì) 72
4.4.1 DSES控制律 72
4.4.2 收斂性分析 72
4.5 仿真驗(yàn)證與分析 76
4.5.1 二次型形式信號(hào)場(chǎng)情況 77
4.5.2 非二次型信號(hào)場(chǎng)情況 81
4.5.3 海底熱液尋源仿真實(shí)驗(yàn) 82
4.6 本章小結(jié) 84
第5章 時(shí)空信號(hào)場(chǎng)尋源的分布式協(xié)同估計(jì) 85
5.1 本章引言 85
5.2 時(shí)空信號(hào)場(chǎng)估計(jì)問(wèn)題 86
5.3 時(shí)空信號(hào)場(chǎng)的子系統(tǒng)建模 87
5.3.1 有限元估計(jì) 87
5.3.2 基于劃分的子系統(tǒng) 88
5.4 基于CI的卡爾曼濾波器 91
5.4.1 n=2個(gè)子系統(tǒng)的卡爾曼濾波器 91
5.4.2 穩(wěn)定性分析 93
5.5 基于CI的卡爾曼平滑器 97
5.5.1 n=2個(gè)子系統(tǒng)的卡爾曼平滑器 97
5.5.2 卡爾曼平滑器在n≥3個(gè)子系統(tǒng)中的拓展 99
5.6 仿真驗(yàn)證與分析 101
5.6.1 一維擴(kuò)散過(guò)程狀態(tài)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn) 101
5.6.2 海底熱液尋源仿真實(shí)驗(yàn) 106
5.6.3 PM2.5信號(hào)場(chǎng)的源頭定位仿真實(shí)驗(yàn) 111
5.7 本章小結(jié) 113
第6章 隱蔽性約束下的尋源軌跡規(guī)劃 114
6.1 本章引言 114
6.2 隱蔽性約束下的*短時(shí)間軌跡規(guī)劃問(wèn)題 115
6.3 *優(yōu)條件和參數(shù)化軌跡集合 117
6.3.1 *優(yōu)解存在性 118
6.3.2 *優(yōu)解的必要條件 118
6.3.3 *時(shí)的*優(yōu)條件 120
6.3.4 *時(shí)的*優(yōu)條件 121
6.4 快速軌跡規(guī)劃方法 122
6.4.1 *情況下的估計(jì)候選軌跡 123
6.4.2 *情況下的候選軌跡 .125
6.4.3 快速軌跡確定 126
6.5 仿真驗(yàn)證與分析 127
6.5.1 單部雷達(dá)場(chǎng)景 127
6.5.2 多部雷達(dá)場(chǎng)景 129
6.5.3 考慮多普勒效應(yīng)場(chǎng)景 132
6.6 本章小結(jié) 133
第7章 累積信息約束下的尋源軌跡規(guī)劃 134
7.1 本章引言 134
7.2 累積信息約束下的*短時(shí)間軌跡規(guī)劃問(wèn)題 136
7.2.1 問(wèn)題描述 136
7.2.2 *優(yōu)解存在性分析 137
7.3 MDP建模 139
7.3.1 動(dòng)作、狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì) 140
7.3.2 累積信息的獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng) 141
7.4 基于軟執(zhí)行者-評(píng)論家的強(qiáng)化學(xué)習(xí)軌跡規(guī)劃算法 143
7.4.1 SAC算法 144
7.4.2 基于RL的軌跡規(guī)劃方法 144
7.5 仿真驗(yàn)證與分析 146
7.5.1 污染物信號(hào)場(chǎng)重構(gòu)任務(wù) 146
7.5.2 主要實(shí)驗(yàn)結(jié)果 147
7.5.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析 151
7.6 本章小結(jié) 153
參考文獻(xiàn) 154
附錄A 引理6.3的證明 169
編后記 172
彩圖