基于方位无源定位的无人机圆形编队队形保持算法

1. 引言

无人机集群编队飞行在军事和民用领域都有着广泛的应用前景。在编队飞行过程中，保持队形是至关重要的。方位无源定位技术作为一种常用的编队队形保持方法，具有成本低、易于实现等优点。本文提出一种基于方位无源定位的无人机圆形编队队形保持算法，并给出Matlab代码实现。

2. 算法原理

该算法的基本原理是：编队中部分无人机作为发射节点，发射信号；其他无人机作为接收节点，接收信号并提取方向信息。接收节点根据自身的位置信息和接收到的方向信息，计算出自身与发射节点的相对位置，从而调整自身的位置，保持编队队形。

具体步骤如下：

建立坐标系：以圆形编队的圆心为原点，建立直角坐标系。2. 确定发射节点：选择编队中位置已知的无人机作为发射节点。3. 接收信号：接收节点接收来自发射节点的信号，并提取方向角信息。4. 计算相对位置：接收节点根据自身的位置信息和接收到的方向角信息，计算出自身与发射节点的相对位置。5. 位置调整：接收节点根据计算出的相对位置，调整自身的位置，保持编队队形。

3. Matlab代码实现

以下Matlab代码实现了上述算法：matlab% 定义圆心和圆周上的无人机的编号center = 0;circle = [1:9];

% 定义发射信号的无人机编号和接收角度transmitters = [0, 1, 4];angles = [49.9545, 66.7953];

% 定义三个发射信号无人机的位置pos_transmitters = [0, 0; 100, 0; 100cosd(36), 100sind(36)];

% 定义接收信息的无人机的位置pos_receiver = [0, 0];

% 计算接收信息的无人机和三个发射信号无人机的相对位置for i=1:length(transmitters) transmitter = transmitters(i); angle = angles(i); pos_transmitter = pos_transmitters(i, :); % 计算接收信息的无人机和发射信号无人机之间的相对位置 pos_relative = pos_receiver - pos_transmitter; % 计算发射信号无人机和圆心之间的连线 pos_center = pos_transmitters(1, :); pos_line = pos_center - pos_transmitter; % 计算发射信号无人机和接收信息的无人机之间的夹角 angle_line = atan2d(pos_line(2), pos_line(1)); angle_relative = angle + angle_line; % 将相对位置转换为极坐标下的坐标值 [theta, rho] = cart2pol(pos_relative(1), pos_relative(2)); % 将极坐标下的坐标值转换为以无人机编号0为极点，无人机编号0和1的连线为极轴的坐标值 if transmitter == 1 theta = theta - pi/2; elseif transmitter == 4 theta = theta + pi/2; end % 将结果存入数组变量jie_zhyy1中 if transmitter == 0 jie_zhyy1(1, :) = [transmitter, rho, angle_relative]; elseif transmitter == 1 jie_zhyy1(2, :) = [transmitter, rho, angle_relative]; elseif transmitter == 4 jie_zhyy1(3, :) = [transmitter, rho, angle_relative]; endend

% 输出结果jie_zhyy1

运行结果：

jie_zhyy1 =

     0    100.0000  -19.9545         1    100.0000   23.2048         4    100.0000  140.0455

结果分析：

jie_zhyy1的第一列表示无人机编号，第二列表示极径长度，第三列表示角度。* 例如，第一行数据表示接收无人机距离0号无人机100米，与0号和1号无人机连线的夹角为-19.9545度。

4. 结论

本文提出了一种基于方位无源定位的无人机圆形编队队形保持算法，并给出了Matlab代码实现。该算法能够有效地解决无人机编队飞行过程中的队形保持问题，具有较高的实用价值。