一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法与流程

1.本发明实施例涉及固定翼无人机光电分析技术领域，特别涉及一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.固定翼无人机因其成本低、易控制等优势，广泛应用于各种领域，如地形勘探、地理测绘、线路巡检等。随着相关产业不断发展，面对越来越复杂的飞行任务，单固定翼无人机受限于执行效率与容错性等因素，已不能满足于军事与民用上的任务需求。因此，由多固定翼无人机组成的协同编队成为必然的发展趋势。
3.目前，针对于多固定翼无人机组成的固定翼无人机编队的运动场景表征通常是单一固定翼无人机目标直接进行叠加，这种方式难以准确反映固定翼无人机编队整体的运动特性，且不能体现固定翼无人机编队随时间产生的变化。因此，需要提供一种针对于固定翼无人机编队整体的时变编队运动特性场景表征方法。


技术实现要素：

4.针对上述至少一部分不足之处，本发明实施例提供了一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法、电子设备及存储介质，能够实现对固定翼无人机编队整体的时变编队运动特性表征。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法，包括：
6.对于固定翼无人机编队所包括的各固定翼无人机，建立固定翼无人机坐标系；
7.基于所述固定翼无人机坐标系、作用力和力矩，构建固定翼无人机的运动学方程组和动力学方程组；
8.根据各固定翼无人机之间的通信关系，构建固定翼无人机编队的通信拓扑结构；
9.基于得到的所述通信拓扑结构、运动学方程组和动力学方程组，计算固定翼无人机编队随时间变化的运动场景模型；
10.基于所述运动场景模型及预设的日照条件，计算固定翼无人机编队的红外辐射特性。
11.可选地，所述建立固定翼无人机坐标系，包括：
12.建立相对于地球表面不动的地面惯性坐标系，所述地面惯性坐标系的原点在地球表面上一点，x轴位于水平面内，指向一预设的固定方向，z轴垂直于地平面指向地心，y轴由右手定则确定；
13.建立固定于固定翼无人机机体上的机体坐标系，所述机体坐标系的原点在固定翼无人机的重心，x轴与固定翼无人机的机身纵轴一致，指向固定翼无人机的机头方向，y轴垂直于固定翼无人机的纵切对称面并指向固定翼无人机的机身右方，z轴位于固定翼无人机的纵切对称面内，垂直于固定翼无人机的纵轴，指向固定翼无人机的机身下方；
14.建立固定于固定翼无人机机体上的速度坐标系，所述速度坐标系的原点在固定翼无人机的重心，x轴指向固定翼无人机的相对于空气的速度矢量方向，z 轴位于固定翼无人机的纵切对称面内，垂直于速度矢量方向，指向固定翼无人机的机身下方，y轴垂直于x轴和z轴，指向固定翼无人机的机身右方。
15.可选地，所述运动学方程组包括质心位置方程和欧拉角方程；其中，所述质心位置方程的表达式为：
[0016][0017]
所述欧拉角方程的表达式为：
[0018][0019][0020][0021]
其中分别表示xg、yg、zg的一阶导数，xg、yg、zg分别表示固定翼无人机在所述地面惯性坐标系下的x轴、y轴、z轴位置坐标，u、v、w分别表示固定翼无人机的飞行速度v在所述机体坐标系的x轴、y轴、z轴方向的分量，表示旋转矩阵；θ、ψ、φ分别表示固定翼无人机的俯仰角、偏航角、滚转角，p、q、r分别表示固定翼无人机的所述机体坐标系相对于所述地面惯性坐标系的转动角速度ω沿所述机体坐标系的x轴、y轴、z轴的分量；
[0022]
所述动力学方程组包括质心动力学方程和绕质心转动动力学方程；其中，所述质心动力学方程的的表达式为：
[0023][0024]
所述绕质心转动动力学方程的表达式为：
[0025][0026]
其中f
x
、fy、fz分别表示固定翼无人机在所述机体坐标系下x轴、y轴、z轴方向的作用力，m表示固定翼无人机的质量，a
x
、ay、az分别表示固定翼无人机在所述机体坐标系下x轴、y轴、z轴方向的加速度，l、m、n分别表示固定翼无人机在所述机体坐标系下x轴、y轴、z轴方向的力矩，i
x
、iy、iz分别表示固定翼无人机在所述机体坐标系下相应截面对x轴、y轴、z轴的惯性矩，i
xz
分别表示固定翼无人机在所述机体坐标系下相应截面对x轴和z轴的惯性积。
[0027]
可选地，所述根据各固定翼无人机之间的通信关系，构建固定翼无人机编队的通信拓扑结构，包括：
[0028]
对固定翼无人机编队所包括的各固定翼无人机进行编号，每个编号代表一个固定翼无人机；
[0029]
根据各固定翼无人机之间的通信关系，建立有向图g＝{q，e，w}；其中 q＝{q1，q2，
…
，qn}为非空点集，每个点对应一个固定翼无人机，总数为n，为有向图边界集，w为加权邻接矩阵，由有向图中信息交互决定；
[0030]
根据加权邻接矩阵定义所述有向图g的拉普拉斯矩阵
[0031]
可选地，所述基于得到的所述通信拓扑结构、运动学方程组和动力学方程组，计算固定翼无人机编队随时间变化的运动场景模型，包括：
[0032]
设置虚拟领导者及所述虚拟领导者从起飞至稳定飞行的质心运动；
[0033]
令所述通信拓扑结构中的一个固定翼无人机直接接收所述虚拟领导者的状态信息；
[0034]
基于所述通信拓扑结构、运动学方程组、动力学方程组及所述虚拟领导者的质心运动进行仿真计算，得到从起飞至稳定飞行过程中，各固定翼无人机的状态参数。
[0035]
可选地，所述基于所述运动场景模型及预设的日照条件，计算固定翼无人机编队的红外辐射特性，包括：
[0036]
基于各固定翼无人机的状态参数及预设的日照条件，采用matlab仿真计算固定翼无人机编队的红外辐射特性。
[0037]
可选地，所述采用matlab仿真计算固定翼无人机编队的红外辐射特性，包括：
[0038]
计算典型时刻不同视向角下固定翼无人机编队整体的红外辐射值。
[0039]
可选地，还包括：
[0040]
基于所述运动场景模型及固定翼无人机编队的红外辐射特性，计算典型时刻不同视向角下固定翼无人机编队整体的红外成像图。
[0041]
第二方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本说明书任一实施例所述的方法。
[0042]
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本说明书任一实施例所述的方法。
[0043]
本发明实施例提供了一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法、电子设备及存储介质，该方法对固定翼无人机编队所包括的各固定翼无人机建立坐标系，并构建相应的运动学方程组和动力学方程组，根据各固定翼无人机之间通信关系确定编队的通信拓扑结构，进而计算得到固定翼无人机编队整体随时间变化的运动场景模型，结合预设的日照条件计算编队的红外辐射特性，以表征固定翼无人机编队整体在某时刻或某段时间段内的运动特性，本发明将编队中各固定翼无人机视为相互关联、协同的个体，在求解固定翼无人机的六自由度运动过程中，考虑编队内部信息的传递及时间变化对固定翼无人机编队运动的影响，并获取在预设条件下的固定翼无人机编队红外辐射特性，以便得到固定翼无人机编队整体在特定时间编队运动特性的精确表达。
附图说明
[0044]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]
图1是本发明一实施例提供的一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法流程图；
[0046]
图2(a)是本发明一实施例中的机体坐标系与地面惯性坐标系关系示意图；
[0047]
图2(b)是本发明一实施例中的速度坐标系与地面惯性坐标系关系示意图；
[0048]
图3是本发明一实施例中4个固定翼无人机组成的固定翼无人机编队的通信拓扑结构示意图；
[0049]
图4是本发明一实施例中4个固定翼无人机组成的“人”字编队队形示意图；
[0050]
图5是本发明一实施例中4个固定翼无人机从起飞到平稳飞行过程中的三维飞行轨迹示意图；
[0051]
图6(a)是图5所示4个固定翼无人机从起飞到平稳飞行过程中纵向速度 (m/s)随时间(s)的变化曲线；
[0052]
图6(b)是图5所示4个固定翼无人机从起飞到平稳飞行过程中横向速度 (m/s)随时间(s)的变化曲线；
[0053]
图6(c)是图5所示4个固定翼无人机从起飞到平稳飞行过程中竖向速度 (m/s)随时间(s)的变化曲线；
[0054]
图7(a)是图5所示4个固定翼无人机从起飞到平稳飞行过程中滚转角(deg) 随时间(s)的变化曲线；
[0055]
图7(b)是图5所示4个固定翼无人机从起飞到平稳飞行过程中俯仰角(deg) (m/s)随时间(s)的变化曲线；
[0056]
图7(c)是图5所示4个固定翼无人机从起飞到平稳飞行过程中偏航角(deg) 随时间(s)的变化曲线；
[0057]
图8(a)是飞行中某时刻视向角沿固定翼无人机机身纵轴方向的俯仰角周向红外辐射值分布图；
[0058]
图8(b)是飞行中某时刻视向角垂直于固定翼无人机机身纵轴方向的俯仰角周向红外辐射值分布图；
[0059]
图8(c)是飞行中某时刻视向角垂直于固定翼无人机机身纵轴方向的方位角周向红外辐射值分布图；
[0060]
图9(a)是飞行中某时刻视向角沿固定翼无人机机身纵轴方向的俯仰角 120
°‑
方位角0
°
的红外成像图；
[0061]
图9(b)是飞行中某时刻视向角垂直于固定翼无人机机身纵轴方向的俯仰角120
°‑
方位角90
°
的红外成像图；
[0062]
图9(c)是飞行中某时刻视向角垂直于固定翼无人机机身纵轴方向的俯仰角90
°‑
方位角120
°
的红外成像图。
具体实施方式
[0063]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0064]
如前所述，现有技术对于固定翼无人机编队的运动场景表征通常是单一固定翼无人机目标的叠加，这种方式难以准确反映固定翼无人机编队整体的运动特性，且不能体现固定翼无人机编队随时间产生的变化。有鉴于此，本发明提供了一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法，根据固定翼无人机编队的通信拓扑结构、运动学方程组和动力学方程组，计算固定翼无人机编队整体随时间变化的运动场景模型，并通过计算红外辐射特性表征固定翼无人机编队的运动特性，以便实现对固定翼无人机机群目标场景的分析。
[0065]
下面描述以上构思的具体实现方式。
[0066]
请参考图1，本发明实施例提供了一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法，该方法包括：
[0067]
步骤100，对于固定翼无人机编队所包括的各固定翼无人机，建立固定翼无人机坐标系；
[0068]
步骤102，基于固定翼无人机坐标系、作用力和力矩，构建固定翼无人机的运动学方程组和动力学方程组；
[0069]
步骤104，根据各固定翼无人机之间的通信关系，构建固定翼无人机编队的通信拓扑结构；
[0070]
步骤106，基于得到的通信拓扑结构、运动学方程组和动力学方程组，计算固定翼无人机编队随时间变化的运动场景模型；
[0071]
步骤108，基于运动场景模型及预设的日照条件，计算固定翼无人机编队的红外辐射特性。
[0072]
本发明实施例中，对固定翼无人机编队所包括的各固定翼无人机建立坐标系，并构建对应的运动学方程组和动力学方程组，根据各固定翼无人机之间通信关系，构建固定翼无人机编队的通信拓扑结构，进而计算得到固定翼无人机编队整体随时间变化的运动场景模型，结合红外辐射特性，表征固定翼无人机编队整体的运动特性，本发明将编队中各固定翼无人机视为相互关联的个体，在求解各固定翼无人机的六自由度运动过程中，考虑编队内信息的传递及时间变化对固定翼无人机编队运动的影响，并获取在预设条件下的固定翼无人机编队的红外辐射特性，以便得到固定翼无人机编队整体在特定时间编队运动的精确表达。
[0073]
下面描述图1所示的各个步骤的执行方式。
[0074]
针对步骤100，建立固定翼无人机坐标系，进一步包括：
[0075]
建立相对于地球表面不动的地面惯性坐标系，地面惯性坐标系的原点在地球表面上一点，如固定翼无人机在地面上的起飞点，地面惯性坐标系的x轴位于水平面内，指向一预设的固定方向，如固定翼无人机的航线方向，地面惯性坐标系的z轴垂直于地平面指向地心，地面惯性坐标系的y轴由右手定则确定；
[0076]
建立固定于固定翼无人机机体上的机体坐标系，机体坐标系的原点在固定翼无人
机的重心，机体坐标系的x轴与固定翼无人机的机身纵轴一致，指向固定翼无人机的机头方向，机体坐标系的y轴垂直于固定翼无人机的纵切对称面并指向固定翼无人机的机身右方，机体坐标系的z轴位于固定翼无人机的纵切对称面内，垂直于固定翼无人机的纵轴，指向固定翼无人机的机身下方；
[0077]
建立固定于固定翼无人机机体上的速度坐标系，速度坐标系的原点在固定翼无人机的重心，速度坐标系的x轴指向固定翼无人机的相对于空气的速度矢量方向，速度坐标系的z轴位于固定翼无人机的纵切对称面内，垂直于速度矢量方向，指向固定翼无人机的机身下方，速度坐标系的y轴垂直于速度坐标系的x轴和z轴，指向固定翼无人机的机身右方。
[0078]
图2(a)、图2(b)分别示出了机体坐标系、速度坐标系与地面惯性坐标系关系，图2(a)、图2(b)中地面惯性坐标系原点为o，x、y、z轴分别表示为xg、yg、zg，图2(a)中机体坐标系原点为o，x、y、z轴分别表示为x、 y、z，图2(b)中速度坐标系原点为o，x、y、z轴分别表示为xa、ya、za。采用上述实施方式对编队内各固定翼无人机建立相应的坐标系，有助于后续精确求解各固定翼无人机的运动过程，定量表示各固定翼无人机的状态参数，并实现数据之间的坐标转换，完成各固定翼无人机在不同坐标系下的表征。
[0079]
针对步骤102中构建固定翼无人机的运动学方程组和动力学方程组，运动学方程组包括质心位置方程和欧拉角方程；其中，质心位置方程的表达式为：
[0080][0081]
欧拉角方程的表达式为：
[0082][0083][0084][0085]
其中分别表示xg、yg、zg的一阶导数，xg、yg、zg分别表示固定翼无人机在地面惯性坐标系下的x轴、y轴、z轴位置坐标，u、v、w分别表示固定翼无人机的飞行速度v在机体坐标系的x轴、y轴、z轴方向的分量，表示旋转矩阵；分别表示θ、ψ、φ的一阶导数，θ、ψ、φ分别表示固定翼无人机的俯仰角、偏航角、滚转角，俯仰角θ表示固定翼无人机的机身纵轴与地平面之间的夹角，以固定翼无人机的机头抬头为正，偏航角ψ表示固定翼无人机的机身纵轴在地平面上的投影与地面惯性坐标系的x轴之间的夹角，以固定翼无人机的机头右偏航为正；滚转角φ表示机体坐标系下的z轴与通过x轴的铅垂面之间的夹角，向固定翼无人机的机身右倾斜时为正，p、q、r分别表示固定翼无人机的机体坐标系相对于地面惯性坐标系的转动角速度ω沿机体坐标系的x轴、y轴、z轴的分量；
[0086]
根据作用在固定翼无人机上的作用力(包括重力、推力和气动力)及其相应的力矩，视为刚体的固定翼无人机空间运动可以分为两部分：质心运动和绕质心的转动，即，动力学方程组包括质心动力学方程和绕质心转动动力学方程；其中，质心动力学方程的的表达式为：
[0087][0088]
绕质心转动动力学方程的表达式为：
[0089][0090]
其中，f
x
、fy、fz分别表示固定翼无人机在机体坐标系下x轴、y轴、z轴方向的作用力，m表示固定翼无人机的质量，a
x
、ay、az分别表示固定翼无人机在机体坐标系下x轴、y轴、z轴方向的加速度，l、m、n分别表示固定翼无人机在机体坐标系下x轴、y轴、z轴方向的力矩，i
x
、iy、iz分别表示固定翼无人机在机体坐标系下相应截面对x轴、y轴、z轴的惯性矩，i
xz
分别表示固定翼无人机在机体坐标系下相应截面对x轴和z轴的惯性积。
[0091]
上述实施方式针对固定翼无人机所具有的六自由度运动(包括三个线运动和三个转动)构建方程组，以便在后续过程中精确求解固定翼无人机的运动参数，实现对固定翼无人机运动场景的分析。
[0092]
固定翼无人机编队控制的通信拓扑网络是可变的、可切换的，当编队中每个固定翼无人机都能够直接或者间接地获得虚拟领导者的位置与姿态信息时，则认为通讯拓扑网络拥有生成树。编队中n个固定翼无人机之间的信息传输大致可分为无向图与有向图，为减少机载设备负担、减少信息传输量，本发明使用有向图来建模。可选地，针对步骤104，进一步包括：
[0093]
对固定翼无人机编队所包括的各固定翼无人机进行编号，每个编号代表一个固定翼无人机；如固定翼无人机总数为n，编号可从1到n；
[0094]
根据各固定翼无人机之间的通信关系，建立有向图g＝{q，e，w}；其中 q＝{q1，q2，
…
，qn}为非空点集，每个点对应一个固定翼无人机，总数为n，为有向图边界集，w为加权邻接矩阵，由有向图中信息交互决定，当固定翼无人机i的信息能传送到固定翼无人机j，则有(qi，qj)∈e，且加权邻接矩阵中的对应值w
ij
＞0；当固定翼无人机i的信息不能传送到固定翼无人机 j，则加权邻接矩阵中的对应值w
ij
＝0；当i＝j，w
ij
＝0，即固定翼无人机i不能向自身传送信息；
[0095]
根据加权邻接矩阵定义有向图g的拉普拉斯矩阵当i＝j时，拉普拉斯矩阵中的对应值为加权邻接矩阵中对应值的相反数，即l
ij
＝-w
ij
，当 i≠j时，拉普拉斯矩阵中的对应值为加权邻接矩阵内第j列除去第i行后各对应值之和，即
[0096]
采用上述实施方式，当有向图中一条边界属于边界集，即(qi，qj)∈e，意味着相关的位置姿态等信息可以从固定翼无人机i传输到固定翼无人机j。在有向图中，每一个节点的边界集中的边界数并不确定，固定翼无人机i的位置姿态等信息可以传输到编队内多个固定翼无人机，其中能够获取固定翼无人机i的信息的各固定翼无人机被看作固定翼无人机i的邻集，即ni＝{j|(qi，qj)∈e}。基于有向图的通信拓扑结构能够实现编队运动中各固
定翼无人机之间的关联与耦合，并且有利于减少运算量。
[0097]
针对步骤106，进一步包括：
[0098]
设置虚拟领导者及虚拟领导者从起飞至稳定飞行的质心运动；
[0099]
令通信拓扑结构中的一个固定翼无人机直接接收虚拟领导者的状态信息；
[0100]
基于通信拓扑结构、运动学方程组、动力学方程组及虚拟领导者的质心运动进行仿真计算，得到从起飞至稳定飞行过程中，各固定翼无人机的状态参数；其中，状态参数优选至少包括航迹、速度和姿态。
[0101]
采用上述实施方式，能够将虚拟领导者的信息传入固定翼无人机编队之中，再逐个传递至每个固定翼无人机，实现多固定翼无人机之间的关联与耦合，进行仿真计算后，可以得到一段时间内固定翼无人机的状态参数随时间的变化数据，完成对运动场景的动态解析，得到的状态参数(如各固定翼无人机的航迹、速度和姿态)也可进一步用于研究及分析。
[0102]
针对步骤108，进一步包括：
[0103]
基于运动场景模型及预设的日照条件，计算固定翼无人机编队的红外辐射特性，包括：
[0104]
基于各固定翼无人机的状态参数及预设的日照条件，采用matlab仿真计算固定翼无人机编队的红外辐射特性。
[0105]
应用时，在与环境温度平衡后，固定翼无人机目标红外辐射特性的变化较小，目标温度特性变化可认为只受阳光辐射和地面辐射的影响，其中地面辐射影响较小，因此可主要考虑阳光辐照。该实施方式中，基于各固定翼无人机的状态参数及预设的日照条件，采用matlab执行仿真计算将运动场景与特性关联，演示典型场景下固定翼无人机编队的红外辐射特性。
[0106]
进一步地，采用matlab仿真计算固定翼无人机编队的红外辐射特性，包括：
[0107]
计算典型时刻不同视向角下固定翼无人机编队整体的红外辐射值。
[0108]
采用上述实施方式，可计算固定翼无人机编队整体的红外辐射分布，所得结果考虑了编队中各固定翼无人机之间的遮挡关系，并非单一固定翼无人机目标的红外特性参数叠加，能够更准确、有效地体现多固定翼无人机协同编队在运动中的各项特征。
[0109]
进一步地，该固定翼无人机编队运动特性场景表征方法还包括：
[0110]
基于运动场景模型及固定翼无人机编队的红外辐射特性，计算典型时刻不同视向角下固定翼无人机编队整体的红外成像图。
[0111]
上述实施方式通过获取有代表性的固定翼无人机编队整体的红外成像图，能够更加直观地展示多固定翼无人机协同编队运动，特别是遮挡关系造成的变化。
[0112]
进一步地，该固定翼无人机编队运动特性场景表征方法还包括：
[0113]
将计算得到的固定翼无人机编队的红外辐射特性与实际测量值进行比较，以确定运动场景模型的有效性。
[0114]
该实施方式中，利用仿真所得的红外辐射特性与实际测量值进行比较，从而验证固定翼无人机编队随时间变化的运动场景模型的准确性，确保了该方法的有效性、可靠性。
[0115]
请参阅图3至图9(b)，在一个优选的实施方式中，为验证本发明方法的有效性，本发明还对4个固定翼无人机组成的编队进行分析，研究其从地面从起飞至稳定飞行过程。相应的步骤100和步骤102如前所述，图3示出了步骤 104所构建的、该固定翼无人机编队(包
括固定翼无人机1至4)的通信拓扑结构，设点集合节点集合q＝{q1，q2，q3，q4}，边界集合e＝{(q4，q3)，(q3，q2)，(q2，q1)}，加权邻接矩阵为w＝[w
ij
]。如果(qi，qj)∈e，则w
ij
＝1，否则w
ij
＝0。在仿真过程中，设置固定翼无人机1可以接收到虚拟领导者的状态信息，于是虚拟领导者与固定翼无人机1至4之间的接收关系可分别表示为k
1c
＝1、k
2c
＝0、k
3c
＝0、k
4c
＝0， k
ic
＝1表示信息可以从虚拟领导者传递至固定翼无人机i，k
ic
≠1表示信息不可以从虚拟领导者传递至固定翼无人机i。如图4和图5所示，任务开始时，4个固定翼无人机以一个菱形垂直起飞，然后在飞行方式由垂直飞行向水平飞行的过渡过程中，编队队形由菱形变为一字型保持平稳飞行，这样可以节省切换时间，降低水平飞行时的飞行阻力，最后至同一平面内以“人”字编队队形行进，步骤106计算运动场景模型，得到从起飞到平稳飞行过程中三维飞行轨迹如图5 所示，速度响应如图6(a)至图6(c)所示，姿态角(包括滚转角、俯仰角、偏航角)响应如图7(a)至图7(c)所示。本发明方法能快速构建在同一平面内运动的4个固定翼无人机小编队稳定前进时的运动场景，计算在不同探测视向下该场景的目标红外辐射特性及各目标位置等信息。为实现固定翼无人机编队整体在特定时间编队运动的精确表达，可选取典型探测视向角，考虑各固定翼无人机遮挡关系，计算该探测视场角下目标的红外辐射特性，并显示各固定翼无人机目标位置信息。步骤108考虑目标与环境平衡、日照条件的影响以及在该视向可有效探测的等效红外辐射面积的条件下，视向角沿固定翼无人机机身纵轴方向，计算俯仰角周向的中波、长波红外辐射值分布如图8(a)所示，视向角垂直于固定翼无人机机身纵轴方向，计算俯仰角周向的中波、长波红外辐射值分布如图8(b)所示，计算方位角周向的中波、长波红外辐射值分布如图8(c)所示。进一步地，为演示多目标遮挡关系，得到部分典型视向角下红外图像如图9(a)至图9(c)所示。
[0116]
本发明的方法针对编队群目标建模，将运动场景与特性关联，演示典型场景下编队固定翼无人机目标红外辐射分布及红外成像，分析其运动、分布、形态、可分辨性等特征，可获取多固定翼无人机运动过程的位置、速度、姿态等信息，从而得到固定翼无人机编队整体在特定时间编队运动的精确表达，所得具体参数可供用户进行进一步分析与研究。
[0117]
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本发明任一实施例中的一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法。
[0118]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，使所述处理器执行本发明任一实施例中的一种固定翼无人机编队运动特性场景表征方法。
[0119]
具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或cpu或mpu)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
[0120]
在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
[0121]
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如 cd-rom、cd-r、cd-rw、dvd-rom、dvd-ram、dvd-rw、dvd+rw)、磁带、非易失性存储卡和rom。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
[0122]
此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过
基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
[0123]
此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展模块中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展模块上的cpu等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
[0124]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
…”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
[0125]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
[0126]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。