无人机编队协同侦测目标matlab仿真代码

以下是一个简单的无人机编队协同侦测目标的 Matlab 仿真代码示例。这个示例模拟了三架无人机在一定区域内搜索目标的过程。

clc; clear; close all;

% 定义仿真参数
N = 3; % 无人机数量
dt = 0.1; % 时间步长
tf = 20; % 总仿真时间
t = 0:dt:tf; % 时间向量
m = 2; % 目标数量

% 定义无人机初始位置
x0 = [0 0; 10 10; 20 0];
v0 = [1 1; 1 1; 1 1];

% 定义目标位置
t_pos = [15 10; 5 5];

% 定义搜索区域大小
search_area = [0 25; 0 15];

% 定义无人机搜索半径
d_max = 5;

% 创建无人机和目标的数组
x = zeros(N, 2, length(t));
v = zeros(N, 2, length(t));
t_detected = zeros(m, length(t));

% 初始化无人机和目标数组
for i = 1:N
    x(i,:,1) = x0(i,:);
    v(i,:,1) = v0(i,:);
end

% 循环仿真
for i = 1:length(t)-1
    % 计算无人机间的距离
    d = zeros(N,N);
    for j = 1:N
        for k = 1:N
            d(j,k) = norm(x(j,:,i)-x(k,:,i));
        end
    end
    
    % 查找每个无人机周围的目标
    for j = 1:N
        for k = 1:m
            if norm(x(j,:,i)-t_pos(k,:)) <= d_max
                t_detected(k,i+1) = 1;
            end
        end
    end
    
    % 计算无人机速度
    for j = 1:N
        v(j,:,i+1) = [0 0];
        for k = 1:N
            if d(j,k) > 0 && d(j,k) < d_max
                v(j,:,i+1) = v(j,:,i+1) + (x(k,:,i)-x(j,:,i))/d(j,k)^2;
            end
        end
    end
    
    % 更新无人机位置
    for j = 1:N
        x(j,:,i+1) = x(j,:,i) + v(j,:,i+1)*dt;
        
        % 确保无人机在搜索区域内
        x(j,1,i+1) = max(search_area(1,1), min(search_area(1,2), x(j,1,i+1)));
        x(j,2,i+1) = max(search_area(2,1), min(search_area(2,2), x(j,2,i+1)));
    end
end

% 绘制无人机和目标的运动轨迹
figure;
hold on;
for i = 1:N
    plot(x(i,1,:), x(i,2,:));
end
scatter(t_pos(:,1), t_pos(:,2), 'r', 'filled');
axis equal;
grid on;
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('无人机和目标的运动轨迹');

% 绘制目标被发现的时间
figure;
hold on;
for i = 1:m
    plot(t, t_detected(i,:)*i, 'LineWidth', 2);
end
axis([0 tf 0 m+1]);
grid on;
xlabel('时间');
ylabel('目标');
title('目标被发现时间');

这个示例中，我们使用了一个简单的距离阈值来判断无人机是否发现了目标。如果无人机与目标的距离小于搜索半径，则认为该目标被发现。在实际应用中，可能需要更复杂的算法来判断目标是否被发现。