張毅，方國(guó)偉，楊秀霞，*，嚴(yán)瑄

（1.海軍航空大學(xué)航空作戰(zhàn)勤務(wù)學(xué)院，煙臺(tái) 264001； 2.海軍航空大學(xué)岸防兵學(xué)院，煙臺(tái) 264001）

無(wú)人機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）編隊(duì)控制［1-2］一直以來(lái)都是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，將UAV編隊(duì)與特定任務(wù)結(jié)合起來(lái)進(jìn)行研究更具有實(shí)際工程意義。

多UAV目標(biāo)跟蹤［3-4］是指多架UAV保持定高飛行狀態(tài)下，在目標(biāo)周圍均勻分布跟蹤或進(jìn)行盤旋跟蹤的任務(wù)，通常被應(yīng)用在人員搜救與對(duì)地面或海面目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)等。在UAV與目標(biāo)相距較遠(yuǎn)的情況下，若令多UAV直接飛行至目標(biāo)周圍將會(huì)影響UAV任務(wù)執(zhí)行的成功率，因此，通常需要在飛往目標(biāo)的途中形成預(yù)定的編隊(duì)隊(duì)形。Zhang和Liu［5］研究了基于虛擬編隊(duì)結(jié)構(gòu)的多UAV目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，確保了在跟蹤目標(biāo)前形成圓形編隊(duì)，并通過(guò)虛擬無(wú)人機(jī)與目標(biāo)間的制導(dǎo)律設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)整個(gè)編隊(duì)對(duì)目標(biāo)的跟蹤。然而雙制導(dǎo)律的設(shè)計(jì)加大了算法的復(fù)雜度，因此，如何進(jìn)行編隊(duì)控制與目標(biāo)跟蹤一體化設(shè)計(jì)是一個(gè)值得考慮的問(wèn)題。

無(wú)論是在編隊(duì)隊(duì)形形成過(guò)程中，還是目標(biāo)跟蹤過(guò)程中，UAV間都需要保持連續(xù)的通信和控制更新來(lái)保持編隊(duì)隊(duì)形。UAV間的信息通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸，而通信網(wǎng)絡(luò)帶寬與計(jì)算資源十分有限，因此，如何在編隊(duì)目標(biāo)跟蹤過(guò)程中降低UAV間通信的壓力也是一個(gè)亟需解決的問(wèn)題。

為了克服UAV間連續(xù)通信和控制更新的壓力，出現(xiàn)了基于固定時(shí)間的觸發(fā)控制方法［6-7］，即通過(guò)周期性通信與控制更新的方式，減少UAV間的通信次數(shù)，從而緩解通信壓力。然而從資源實(shí)際利用角度而言，采用周期性通信方式仍會(huì)在一定程度上造成資源不必要的浪費(fèi)。

在這種背景下，事件觸發(fā)策略［8-10］得以發(fā)展，其基于設(shè)定的事件觸發(fā)條件來(lái)確定是否進(jìn)行UAV間的通信，僅利用上一觸發(fā)時(shí)刻的狀態(tài)來(lái)決定下一觸發(fā)時(shí)刻，在此期間鄰接UAV間無(wú)需進(jìn)行通信，即避免了相互間的連續(xù)通信［11］。然而事件觸發(fā)機(jī)制可能出現(xiàn)“Zeno行為”，即在有限的時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)了無(wú)限多次的事件觸發(fā)事件［12］。Yang等［13］基于有向拓?fù)溲芯苛朔稚⑹绞录|發(fā)一致性算法，使得智能體間無(wú)需連續(xù)通信，但其在設(shè)計(jì)觸發(fā)函數(shù)時(shí)僅使用了自身的觸發(fā)時(shí)刻狀態(tài)值，造成了一定程度上的資源浪費(fèi)；Deng等［14］針對(duì)多智能體編隊(duì)隊(duì)形跟蹤問(wèn)題，基于自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)了相應(yīng)的觸發(fā)條件，避免了連續(xù)通信；Chen等［15］針對(duì)輸入飽和與切換拓?fù)湎碌亩嘀悄荏w系統(tǒng)，分別提出了集中式與群體性的事件觸發(fā)機(jī)制，并證明了無(wú)“Zeno行為”；Xu和He［16］研究了多領(lǐng)導(dǎo)者的編隊(duì)事件觸發(fā)控制問(wèn)題，將群體分成多個(gè)組，通過(guò)組間關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)群體間的控制，且設(shè)計(jì)了最小時(shí)間間隔常數(shù)，確保了不存在“Zeno行為”；Xu等［17］基于Leader-Follower編隊(duì)結(jié)構(gòu)，針對(duì)不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分別提出分布式、集中式和集群式事件觸發(fā)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了Follower對(duì)Leader的跟蹤，且降低了控制更新的頻率，然而其在設(shè)計(jì)觸發(fā)函數(shù)時(shí)，采用連續(xù)的鄰接UAV信息，通信壓力沒(méi)有得到緩解。

結(jié)合當(dāng)前的研究現(xiàn)狀可知，要想將事件觸發(fā)策略融入到多UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題中，所需要解決的主要難點(diǎn)在于：①設(shè)計(jì)一種滿足事件觸發(fā)機(jī)制的編隊(duì)控制與目標(biāo)跟蹤一體化算法結(jié)構(gòu)；②設(shè)計(jì)編隊(duì)目標(biāo)跟蹤控制律和事件觸發(fā)函數(shù)，并保證系統(tǒng)不出現(xiàn)“Zeno行為”。

本文提出了一種滿足事件觸發(fā)的多UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤控制算法。首先，基于參數(shù)組的目標(biāo)跟蹤模型設(shè)計(jì)了具備事件觸發(fā)機(jī)制的目標(biāo)跟蹤控制算法，確定了算法中各模塊的功能；其次，給出了基于事件觸發(fā)的分布式目標(biāo)跟蹤控制律，設(shè)計(jì)了事件觸發(fā)條件，并且為了防止“Zeno行為”的出現(xiàn)，設(shè)計(jì)了最小觸發(fā)間隔系數(shù)，同時(shí)給出相應(yīng)的穩(wěn)定性證明；最后，仿真證實(shí)了所設(shè)計(jì)的事件觸發(fā)策略能夠在降低UAV間通信頻率和控制輸入更新頻率的情況下實(shí)現(xiàn)編隊(duì)跟蹤目標(biāo)的要求。

1 問(wèn)題描述

考慮到研究背景為UAV保持定高狀態(tài)下的目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，因此可在二維平面展開研究。考慮N架無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程為

考慮應(yīng)用2架虛擬UAV導(dǎo)引的目標(biāo)跟蹤控制算法，選擇虛擬UAV運(yùn)動(dòng)模型為

引理1［16］若（A，B）是穩(wěn)定的，則對(duì)于任意的α＞0，存在一個(gè)正定矩陣P＞0，滿足Riccati不等式：

通過(guò)構(gòu)造有向圖G1與G2來(lái)分別表示UAV間的通信拓?fù)潢P(guān)系及UAV與虛擬UAV間的通信拓?fù)潢P(guān)系。定義G1＝（V1，ε1）和G2＝（V2，ε2），V1和V2分別表示UAV 的集合及UAV 與UAVm（m∈｛l，b｝）的集合，ε1和ε2分別為UAV間連通關(guān)系的集合及UAV與UAVm間連通關(guān)系的集合，且（UAVi，UAVj）∈ε1表示UAVi可以接收到來(lái)自UAVj的信息，定義UAVi的鄰居集合為Ni＝｛j：（i，j）∈ε1，j∈V1，i≠j｝，（UAVi，UAVm）∈ε2表示UAVi可以接收到來(lái)自UAVm的信息。分別定義鄰接矩陣A1＝［aij］∈RN×N和A2＝［aim］∈RN×2，且滿足：定義H ＝L＋diag｛a1b，a2b，…，aNb｝，其特征值按升序排列為0≤λ1≤…≤λN。

假設(shè)1 考慮UAV系統(tǒng)（3）和（4）中，在UAVm與UAVi之間至少存在一條可達(dá)的信息通路，且能夠滿足各UAVi接收到UAVm的信息是相同的。

假設(shè)2 （A，B）是穩(wěn)定的。

基于上述運(yùn)動(dòng)模型與問(wèn)題背景，考慮控制目標(biāo)為：針對(duì)UAV系統(tǒng)（3）和（4），通過(guò)設(shè)計(jì)一種具有事件觸發(fā)機(jī)制的目標(biāo)跟蹤控制算法，使得多UAV能夠在跟蹤上目標(biāo)的前提下實(shí)現(xiàn)盡可能少的機(jī)間通信和控制更新，減少機(jī)間通信壓力和機(jī)載信息處理壓力。

2 事件觸發(fā)目標(biāo)跟蹤控制算法設(shè)計(jì)

基于事件觸發(fā)機(jī)制，提出一種多UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤控制算法，如圖1所示。所設(shè)計(jì)的多UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤控制結(jié)構(gòu)中主要包含3部分，分別為編隊(duì)控制架構(gòu)、目標(biāo)跟蹤控制架構(gòu)及事件觸發(fā)控制架構(gòu)。

圖1 基于事件觸發(fā)的編隊(duì)目標(biāo)跟蹤控制示意圖Fig.1 Schematic diagram of formation target tracking control based on event-triggered mechanism

以下分別針對(duì)基于參數(shù)組的目標(biāo)跟蹤模型和事件觸發(fā)目標(biāo)跟蹤控制算法的控制流程進(jìn)行描述。

2.1 基于參數(shù)組的目標(biāo)跟蹤模型

UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題通常需要考慮2個(gè)方面：一是多UAV編隊(duì)隊(duì)形的形成；二是編隊(duì)如何在保持編隊(duì)隊(duì)形的基礎(chǔ)上跟蹤上目標(biāo)。為此，基于平移、旋轉(zhuǎn)與縮放3種基本運(yùn)動(dòng)，提出一種動(dòng)態(tài)編隊(duì)的隊(duì)形描述方法，同時(shí)通過(guò)引入虛擬UAV追蹤目標(biāo)的方法，實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)隊(duì)形保持的情況下達(dá)到跟蹤上目標(biāo)的目的。

考慮編隊(duì)目標(biāo)跟蹤過(guò)程中需要完成3項(xiàng)基本運(yùn)動(dòng)，其中，平移運(yùn)動(dòng)表示編隊(duì)的整體飛行軌跡，即UAVl的飛行軌跡；旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)表示UAV間的相位調(diào)整；縮放運(yùn)動(dòng)表示編隊(duì)大小的調(diào)整。定義編隊(duì)旋轉(zhuǎn)因子Ri（t）；編隊(duì)縮放因子ri（t）∈R表示UAVi相對(duì)UAVl的距離。定義編隊(duì)因子為

式中：pb＝（cos（θb（t）），sin（θb（t）））T，θb（t）＝ωt，ω 為 UAVb的 旋 轉(zhuǎn) 角 速 度， ω ＝

圖2 UAVl追蹤目標(biāo)示意圖Fig.2 Schematic diagram of UAVl tracking a target

2.2 事件觸發(fā)目標(biāo)跟蹤控制算法

為了能夠?qū)⑹录|發(fā)機(jī)制與基于參數(shù)組的目標(biāo)跟蹤模型更好地結(jié)合起來(lái)，必須預(yù)先設(shè)定滿足要求的、具有事件觸發(fā)的目標(biāo)跟蹤控制算法流程。

由于考慮UAV間是非連續(xù)通信的，需要在無(wú)通信期間對(duì)狀態(tài)xi（t）進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)值的精準(zhǔn)度對(duì)于事件觸發(fā)條件的判定是十分重要的，不同于文獻(xiàn)［18-19］采用零階保持器作為狀態(tài)估計(jì)器，為了獲得更精準(zhǔn)的估計(jì)值，對(duì)狀態(tài)量的估計(jì)值＾xi（t）采用如下形式：

步驟8 信息交互網(wǎng)絡(luò)。負(fù)責(zé)接收與發(fā)送UAV觸發(fā)時(shí)刻的狀態(tài)信息。

步驟9 UAVl信息更新。通過(guò)對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向估計(jì)，確定當(dāng)前時(shí)刻UAVl的運(yùn)動(dòng)方向?yàn)?/p>

步驟10 重復(fù)步驟3～步驟9。

上述步驟中，α、fi（t）、τi和Δtiki的具體定義將在下文進(jìn)行介紹。

3 事件觸發(fā)控制器設(shè)計(jì)

結(jié)合定義2，給出的基于事件觸發(fā)的目標(biāo)跟蹤控制律為

根據(jù)控制律形式可以得知，控制輸入ui取決于當(dāng)前時(shí)刻的估計(jì)狀態(tài)，由式（13）可知，狀態(tài)估計(jì)值在觸發(fā)時(shí)刻就已經(jīng)確定了，這說(shuō)明控制輸入在觸發(fā)時(shí)刻就已經(jīng)確定了，即在2次觸發(fā)的間隙不再需要對(duì)控制輸入進(jìn)行更新，從而減輕了機(jī)載設(shè)備的數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)。

從式（17）與式（18）中可以發(fā)現(xiàn)，文獻(xiàn)［17］需要連續(xù)的鄰接UAV信息來(lái)滿足對(duì)事件條件的判別，文獻(xiàn)［13］的觸發(fā)函數(shù)僅使用自身狀態(tài)信息，不同于文獻(xiàn)［17］與文獻(xiàn)［13］，以下將提出一種僅利用UAV與其鄰接UAV狀態(tài)的估計(jì)值設(shè)計(jì)的觸發(fā)函數(shù)，即僅使用觸發(fā)時(shí)刻的狀態(tài)值的觸發(fā)函數(shù)。

定理2 在假設(shè)1和假設(shè)2成立的前提下，且滿足式（21）的情況下，多UAV系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)期望的編隊(duì)隊(duì)形且跟蹤上目標(biāo)，同時(shí)所設(shè)計(jì)的事件觸發(fā)系統(tǒng)能夠確保2次事件間的時(shí)間間隔滿足0＜τi≤τ，同時(shí)滿足：

證明 同定理1證明相似，此處同樣需要證明式（26）是成立的，即證明式（29）成立，但與定理1不同的是，此處是針對(duì)M2（t）進(jìn)行討論。

為了獲取τ，類似式（31）選擇式（26）的一個(gè)充分條件為

對(duì)其求導(dǎo)可得

對(duì)于式（38）而言，其滿足ψ（t）≤?（t，?0），其中，?（t，?0）為等式的解。

4 仿真分析

為證實(shí)本文所提出的基于事件觸發(fā)的多UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤控制算法的可行性與優(yōu)越性，考慮以4架UAV（即N＝4）對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，UAV間的通信拓?fù)潢P(guān)系如圖3所示。

圖3 通信拓?fù)銯ig.3 Communication topology

選取4架UAV初始位置為（－50，0）Tm、（30，30）Tm、（10，－50）Tm和（50，20）Tm；初始速度為（0，－2）Tm／s、（－2，0）Tm／s、（1，－1）Tm／s和（2，－1）Tm／s；UAVl的初始位置和速度分別為（0，0）T和（0，2）Tm／s；UAVb的相關(guān)參數(shù)為θb（0）＝0，即pb（0）＝（1，0）T，vb（0）＝（0，0）T，ub（0）＝（0，0）T；縮放因子ri均為10；旋轉(zhuǎn)因子Ri中的θi分別為θ＝［π，π／2，3π／2，0］；設(shè)目標(biāo)做勻速直線運(yùn)動(dòng)，初始位置為（0，15）Tm，速度為（－1，1）Tm／s。

選取ρ＝0.24，ρ1＝5／48，ρ2＝1／16，則ki≤0.0111，b＝0.0017，τ＝0.0455，此處選取k＝［0.01，0.01，0.01，0.01］，τi均為0.04，同時(shí)計(jì)算可得α＝0.25，則通過(guò)求解不等式（5）可得

以下通過(guò)UAV編隊(duì)在跟蹤上目標(biāo)后是否做盤旋運(yùn)動(dòng)（即ω是否為0）來(lái)分別對(duì)本文算法進(jìn)行驗(yàn)證，設(shè)定仿真時(shí)間為30 s。

4.1 情況1：ω＝0時(shí)UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤

ω＝0時(shí)的多UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤仿真如圖4所示。

圖4（a）為UAV編隊(duì)跟蹤目標(biāo)的軌跡?？梢杂^察到，UAVl能夠追蹤上目標(biāo)，同時(shí)UAV能夠形成既定編隊(duì)隊(duì)形并實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤，這說(shuō)明了所設(shè)計(jì)的基于事件觸發(fā)機(jī)制下的目標(biāo)跟蹤控制算法的可行性。圖4（b）、（c）分別為編隊(duì)位置與速度誤差曲線，約在10 s左右，誤差曲線均趨于0，表明在10 s左右，各UAV在UAVl周圍形成預(yù)設(shè)的編隊(duì)隊(duì)形，并跟隨UAVl繼續(xù)追蹤目標(biāo)。圖4（d）為編隊(duì)目標(biāo)跟蹤期間各UAV的速度在x方向上的曲線，可觀察到在22.5 s附近，速度數(shù)值發(fā)生了輕微變化，這是由于此時(shí)UAVl追蹤上目標(biāo)，調(diào)整自身速度，而UAV跟隨UAVl同樣需要調(diào)整自身速度，因此在22.5 s時(shí)，UAV編隊(duì)已跟蹤上目標(biāo)。圖4（e）展示了在0～4 s和10～14 s期間編隊(duì)目標(biāo)跟蹤期間事件觸發(fā)的分布，顯然能夠很直觀地觀察到有無(wú)事件觸發(fā)機(jī)制對(duì)UAV間通信次數(shù)的影響，為了更直觀地說(shuō)明所設(shè)計(jì)的基于事件觸發(fā)的多UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤控制算法在減少UAV間信息通信次數(shù)的優(yōu)勢(shì)，以下對(duì)有無(wú)觸發(fā)機(jī)制的平均觸發(fā)時(shí)間間隔進(jìn)行對(duì)比，如表1所示。可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)UAV機(jī)載信息處理頻率為1000 Hz時(shí)，UAV間的信息通信次數(shù)僅約有無(wú)事件觸發(fā)的1／80。圖4（f）為狀態(tài)估計(jì)值方法與采用零階保持器所產(chǎn)生的狀態(tài)估計(jì)值間的對(duì)比，顯然可以發(fā)現(xiàn)，此處采用的狀態(tài)估計(jì)值方法較零階保持器更加精準(zhǔn)。同時(shí)，從表1中也可以觀察到，此處采用的估計(jì)方法相比于利用零階保持器進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)的方法，由于估計(jì)值更加精準(zhǔn)，使得觸發(fā)次數(shù)也有一定程度的減少。

表1 有無(wú)觸發(fā)機(jī)制下的時(shí)間對(duì)比（情況1）Table 1 Time comparison with and without triggered mechanism（Case 1）

圖4 ω＝0時(shí)的仿真Fig.4 Simulation results whenω＝0

4.2 情況2：ω≠0時(shí)UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤

選取ω的值為ω1＝0.3 rad／s，ω2＝0.8 rad／s，仿真結(jié)果如圖5和表2所示。

表2 有無(wú)觸發(fā)機(jī)制下的時(shí)間對(duì)比（情況2）Table 2 Time comparison with and without triggered mechanism（Case 2）

由圖5（a）的軌跡可以觀察得到，當(dāng)ω≠0時(shí)，本文算法同樣具有可行性，且可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)UAV形成期望隊(duì)形后開始盤旋運(yùn)動(dòng)，并在跟蹤上目標(biāo)后繼續(xù)在目標(biāo)周圍保持盤旋運(yùn)動(dòng)。圖5（b）、（c）中，

圖5 ω≠0時(shí)的仿真Fig.5 Simulation results whenω≠0

編隊(duì)位置與速度誤差曲線在10 s附近趨于0，在22.5 s時(shí)，由于編隊(duì)跟蹤上目標(biāo)后的速度調(diào)整，導(dǎo)致曲線均出現(xiàn)小幅振蕩，但隨后很快又趨于0。圖5（d）的速度曲線在22.5 s前為幅值為3 m／s的等幅振蕩，在22.5 s之后又保持幅值約為8 m／s的等幅振蕩，這2種情況的出現(xiàn)是由于在22.5 s前后，盤旋角速度分別為ω1＝0.3 rad／s和ω2＝0.8 rad／s導(dǎo)致的。圖5（e）的觸發(fā)分布同樣可以觀察到事件觸發(fā)機(jī)制在減小通信次數(shù)的效果，表2進(jìn)一步證實(shí)了事件觸發(fā)機(jī)制對(duì)減少通信次數(shù)的顯著效果。

對(duì)比2種情況下的仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，同樣的初值情況下，UAV編隊(duì)跟蹤上目標(biāo)的時(shí)間與是否進(jìn)行盤旋運(yùn)動(dòng)無(wú)關(guān)，而是取決于UAVl追蹤上目標(biāo)的時(shí)間。除此之外，對(duì)比表1與表2可以發(fā)現(xiàn)，2種情況下，主導(dǎo)事件觸發(fā)的決定項(xiàng)發(fā)生了變化，情況1中觸發(fā)次數(shù)更多的是由觸發(fā)函數(shù)所決定的，而情況2則主要是由設(shè)計(jì)的最小觸發(fā)時(shí)間間隔決定的，2種情況的不同體現(xiàn)了算法設(shè)計(jì)的有效性，算法能夠選取時(shí)間間隔較大的一項(xiàng)作為觸發(fā)項(xiàng)，而不是僅僅通過(guò)確定固定間隔來(lái)控制觸發(fā)，相較于固定時(shí)間觸發(fā)的方法，本文算法更滿足實(shí)際需求。

4.3 仿真對(duì)比

為了進(jìn)一步說(shuō)明本文算法的優(yōu)越性，在情況1和情況2的仿真條件下，采用文獻(xiàn)［13］中的觸發(fā)函數(shù)進(jìn)行仿真比較，仿真結(jié)果如圖6與表3所示。

從圖6和表3中可以看出，相比于所設(shè)計(jì)的時(shí)間觸發(fā)控制方法，文獻(xiàn)［13］的事件觸發(fā)的平均時(shí)間間隔明顯縮短，尤其是當(dāng)ω≠0的情況，從圖6（b）中可以直觀地觀測(cè)到，在后期事件觸發(fā)頻率增大，這主要是由于文獻(xiàn)［13］中沒(méi)有設(shè)計(jì)最小觸發(fā)時(shí)間間隔所導(dǎo)致的。

表3 采用文獻(xiàn)［13］的觸發(fā)函數(shù)下的時(shí)間對(duì)比Table 3 Time comparison under triggered function in Ref.［13］

圖6 采用文獻(xiàn)［13］的觸發(fā)函數(shù)下的觸發(fā)分布Fig.6 Trigger distribution under triggered function in Ref.［13］

綜上仿真結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的基于事件觸發(fā)的目標(biāo)跟蹤控制算法能夠有效減少UAV間的通信次數(shù)，實(shí)現(xiàn)間斷性通信，并實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤。

5 結(jié) 論

本文研究了在有向拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下多UAV編隊(duì)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，提出了一種具備事件觸發(fā)控制策略的分布式目標(biāo)跟蹤控制算法。

1）通過(guò)構(gòu)造編隊(duì)參數(shù)組，實(shí)現(xiàn)了具有事件觸發(fā)策略的編隊(duì)隊(duì)形控制與目標(biāo)跟蹤的一體化設(shè)計(jì)，相較于編隊(duì)控制律與跟蹤制導(dǎo)律分步設(shè)計(jì)的方法，簡(jiǎn)化了目標(biāo)跟蹤方法的設(shè)計(jì)步驟。

2）給出了基于事件觸發(fā)的分布式目標(biāo)跟蹤控制律，結(jié)合所設(shè)計(jì)的觸發(fā)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了將UAV目標(biāo)跟蹤期間由連續(xù)通信與計(jì)算更新的方式轉(zhuǎn)換為通過(guò)判別觸發(fā)條件的間斷性觸發(fā)方式，降低了UAV間通信和控制輸入的更新頻率。

3）所設(shè)計(jì)的最小觸發(fā)時(shí)間間隔系數(shù)保證了系統(tǒng)不會(huì)出現(xiàn)“Zeno行為”，且進(jìn)一步降低了觸發(fā)的頻率。仿真證實(shí)了具有事件觸發(fā)策略的目標(biāo)跟蹤算法在跟蹤上目標(biāo)的情況下能夠有效減少UAV間通信的次數(shù)與控制輸入的更新次數(shù)，提升了算法的工程應(yīng)用價(jià)值。