一种基于CRLB的无人机群分组避障路径智能优化方法

本发明公开了一种基于CRLB的无人机群分组避障路径智能优化方法，涉及无人机集群多目标无源定位技术领域，包括：初始化参数，包括目标、无人机以及测量参数；利用Chan‑TDOA定位算法计算目标的估计位置，并推导量测误差CRLB；进行无人机群节点选择，将无人机群合理分组，各组分别定位不同的目标；建立约束条件，利用推导的量测误差CRLB作为无人机群自适应避障路径优化的目标函数，构建无人机的动态轨迹模型动态调整无人机下一时刻最优位置，期间使用PSO算法加速搜索无人机下一时刻最优位置。通过本发明能够在自适应避障、绕开禁飞区的情况下有效提高多目标无源定位精度，同时优化资源利用，适用于复杂动态环境中的无人机群多目标无源定位任务。