一种面向威胁目标打击的无人机分配方法

本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种面向威胁目标打击的无人机分配方法。包括：S1：利用yolov7‑tiny模型对潜在威胁目标进行检测，提取目标特征属性并进行规范化处理，得到规范化特征数据；S2：构建TFWN网络，将规范化特征数据输入TFWN网络进行聚类，并确定TFWN网络的模糊规则数目；S3：使用BP神经网络对TFWN网络中的连接权重进行调整，量化威胁目标的威胁程度，并确定目标打击的顺序；S4：构建改进的蚁群算法，按照目标的打击顺序，确定调度无人机执行相应打击任务的最优分配方法。经实验验证，本发明改进后的算法在收敛速度和迭代次数上都有较大提升，并且在实验过程中未发现陷入局部最优解的情况。