1.一种基于扰动补偿的固定翼无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：建立异构固定翼无人机的动力学模型；

步骤2：设计异构固定翼无人机编队中的通讯拓扑连接条件；

步骤3：根据异构固定翼无人机编队的飞行目标设计代价函数；

步骤4：在每架固定翼无人机控制器中引入固定时间扰动观测器，补偿飞行过程中遇到的各项不确定因素；

步骤5：建立MPC约束优化问题并进行滚动时域优化，得到作用于固定翼无人机vi的最优控制力和力矩；对k时刻的固定翼无人机vi构建约束优化问题，，

其中， 为k时刻求解所得的最优控制序列，

为初始状态，N为MPC预测时域；

定义 在 k 时 刻实 际 作 用于 无 人机 v i 在异 构 编队 飞 行 中的 控 制 器，得到无人机vi最优控制力和力矩 、 、 、 、 、 和；

步骤6：设计最优控制力和力矩对应的离线、在线优化相结合的执行机构控制量分配策略。

2.根据权利要求1所述的一种基于扰动补偿的无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于：步骤1中，令 为状态量，令 为控制量，为固定翼无人机质心在惯性坐标系下的三轴位置， 为固定翼无人机相对于机体坐标系的三轴线速度， 为固定翼无人机在机体坐标系内相对于惯性坐标系的旋转运动欧拉角，为相对于机体坐标系的角速度，T为发动机推力， 为三轴气动合外力，τ为作用于机体的旋转扭矩；

定义任一固定翼无人机 ，d为编队飞行中的各项不确定因素，fc(·)为模型函数；

令有M架异构固定翼无人机，第i架固定翼无人机在k+1时刻的离散动力学系统为，其中，fi(·)为描述第i架固定翼无人机对应离散系统的模型函数。

3.根据权利要求2所述的一种基于扰动补偿的无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于：对异构固定翼无人机中的第i架固定翼无人机设置状态及输入约束，，其中，xi,min 、xi,max和ui,min、ui,max分别为状态量下限、上限及控制量下限、上限。

4.根据权利要求1所述的一种基于扰动补偿的无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于：步骤2中，通讯拓扑连接条件为，

其中rmax表示可容许的最大通讯距离， ， 为可与第i架固定翼无人机vi进行信息交互的邻居固定翼无人机集合且 。

5.根据权利要求2所述的一种基于扰动补偿的无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于：步骤3中，异构固定翼无人机编队的飞行目标为每架固定翼无人机vi跟踪其对应的期望轨迹 ，并在编队飞行中保持匀速 和稳定姿态 ，同时，具有无向连接通讯拓扑的固定翼无人机vi和vj间根据预先离线定义的编队结构保持指定几何距离sij，i = 1,2, … ,M。

6.根据权利要求2所述的一种基于扰动补偿的无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于：步骤4中，观测器为，，

其中， ， 为观测器状态， 为扰动估计值，Ts为采样时间，pd为调节参数，λ1,i、λ2,i和λ3,i为权重系数，在固定时间扰动观测器估计下，扰动估计误差将会在固定时间T0内收敛至0。

7.根据权利要求6所述的一种基于扰动补偿的无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于： ，λ2,i > 0， ，其中， ，di为各项不确定因素的集合，和 均为正值常数。

8.根据权利要求2所述的一种基于扰动补偿的无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于：k时刻无人机vi的最优执行机构控制量 满足；

k时刻推力 ，Tmax,i为vi的发动机所能提供的最大推力，k时刻最优油门开度 ；

以 为求解所得的最优舵面偏转，满足

，

其中， 、 和 分别为vi的升降舵、方向舵及副翼， 、 、 、 、 和 为vi各执行机构的约束边界。

9.根据权利要求8所述的一种基于扰动补偿的无人机编队分布式预测控制方法，其特征在于：步骤6中，对Li、Di、Yi、 、 和 分别以一定间隔μi在约束范围内进行取值，并对所有取值按照{L, D, Y, , , }的分组进行排列作为离线数据集 ；

分别对 内的数据进行约束优化求解得到对应的最优舵面偏转 ，作为离线可调用数据；

若异构编队飞行时在k时刻得到的最优控制力和力矩在 中搜索后与其中一组数据的范数之差小于σi，则直接调用对应 作为当前时刻的最优舵面偏转，否则在线优化，得到作为最优舵面偏转。