1.一种基于LS-SVM控制的风抗无人机追溯突发气体污染源方法，其特征是所述方法包括如下步骤：(1)控制无人机飞入污染区域；

(2)确定无人机飞行轨迹的顶点A点、B点、D点、C点和中点E，其中A点、B点、D点、C点在同一平面中，形成正方形的顶点，使得距离AB＝BC＝DC＝AD，中点E在该正方形对角线交叉点处，记录E点位置、AB点距离和该平面与水平面的夹角θ，且将A点、B点、D点、C点处初始污染气体浓度均设置为零，记录最高点浓度为零；

(3)控制无人机按照倾斜漏斗形飞行轨迹E→A→B→D→C→E飞行，依次测量A点、B点、D点、C点污染气体浓度，无人机完成一次倾斜漏斗形飞行之后，悬停于E点处；

(4)比较四个顶点污染气体浓度，确定污染气体最高点，将该最高点浓度与记录的最高点浓度进行比较，若该最高点浓度大于或等于记录的最高点浓度则将该最高点浓度记录为新的最高点浓度并进行步骤(5)，若该最高点浓度低于记录的最高点浓度则进行步骤(6)；

(5)以从E点到污染气体浓度最高点的方向为下一次飞行方向，飞行AC长度距离，到达新的E点，记录新E点位置，通过将原顶点A点、B点、D点、C点在本次飞行方向上平移长度AC确定新的顶点A点、B点、D点、C点，重复步骤(3)至(4)；

(6)使无人机返回记录的E点，检查θ是否小于预设角度，若否，减小飞行平面与水平面的夹角θ，根据AB点距离和飞行平面与水平面的夹角确定新的顶点A点、B点、D点、C点，重复步骤(3)至(4)；若θ小于预设角度，进入步骤(7)；

(7)以从E点到污染气体浓度最高点为下一次飞行方向，飞行AC长度距离，到达新的E点，记录新E点位置，通过将原顶点A点、B点、D点、C点在本次飞行方向上平移长度AC确定新的顶点A点、B点、D点、C点；

(8)控制无人机按照轨迹E→A→B→D→C→E飞行，依次测量A点、B点、D点、C点污染气体浓度，无人机完成一次倾斜漏斗形飞行之后，悬停于E点处；

(9)比较四个顶点污染气体浓度，确定污染气体最高点，将该最高点浓度与记录的最高点浓度进行比较，若该最高点浓度大于或等于记录的最高点浓度则将该最高点浓度记录为新的最高点浓度并进行步骤(7)，若该最高点浓度低于记录的最高点浓度则进行步骤(10)；

(10)使无人机返回记录的E点，检查AB是否小于预设长度，若否，将AB距离缩短，根据AB点距离和飞行平面与水平面的夹角确定新的顶点A点、B点、D点、C点，重复步骤(8)至(9)；若AB小于预设长度，进入步骤(11)；

(11)使无人机悬停，对污染源拍照和采样，将获得的数据信息传回地面指挥中心；

(12)在预定时间后将无人机悬停点作为E点，重新定义θ与AB，进入步骤(2)；

在以上所有步骤中，采用最小二乘支持向量机LS-SVM对无人机进行轨迹跟踪控制。

2.根据权利要求1所述的基于LS-SVM控制的风抗无人机追溯突发气体污染源方法，其特征在于，所述采用最小二乘支持向量机LS-SVM对无人机进行轨迹跟踪控制包括以下步骤：(2a)根据十字形四个顶点上的电机提供驱动控制力，分别以无人机起点和几何中心定义惯性坐标系和机体坐标系，向量(x,y,z)表示无人机在惯性坐标系中的位置坐标，向量表示无人机在机体坐标系中的姿态坐标，根据无人机的动力学模型建立无人机六自由度风干扰模型；

(2b)定义姿态跟踪误差为 位置跟踪误差E(x,y,z)；

(2c)求解受到动态方程ek+1＝f(ek,uk)，k＝1,2,3,…,N，限制的最小值问题其中ek表示k时刻的实际轨迹与期望轨迹之间的姿态与

位置跟踪误差，uk为k时刻的控制量，Qf，Q，R为常数，权重 映射 c为常T

数，ξ为训练数据到SVM最优超平面的误差，LS-SVM最优分类超平面为uk＝wL(ek)+ξk；

(2d)对(2c)中的最小值问题构建拉格朗日函数，

，对变量ek,eN+1,uk,w,ξk,λk,ak依次求导，从而解出 其中el为训练数据，λk与ak均为拉格朗日乘子，解得训练数据el后，将其作为控制规律中的支持向量数据；

(2e)采用RBF核函数 在(2d)求导过程中，得到

ξ＝ak/c，忽略ξ，得到最优控制规律为

3.根据权利要求1所述的基于LS-SVM控制的风抗无人机追溯突发气体污染源方法，其特征在于，步骤(12)中所述预定时间为十分钟。

4.根据权利要求1所述的基于LS-SVM控制的风抗无人机追溯突发气体污染源方法，其特征在于，步骤(6)中所述预设角度为3°。

5.根据权利要求1所述的基于LS-SVM控制的风抗无人机追溯突发气体污染源方法，其特征在于，步骤(10)中所述预设长度为3米。