基于构型优选的5G集群无人机协同导航方法

针对现有基于测距的集群UAV协同导航方法普遍忽略了空间构型对定位定能的影响,难以获得精确的导航定位结果,提出一种基于空间构型优选的5G集群UAV协同导航方法。构建了复杂环境下基于5G信号的UAV相对测距误差模型,基于最小几何精度因子(geometric dilution of precision,GDOP)准则建立了协同导航节点寻优策略,实现了协同导航空间构型的实时优选;设计了基于5G测距网络的协同导航滤波器,对UAV导航信息进行在线估计和实时补偿,提高集群UAV的协同定位精度。仿真结果表明：该方法从机定位精度平均提升了约42.05%,为集群UAV实现在卫星不可用条件下的自主导航提供了一种有效的新方法。     

通信距离受限条件下的无人机集群协同区域搜索

针对通信距离受限条件下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群协同搜索任务, 考虑防相撞约束, 定制了一种能够在搜索过程中根据机间距离切换交互方法的UAV交互决策机制, 实现了动态环境中的搜索航迹规划。首先, 运用栅格化方法建立包含3种属性的环境认知地图对任务区域进行表征。其次, 考虑多种搜索任务需求, 以最大化搜索效率为目标建立UAV集群协同搜索模型。然后, 根据机间有效通信距离定义了UAV协同搜索过程中的通信状态, 设计了一种能够在通信完全有效、局部有效以及完全失效3种典型场景下切换信息交互方法的信息交互与决策机制。最后, 采用滚动时域优化方法, 实现集群各成员的自主决策与交互行为。仿真结果表明, 所提算法能够在通信距离受限条件下有效完成协同搜索任务, 在完成覆盖搜索任务时能够有效兼顾对动目标的搜索。     

基于模式/区域分解的无人机集群电磁特性快速分析

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群在军事和民用领域的应用越来越广泛, 针对UAV集群目标电磁散射特性的获取和分析对生成对抗策略及反UAV有着重要的研究价值。目前, UAV集群动态测量数据获取难度较大、成本高; 而对于仿真数据, 传统计算电磁方法建模精度和效率较低, 有效的特性数据不足。因此, 提出了一种基于模式/区域分解的UAV集群目标电磁仿真方法, 该方法在矩量法的基础上, 引入特征模分解和区域分解技术, 前者极大地降低了计算未知量, 后者有效地解决了建模精度问题, 为UAV集群目标特性数据的生成提供了创新技术支撑。     

基于联盟的无人机集群编队控制方法

针对切换拓扑结构下的集群编队控制问题,设计只需个别无人机获取虚拟长机信息也能保证集群连通性的编队控制算法。当队形变换或部分通讯网络故障导致网络拓扑结构发生改变时,以距离为原则对集群进行联盟划分,各联盟内部成员以信息浓度大小为标准同其他成员进行竞争,由信息浓度最大的无人机获取虚拟长机信息,其联盟成员通过与该无人机通讯间接获取虚拟长机信息。该算法使得每架无人机在任意时刻都能直接或间接地获取虚拟长机信息。引入集群对虚拟长机的反馈机制,与传统反馈算法不同的是,本文中反馈无人机的数量和组成成员都是变化的,从而提高了系统的收敛速度和鲁棒性。在此基础上进一步讨论编队的损伤问题,设计了一种基于分层的分布式递归自修复算法,解决了网络分裂状态下的自修复及修复后队形变化过大的问题。仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性。     

无人机集群协同探测距离解模糊方法

与传统单平台机载雷达相比,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群协同探测具有探测范围广、探测精度高、布阵机动灵活等突出优势,因此是未来机载预警雷达发展的重要方向之一.由于UAV集群雷达阵列具有大尺寸、超稀疏孔径,因此雷达回波近似为球面波且具有较强近场效应.本文首先推导了UAV集群稀疏阵列在...     

无人机集群分组编队控制跟踪一体化设计

针对具有Lipschitz非线性动力学特性的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群系统的分组编队跟踪控制问题,提出了一种基于一致性理论的分组编队协同控制方法。首先,建立分层双虚拟结构的协同控制框架,将多编队生成、保持以及组内组间协同变换等复杂编队任务作为控制目标,基于参数组的队形描述方法,在分层控制框架内分别设置轨迹导引UAV和基准UAV,并利用UAV之间的局部运动信息设计编队控制律,克服了采用现有多编队控制策略编队间难以协同的缺陷;其次,设计多编队控制和目标跟踪一体化控制策略,确保在多编队进行协同变换的同时实现对机动目标的精确协同跟踪;最后,仿真结果验证了所提的控制算法能够实现分组编队的跟踪控制。     

基于TDOA的无人机集群协同单目标定位

无源定位作为现代信息化战场中电子侦察的重要技术, 可以在自身不辐射电磁波的情况下实现对敌方目标的精确定位。以高灵活性、高安全性的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群为接收站, 研究基于到达时差测量的辐射源定位方法。作为高机动平台, UAV集群的位置误差更大, 基于该情况对Chan算法、Taylor算法进行改进, 并提出了一种粒子群泰勒协同的解算方法。与其他方法的定位结果进行对比, 仿真结果表明所提的方法定位精度接近克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB), 解决了Taylor算法的初值问题。     

机器视觉辅助的UAV半自主着陆系统

在UAV着陆的导航与控制中引入了机器视觉方法,提出了机器视觉辅助的UAV半自主着陆系统方案,该系统由图像获取与处理、导航解算和地面平台控制模块组成。图像获取模块使用多光谱摄像机和激光测距仪,分别获得UAV的图像和深度信息。图像处理模块使用目标分割和运动分析方法,测量UAV位置。导航解算模块使用Kalman滤波器抑制测量噪声,输出滤波结果用于导航,预测结果控制地面平台跟踪UAV。实时地实现了上述机器视觉算法,并结合虚拟现实环境建立了仿真系统。使用反射内存网络连接该仿真系统与各外部模块,进行了着陆过程联合仿真。结果表明,该系统能够满足UAV半自主着陆导航任务的要求。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于差分进化算法的异构多无人机任务分配

针对不同类型无人机协同完成对目标的侦察、打击以及毁伤评估的任务分配问题,在充分考虑不同UAV执行任务方式差异的基础上,建立了更加贴近实际的异构多UAV任务分配模型.采用任务分层解耦的方法降低模型求解难度,并提出一种基于种群灾变的自适应差分进化算法求解该模型.仿真实验表明,该算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点,能够有效的完成异构多UAV的协同任务分配.     

基于LASSA算法的多无人机协同航迹规划方法

针对基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在求解多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同航迹规划问题时收敛精度不高,易于陷入局部最优等问题,提出了一种使用对数螺旋策略和自适应步长策略的SSA (logarithmic spiral strategy a...     

无人机集群规避动态障碍物的分布式队形控制

本文研究了无人机集群躲避动态障碍物下的队形控制问题。首先, 引入针对动态障碍物的碰撞预判机制判断集群是否需要对障碍物进行规避。其次, 在动态障碍物与无人机间构造斥力场实现避障。最后, 根据一致性理论设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律, 结合人工势场法实现躲避动态障碍物下集群队形的形成与保持。仿真结果表明, 集群无人机能够在以分布式方式躲避动态障碍物的同时实现队形的形成、保持与重构。     

无人机集群网电攻击行动协同目标分配建模

以一体化综合防空系统中的雷达为作战对象,从体系对抗的高度研究了无人机集群网电攻击行动协同目标分配的思路与方法,并以目标重分配规则与有人机/无人机协同规则为重点构建了基于协同目标分配规则的协同目标分配模型。然后研究了基于智能优化算法的协同目标分配模型求解方法,运用混合离散粒子群优化算法模拟有人机目标分配,运用基于协议规则算法模拟无人机目标分配。最后进行了仿真实验测试,实验结果证明了协同目标分配模型的有效性,并反映了集群自组网状态对于集群作战效能的重大影响,为无人机集群以及反无人机集群的战法设计提供定量依据。     

Cooperative localization against GPS signal loss in multiple UAVs flight

Based on multiple unmanned aerial vehicles(UAVs) flight at a constant altitude,a fault-tolerant cooperative localization algorithm against global positioning system(GPS) signal loss due to GPS receiver malfunction is proposed.Contrast to the traditional means with single UAV,the proposed method is based on the use of inter-UAV relative range measurements against GPS signal loss and more suitable for the small-size and low-cost UAV applications.Firstly,for re-localizing an UAV with a malfunction in its GPS receiver,an algorithm which makes use of any other three healthy UAVs in the cooperative flight as the reference points for re-localization is proposed.Secondly,by using the relative ranges from the faulty UAV to the other three UAVs,its horizontal location can be determined after the GPS signal is lost.In order to improve an accuracy of the localization,a Kalman filter is further exploited to provide the estimated location of the UAV with the GPS signal loss.The Kalman filter calculates the variance of observations in terms of horizontal dilution of positioning(HDOP) automatically.Then,during each discrete computing time step,the best reference points are selected adaptively by minimizing the HDOP.Finally,two simulation examples in Matlab/Simulink environment with five UAVs in cooperative flight are shown to evaluate the effectiveness of the proposed method.     

基于粒子群算法的地磁匹配航迹规划

针对无人机地磁匹配航迹规划问题,提出了一种基于粒子群优化算法的航迹规划方法.借鉴稀疏A-Star搜索算法的思想,将约束条件结合到搜索方法中,给出了基于地磁网格图的航迹节点扩展方法.结合无人机的机动性能约束和地磁匹配的自身特点,设计了一种适用于地磁匹配的航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数.仿真实验的结果表明:生成的航迹能够满足地磁匹配导航要求,且具有威胁规避的能力.最后,针对只在中制导段采用地磁匹配的情况提出了初步的解决方案,保证无人机顺利进入地磁匹配航迹段.     

基于距离测量的双领航AUV间协同导航算法

针对多自主水下航行器(AUV)编队中因领航AUV一时无法借助外部有源位置信息进行实时校准,自身定位误差逐渐增大可能导致的编队解体问题,提出了一种基于距离测量双领航AUV间协同导航算法.在给出领航AUV航位推算误差模型的基础上,首先设计两个领航AUV分别基于忽略对方位置误差的估计自身误差的滤波算法,然后提出其位置误差的分别修正算法,最后通过对位置误差估计的可观测性分析,指出在直线航行条件下两个领航AUV可通过加、减速进行相对机动,保证其可观测性.仿真结果表明:两个领航AUV存在航位推算位置误差的情况下,随着滤波时间增加其定位误差可逐渐趋同,并收敛到其经、纬度定位误差的均值,验证了本文所提协同导航算法的可行性和有效性.     

基于规则的无人机集群飞行与规避协同控制

针对已有方法在大规模集群系统控制方面的不足,提出一种基于规则的无人机集群系统飞行与规避自主协同控制方法。受群智能思想启发,定义集群内无人机成员的基本飞行规则,实现无人机集群正常飞行和队形重构,在此基础上,将规避动作作为一种新的飞行规则,通过设置相应的规则权重系数,建立整体和成员两种规避控制机制,最后基于线性反馈控制理论证明了无人机集群系统的稳定性。仿真结果表明,所提方法能够控制集群正常飞行并有效处理规避问题,同时具有良好的实时性。     

电力巡检车载无人机协同作业优化

无人机以其安全、灵活和高效的特点已被广泛用于替代传统的人工巡检，但现有的车载无人机和保障车在电力巡检协同作业中面临重重困难，巡检成本较高且效率较低。针对车载无人机电力巡检的协同作业优化问题，构建基于时空网络的无人机与保障车时空路径协同优化模型；以拉格朗日松弛为主要框架，嵌入基于贪心规则的松弛解转换算法，提高模型求解的收敛速度和精度，经数值实验对比验证了该优化方法在求解较大规模问题时的有效性。此外，还通过敏感性分析实验研究无人机电池最大载荷对系统整体运行状态的影响。本研究为提升车载无人机电力巡检系统运行效率和降低管理成本提供科学的决策依据，为有效解决车载无人机电力巡检协同作业难题提供新方法。     

基于辅助信标的无人机协同目标跟踪

针对无人机姿态角误差与观测误差影响目标定位精度问题, 构建基于辅助信标的无人机协同目标跟踪模型, 提高了对目标的定位精度。提出基于辅助信标的姿态校正方法, 利用辅助信标的精确位置实时校正无人机的姿态角, 减小姿态角误差对定位精度的影响。根据双无人机的最优观测构型, 设计双无人机协同控制律, 得到无人机观测的优化轨迹, 以提高无人机对目标的观测质量, 最后采用容积卡尔曼滤波算法得到目标的状态估计。仿真结果表明该算法能有效减小无人机姿态角误差和观测误差对目标定位的影响, 提高目标跟踪精度, 具有一定的工程应用价值。     

基于极坐标编码的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度低及易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的人工鱼群算法。为提高求解精度,算法采用极坐标编码形式增加单个母体解空间表达的多样性,在迭代求解过程中根据适应度值依概率调整极角,逐步降低观测结果的不确定性。通过对三种行为方式进行调整,去除影响搜索方向性的随机移动行为,将搜索重点集中在最优解邻域内,有效降低算法重搜索的可能性,以提高算法的收敛速度。实验结果表明,该算法在收敛性和稳定性上优于基本人工鱼群算法、自适应人工鱼群算法和生境人工鱼群算法,验证了算法的有效性。