有人/无人机编队队形集结控制研究

针对有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队队形集结控制问题，设计了一种基于航迹规划-跟踪的MAV/UAV编队集结控制策略。首先，考虑编队队形集结边界约束与防碰撞约束条件，设计了一种基于Dubins曲线与协同模拟退火粒子群优化相结合的编队集结航迹规划算法。然后，以规划得到的集结航迹作为期望航迹，设计了一种双回路结构的非线性路径跟踪控制方法。最后，利用Matlab软件对设计的航迹规划与跟踪控制方法进行了仿真对比实验，仿真结果验证了方法的有效性和优越性。     

基于人机合作的有人/无人机编队队形变换策略

队形变换是有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队飞行的关键技术,为提高编队队形变换效率并减轻飞行员操纵压力,设计了基于人机合作的MAV/UAV编队队形变换策略。首先设计了MAV/UAV编队控制系统,然后在UAV运动学模型基础上设计了一种以路径跟踪为主,速度调节为辅的MAV/UAV编队队形变换策略。通过将水平转弯机动与虚拟力相结合,并考虑实际情况中编队内碰撞问题,设计了一种改进虚拟力路径跟踪方法;根据MAV与各UAV之间的路径差,设计各UAV速度控制律,使得MAV与各UAV速度与航向角一致,从而实现编队队形变换。仿真结果验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于DoDAF的有人/无人机协同作战体系结构建模

有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)协同作战是未来战场中重要的空中作战模式。由于MAV/UAV协同作战体系系统复杂、涉及作战节点多,需从系统工程的角度对整体作战体系进行顶层设计,并采用统一的结构框架对该体系结构建模。首先,引入美国国防部体系结构框架(Department of Defense architecture framework, DoDAF),提出一种体系结构快速开发方法,并给出开发步骤。然后,利用视图模型,对MAV/UAV协同作战体系的系统功能、作战任务活动、各作战节点的信息交互及组织关系等建立模型。最后,通过动态仿真对模型进行验证。结果表明,所提作战体系的执行状态与预期的作战流程一致,体系结构设计合理,系统内各作战节点定义及信息体系结构描述具备一致性和协调性。     

基于DoDAF的有人/无人机协同作战体系结构建模

有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)协同作战是未来战场中重要的空中作战模式。由于MAV/UAV协同作战体系系统复杂、涉及作战节点多,需从系统工程的角度对整体作战体系进行顶层设计,并采用统一的结构框架对该体系结构建模。首先,引入美国国防部体系结构框架(Department of Defense architecture framework, DoDAF),提出一种体系结构快速开发方法,并给出开发步骤。然后,利用视图模型,对MAV/UAV协同作战体系的系统功能、作战任务活动、各作战节点的信息交互及组织关系等建立模型。最后,通过动态仿真对模型进行验证。结果表明,所提作战体系的执行状态与预期的作战流程一致,体系结构设计合理,系统内各作战节点定义及信息体系结构描述具备一致性和协调性。     

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。     

基于着色Petri网的无人机侦察战术规划

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)战术规划问题是UAV作战的核心,本文以UAV战术规划中的资源分配和目标推理为研究对象,针对传统Petri网不能准确模拟战术规划中资源及任务正负效应建模问题,在阐述了利用传统Petri网将总体任务按计划及目标顺序进行层次分解后,采用着色Petri网对网间结构...     

基于多指标正交实验设计的UAV编队配系优化

以对抗条件下,无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）编队执行对地攻击任务为作战背景,构建多UAV对地攻击模型,利用多指标正交实验设计原理,研究编队配系的优化方法。首先,以武器类型和目标类型为对象,建立对抗双方各自的目标分配模型;其次,以目标探测、识别、杀伤和评估为基本任务,建立编队的攻击过程模型;以任务执行总代价、目标毁伤程度和任务执行时间为评价指标,建立目标函数模型;最后,将UAV的种类和数量视为实验因素和水平,研究基于正交实验设计的编队最优配系方案选择方法。实验结果表明,针对特定的任务要求,该方法可以依据现有的资源条件,得出最优的编队编组策略。     

无人机集群对地作战任务可靠性评估

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群执行对地攻击任务可靠性评估问题,考虑实际作战环境和任务规划,建立了一种适用于具体任务过程的可靠性评估方法。首先,建立了UAV集群作战的时态异构网络模型,用时态打击链模拟UAV集群任务规划和协同作战过程。然后,基于连续时间马尔可夫链(continuous-time Markov chain, CTMC)建立了UAV集群在威胁区域飞行的生存概率模型。进而,综合UAV集群的作战能力和生存概率,提出了任务可靠性评估方法。最后,通过实例分析,验证了该模型的实用性和合理性。该模型考虑到各方面影响战果的因素,贴合实际,为UAV集群任务可靠性评估和决策提供了参考。     

通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解

以复杂战场环境下多无人机任务指派为研究背景,针对分布式结构下通信延迟可能导致指派冲突的问题,设计了通过设置比较阈值和对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)进行优先级排序的方法,以极小的通信代价预测潜在指派冲突;之后开启编队内通信,通过比较各UAV的指派方案确定当前可执行的最优任务,从而达到冲突消解的目的。通过MultiUAV2仿真平台对提出的方法进行验证。仿真结果表明,该冲突消解机制能够准确高效地预测和消解指派冲突,具有可行性与合理性;且由于采用动态的阈值设定,对不同的作战环境有较好的适用性。     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

基于一致性协议的多无人机协同围捕控制方法

针对无人机对运动目标的协同围捕问题, 设计了一种快速协同围捕控制算法。首先, 基于人工势场法设计了无人机与目标的动态博弈关系, 使得目标的运动更加趋近于现实场景下逃跑者的行为模式。其次, 利用无人机与目标的速度关系, 将二维阿波罗尼奥斯圆扩展为三维阿波罗尼奥斯球, 通过阿波罗尼奥斯球设计了无人机编队围捕队形。然后, 将无人机获取的目标信息引入到一致性协议, 以此来完成无人机编队对目标的协同编队围捕, 并引入二跳网络加快围捕队形收敛, 提高了无人机编队的任务执行效率。最终, 通过仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

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。     

无人飞行器集群协同行为建模技术综述

无人飞行器集群协同作为一种全新的任务执行形态, 正逐渐成为生成体系作战能力的有效途径, 而自组织集群行为建模技术是实现集群高效率协同的关键所在。基于无人飞行器集群协同特点梳理总结了关键技术问题, 从复杂系统图形化建模、集群多编队协同、集群队形变换、集群决策控制等4个方面, 对无人飞行器集群协同行为建模技术现状和存在难点进行了全面总结, 提出了基本框架和实现途径, 展望了当前无人飞行器集群协同行为建模技术研究应当关注的若干发展方向和可预见的显著效益, 为无人飞行器集群协同行为建模技术发展提供了参考与依据。     

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。     

基于路径-速度解耦的无人机编队协同轨迹规划

针对无人机编队在复杂机动情形下的协同轨迹规划问题,提出了一种基于路径-速度解耦方法的预瞄自适应轨迹规划方法。在路径规划阶段,考虑无人机转弯机动的曲率限制,采用Dubins曲线作为路径构成的基本子结构。为得到最优的Dubins曲线连接控制点,设计了自适应预跟随路径特征的预瞄距离规划算法。在速度规划阶段,针对控制参数化与时间离散化(control parameterization and time discretization, CPTD)的速度规划方法,提出了栅格化空域下差异区间速度规划方法,简称为DIPR。仿真结果表明,预瞄距离自适应算法能够有效优化路径，对比固定预瞄距离方法在转向弧度上平均减少30.70%,在跟踪偏离上减少16.41%,在路径长度上缩短10.87%。对比CPTD方法, DIPR平均提前30代收敛,收敛值平均提高10.67%,编队完成队形集结时间平均缩短15.4 s。得到结果更快更优,并且速度曲线结果连续平滑。     

基于路径-速度解耦的无人机编队协同轨迹规划

针对无人机编队在复杂机动情形下的协同轨迹规划问题,提出了一种基于路径-速度解耦方法的预瞄自适应轨迹规划方法。在路径规划阶段,考虑无人机转弯机动的曲率限制,采用Dubins曲线作为路径构成的基本子结构。为得到最优的Dubins曲线连接控制点,设计了自适应预跟随路径特征的预瞄距离规划算法。在速度规划阶段,针对控制参数化与时间离散化(control parameterization and time discretization, CPTD)的速度规划方法,提出了栅格化空域下差异区间速度规划方法,简称为DIPR。仿真结果表明,预瞄距离自适应算法能够有效优化路径，对比固定预瞄距离方法在转向弧度上平均减少30.70%,在跟踪偏离上减少16.41%,在路径长度上缩短10.87%。对比CPTD方法, DIPR平均提前30代收敛,收敛值平均提高10.67%,编队完成队形集结时间平均缩短15.4 s。得到结果更快更优,并且速度曲线结果连续平滑。