轴流压气机失速特性的仿真研究

采用气动结构松耦合技术研究了飞翼布局无人机的方向舵嗡鸣响应及副翼、升降舵及襟翼的振动时域响应。首先建立较为详细的飞翼布局无人机的结构模型和气动模型,基于雷诺平均的N-S方程建立流体控制方程和结构动力学方程的耦合求解技术;气动计算中的网格变形技术采用非结构动网格,其中动网格更新技术采用弹簧近似光滑和局部网格重构组合方法;基于LU-SGS子迭代的时间推进技术和HLLEW的空间离散方法进行气动数据的计算,湍流模型采用SST湍流模型,采用三维插值技术进行气动与结构耦合界面结构变形位移与气动力载荷之间数据的传递;在方向舵转轴端部设置方向舵偏转运动的约束方程;基于提出的气动结构松耦合方法计算飞翼无人机方向舵偏转引起的方向舵嗡鸣和全机的方向舵、副翼、升降舵及襟翼振动的时域响应;并研究了旋转角频率参数变化对飞翼无人机全机振动响应特性的影响。研究表明旋转角频率对方向舵的偏转响应和副翼、升降舵及襟翼的振动响应频率影响较大。     

美国侧边吊臂发射回收无人机的特点及应用前景

 对侧边吊臂系统的吊臂、滑轨、滑动回收器等组成，发射与回收无人机的原理，设计与使用的主要特点，以及共轨集成设计、能量与过载控制、进近引导与控制、自动复飞决策等主要关键技术进行了分析，并与其他无人机发射回收方式进行对比，分析其在非航母舰艇上应用的前景，认为其可提升非航母编队远程察打一体的任务能力。     

三维动态无人机网络覆盖性能与信道容量分析

无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)在空间内不规则分布和移动给系统设计带来巨大挑战，为了对UAV服务下的热点场景进行更加真实可靠地分析，基于随机几何和移动ad hoc网络 (mobile ad hoc network, MANET)理论，构建了一种三维移动UAV网络模型。UAV群被建模为三维泊松点过程(three-dimensional Poisson point process, 3-D PPP)，可以在水平和竖直方向位移。为了进一步研究该系统的网络性能，考虑了2种服务模型:基站切换模型(base station handover model, BHM)和基站恒定模型(base station constant model, BCM)。通过推导服务距离分布以及其余基站干扰的拉普拉斯变换，得出该系统的覆盖概率和信道容量。通过仿真分析了不同参数指标对覆盖概率以及信道容量的影响。实验结果表明，与传统二维UAV网络模型相比，该三维动态模型能够更准确地反映实际情况，并且基于最近邻策略的基站切换能够显著提升网络性能。     

基于改进ESO的四旋翼姿态自抗扰控制器设计

针对四旋翼无人机姿态自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)系统在姿态角测量反馈信号受传感器噪声污染时, 基于传统非线性非光滑fal函数的扩张状态观测器(extended state observer, ESO)观测精度不足的问题, 构建了一种新型非线性光滑galn函数以重新设计ESO, 并利用Matlab/Simulink仿真软件进行性能验证。仿真结果表明: 与传统fal函数相比, 本文构建的galn函数为光滑且具有更好的收敛性, 更能体现“大误差小增益”的工程思想; 基于galn函数设计的改进型ESO具有更强的误差跟随能力; 采用改进型ESO设计的四旋翼姿态ADRC系统具有更好的跟踪能力和抗干扰能力。     

2021年可重构智能超表面技术热点回眸

 2021年是可重构智能超表面技术井喷的一年。作为未来无线网络研究中可能出现的新兴范式，可重构智能超表面有望通过软件编程的方式实现对电磁波的灵活操控，从而构建智能无线环境。盘点了2021年可重构智能超表面技术研究的关键热点，围绕其与通信前沿技术的融合，简述了其多输入多输出技术、非正交多址技术、移动边缘计算技术和无人机技术的融合方面的进展。     

基于MOEA/D-ARMS的无人机在线航迹规划

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)在线航迹规划是UAV协同控制关键技术之一, 在线航迹规划问题本质上是一种动态多目标优化问题。为了求解该问题, 提出了一种基于自适应应答机制选择的动态多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithon based on decomposition-adaptive reaction mechanism selection, MOEA/D-ARMS)。多种应答机制构成应答机制池, 以应答机制最近一次的整体表现赋予应答机制一定的奖励, 并采用基于概率的方法从应答机制池中选择应答机制。MOEA/D-ARMS分别在静态环境情况、突发威胁情况、突变威胁情况和偏好改变情况下进行仿真实验。仿真结果表明, MOEA/D-ARMS可有效求解UAV在线航迹规划问题。