海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法

针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。     

基于高斯混合过程的空间机器人任务空间预测控制方法

针对空间机器人的精准操控需求和任务空间控制问题，提出了一种基于高斯混合过程的模型预测控制方法。在建立的空间机器人标称模型基础上，考虑实际工作过程中由于关节摩擦、参数测量误差导致的建模误差，利用高斯混合过程对标称模型的不确定性进行精确、高效的分析和修正。其次，基于修正后的模型提出了非线性模型预测控制方法，在考虑实际物理约束，如关节限位、输入饱和等的情况下，实现了空间机器人基座和机械臂末端位姿对期望轨迹的直接精准跟踪。最后，考虑航天器在轨操控中的推力器冗余配置问题，设计了推力分配方案，并通过仿真结果校验了所设计控制方法的有效性。     

基于机群关系特征的多机协同作战任务分配

本文研究多机协同作战的任务分配问题。首先, 根据不同飞机种类的特点提出了任务适应度概念, 用以描述不同任务场景下各机种执行该任务的相对优劣程度。其次, 根据同一机群内和不同机群间的飞机单元执行同一任务时的相互关系, 提出了关系特征函数, 用以描述执行同一任务时其他执行单元对自身效能的影响。再次, 针对某一任务需要多架飞机单元共同完成的实战需求, 设计了考虑任务适应度和机群关系特征的全局收益指标, 并通过求解最优化问题实现了多机种协同作战收益最大化。最后, 针对典型的多机协同作战场景, 给定任务需求后进行求解, 得到了任务分配结果。结果表明, 所提出的方法能够充分利用不同机种的各自优势及机群内外成员关系提高全局收益, 对多机协同作战任务分配问题具有重要的意义。