基于运动目标预测的多无人机分布式协同搜索

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同搜索是多UAV协同一个重要研究方向。随着战场环境的复杂化,UAV对动态时敏目标的搜索显得尤为重要。针对动态时敏目标的运动特性,首先建立动态时敏目标的运动预测模型,为了降低由于目标运动造成的不确定性以及优化UAV的搜索性能,在采用贝叶斯理论对目标存在概率进行更新的基础上,研究了一种基于高斯分布的目标转移概率密度,通过计算得到动态时敏目标的存在预测概率,然后合理建立UAV协同搜索的性能指标函数,在分布式模型预测控制框架下,将多UAV集中式在线优化问题转化为各架UAV的分布式在线优化问题,最后对性能指标函数进行优化求解。通过仿真验证了所提方法的有效性。     

基于FPGA和布尔差分的某型雷达电路故障诊断

为解决求解布尔差分异或运算量大的问题,针对高速实时数据处理的需要,提出了用现场可编程门阵列（FPGA：Field Programmable Gate Array）实现故障测试码生成的方法,并阐述了用该方法对某型机载雷达电路进行故障诊断的全过程。通过仿真结果得出,采用48 MHz的时钟,对八输入的电路生成全部测试码只需43 μs,尤其是对较复杂电路,优势更为明显,为实现该雷达的快速故障诊断提供了一条新思路。     

面向未知环境的无人机障碍规避制导律设计

针对未知障碍规避问题给出了一种障碍规避制导律。将参考点航路跟踪制导法(reference point guidance, RPG)进行改进作为障碍规避制导律,对无人机与障碍的相对运动关系进行分析,确定了规避制导的时机和参考点选取的原则,用非线性微分方程对障碍规避过程进行建模,在此基础上分析了制导参数对系统性能的影响,确定了参数选取原则。仿真结果表明,改进后的RPG能够引导无人机安全规避突发或未知的几何形状不规则的障碍,能够避免不同任务阶段制导律切换过程中存在的安全隐患。     

面向目标不确定的多无人机鲁棒协同搜索

多架无人机（ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ,ＵＡＶ）协同搜索是多无人机协同的一个重要研究方向。多架 ＵＡＶ 同时对一个未知区域进行搜索,目的就是大量获取搜索区域的信息,确定目标存在的具体位置。提出了一 种基于贝叶斯理论的多ＵＡＶ 鲁棒协同搜索方法,首先建立搜索环境的数学模型,然后考虑到ＵＡＶ 传感器测量 的不确定性以及环境自身的不确定性,引入鲁棒性能参数以提高系统的抗干扰性以及稳定性,最后对目标函数进 行优化求解,从而引导ＵＡＶ 在区域中进行搜索。通过仿真结果验证了所提方法的有效性。     

面向航路规划的Laguerre图构造算法

Voronoi图是一种用于无人机航路规划的图形算法,其得到的初始航路为相邻威胁中心连线的垂直平分线,因而会穿越覆盖范围较广的威胁源。引入计算几何学中的Laguerre图用于航路规划,证明了当两个威胁区域不相交时,Laguerre图生成的初始航路必然从它们之间的空隙内穿过。针对Laguerre图生成算法不易实现的问题,提出一种基于Delaunay图的Laguerre图构造算法,其时间复杂度为线性对数阶。仿真结果证明了Laguerre图在解决航路规划问题上的有效性,所提构造算法的运行时间能够满足在线规划的要求。