编者按

在基于视觉导航的自主着降过程中,旋翼无人机受到自身机械振动和复合风场环境等因素的干扰,降落精度低、速度慢,影响集群回收的安全性.针对这一问题,提出一种基于模糊控制和视觉导航的集群自主着降算法.首先无人机集群飞至降落区域后,无人机通过目标检测算法找到自身对应的降落标识,再利用像素距离解算出无人机与对应降落标识间的实际水平距离,然后通过模糊化、模糊推理、去模糊化得到无人机精准对准降落点的控制指令,最终实现集群精准着降.仿真实验与实际飞行实验结果表明,该算法具有更高的鲁棒性,可有效提升无人机集群着降的速度.     

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。     

一类开关动态系统最优控制问题的梯度下降算法

以开关动态系统的时间最优控制问题作为研究对象,给出了代价泛函的梯度表达式及证明过程,根据具有Armijo步长梯度下降算法得到数值解。通过仿真结果可以看出第一开关点为0.943 2 s,第二开关点为1.426 7 s,精度较高,说明具有Armijo步长梯度下降算法对于最优控制问题有良好的适应性。     

基于固定时间一致性的无人机集群构型变换

针对无人机集群需要在指定时间内完成构型变换的情况,研究了具有一阶积分特性的无人机集群构型变换固定时间一致性控制问题。基于一致性方法设计了编队控制协议,引入编队参考向量,并通过构造Lyapunov函数,证明了在通信拓扑连通条件下无人机集群系统能够实现固定时间一致性并完成期望构型变换。以四旋翼无人机为基础搭建实验验证系统,并进行二维飞行验证,实验结果证明了本文所提方法的有效性。     

癌症声动力治疗装置的研究进展

声动力治疗是在光动力治疗基础上发展起来的一种新型癌症无创治疗技术,相对于光动力治疗具有无创、穿透性强、特异性好、安全性高等诸多优点.声动力治疗利用声敏剂与氧在超声作用下产生具有生物毒性的活性氧,起到杀伤肿瘤细胞的作用,但其具体作用机制还在进一步的研究中.声动力治疗目前在治疗超声参数设置、肿瘤定位及定点治疗、温度监测以及活性氧检测等方面还存在诸多问题.为使声动力治疗方法在科研和临床应用中取得更好的效果,科学合理的声动力治疗装置是不可或缺的.目前声动力治疗大多采用具有普适性的超声治疗仪,缺乏针对性.因此,根据声动力治疗的特点改进已有的超声设备,或设计专用的声动力治疗装置有利于更好地监测和调控声动力治疗过程,使声动力治疗得到更加稳定可靠的效果,推动其在科研和临床中的应用.本文从上述声动力治疗中存在的问题出发,介绍了声动力治疗装置的关键结构及其技术发展,对声动力治疗装置的研究现状进行了分析和展望.     

基于互为主体的电子系统架构与任务决策

针对传统电子系统架构和任务决策机制无法满足航空集群遂行复杂任务需求的现状,提出一种基于互为主体的电子系统架构与任务决策机制。首先,从航空集群电子系统的实际应用需求出发,分析了电子系统的物理组成基础和电子资源的柔性聚合;其次,建立基于互为主体的电子系统架构模型,实现电子系统在物理域、信息域和认知域等不同层次能力之间的有机结合;然后,提出基于互为主体的信息交互与决策方法,提高航空集群作战运用的灵活性和整体效能;最后,给出了互为主体在航空集群作战中的应用实例。     

海上跨域无人集群研究进展综述

海战场是军事对抗的重要战场之一,海上作战涉及空中、水面、水下以及海岸陆地等空间,作战资源对象数量庞大且能力多样。随着无人系统技术的不断发展,跨域无人集群将成为未来海上作战的重要力量。以海上跨域无人集群作为研究对象,首先梳理了跨域作战的相关概念及演变过程,定义了跨域无人集群的内涵,然后阐述了美军单域无人集群项目的发展趋势及现状,分析了近期跨域无人集群演习的主要内容,之后对无人集群关键技术现有研究成果进行了提炼总结,指出了跨域无人集群发展面临的挑战。最后给出了跨域无人集群未来的发展趋势。     

非精确情报信息环境下跨域无人集群动态目标分配算法研究

针对非精确情报信息环境下跨域无人集群动态目标分配问题的算法进行了研究。首先,描述了一个实际的跨域无人机群作战场景,并对由于探测信息不精确性带来的目标位置和火力单元落点的不确定性进行了分析,在此基础上建立了目标预分配的概率模型,并设计改进的离散多目标粒子群算法求解;其次,针对作战环境中实时出现的新目标,提出了基于市场机制的合同网目标重分配算法,实时更新目标分配方案;最后,通过实验仿真验证了所提算法的有效性。     

利用改进的二进制狼群算法求解多维背包问题

(1. Materiel Engineering College, Armed Police Force Engineering University, Xi’an 710086, China; 2. Materiel Management and Safety Engineering College, Air Force Engineering University,  Xi’an 710051, China;3. Air Traffic Control and Navigation College, Air Force  Engineering University, Xi’an 710051, China)     

无人集群博弈对抗系统仿真验证及决策关键技术综述

无人集群博弈对抗是一种新兴的作战样式,在智能化战争扮演着至关重要的作用,其核心是自主生成博弈对抗决策序列,为集群“赋能”。分析了无人集群博弈对抗系统仿真验证的进展;从基于专家系统和博弈论的技术、基于群体智能和优化理论的技术,以及基于神经网络和强化学习的技术三个方面论述了自主决策关键技术,以及课题组在自主决策上开展的相关工作;提出了无人集群博弈对抗的发展方向。