仿雁群行为机制的多无人机紧密编队

研究了无人机编队的仿生飞行控制问题.雁群可通过有效利用编队飞行过程中的上洗气流节约体力,实现长距离飞行.通过分析雁群长途迁徙过程中的编队飞行机制,讨论了编队飞行与雁群行为机制间的仿生映射机理,设计了一种仿雁群行为机制的多无人机紧密编队构型及控制方法,并提出了一种基于雁群行为机制的编队变拓扑重构方法.仿真验证了无人机群可基于所设计的多无人机紧密编队控制器以较少的耗油量形成期望编队构型并保持,并可基于所提出的编队变拓扑重构方法实现编队重构.进而验证了本文所提出的基于雁群行为机制的多无人机编队保持及重构控制方法的有效性与稳定性.     

基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制

提出一种基于捕食逃逸鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)紧密编队协同控制方法.基于人工势场法设计了外环控制器,将无人机紧密编队转化成一种抽象的人造势场中的运动;基于鸽群优化算法设计了内环控制器,进行控制量的优化求解.在遵循鸽群优化基本思想的基础上,对其结构进行调整,并针对基本鸽群优化易陷入局部最优的问题,引入了捕食逃逸机制来改善鸽群优化总体性能.最后,将本文所提出的改进鸽群优化算法与基本鸽群优化算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行了系列对比实验,实验结果验证了文中所提方法的可行性、有效性和优越性.     

基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法

未来空中战场,大规模无人机集群系统将成为主导力量.而对大规模无人机集群系统进行分组聚类是完成作战任务规划的必要步骤.在实际战场中无人机受到有限通信约束,无法得到全面而有效的全局作战信息.因此本文提出一种基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法.根据聚类模型设计鸽群优化算法,研究分析导航能力优异的鸽群智能行为,将鸽群飞行过程中的层级网络机制映射到鸽群优化算法中,解决有限交互环境下的信息不完整问题.一方面,依据鸽群在飞行过程中来自临近个体的引导更为有效直接,因而在有限交互环境下,基本鸽群优化算法中的全局最优信息由交互范围内的最优个体信息替代;另一方面,鸽群的中心位置更新包括三部分:增量惯性部分、模仿部分、环境影响部分.为验证改进后鸽群优化算法在有限交互范围下的有效性,本文采用三种算法针对三个数据集进行聚类分组,仿真结果表明改进后的鸽群优化算法在最优解与平均最优解上均有改善,为实际作战环境下的无人机集群系统聚类分组提供了有效的解决方法.     

基于凸优化理论的无人机编队自主重构算法研究

针对无人机编队自主重构中的最优重构航迹规划问题开展研究,通过综合考虑无人机飞行动力学特性和重构航迹代价,将其转化为多目标组合优化问题进行求解.为提高寻优效率,本文首先提出将多目标组合优化问题转换为非线性单目标优化模型进行求解,并针对两类优化问题等价性进行了理论分析.通过引入松弛算子和规范参数,本文所提出的内点优化算法能够改善经典内点法中的矩阵秩亏损现象,提高了所得解的最优性.通过仿真验证了本文所提出的自主重构算法的可行性和有效性.     

基于hp自适应伪谱法的四旋翼无人机编队轨迹优化

四旋翼无人机编队轨迹优化是实现高精度跟踪控制的基础.研究四旋翼无人机编队轨迹优化问题,首先建立非线性四旋翼无人机模型,并对模型进行简化与参数获取;再考虑四旋翼无人机编队之间的避撞约束、状态量约束及控制输入量约束;最后采用可自适应选点的hp自适应伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题进行求解.仿真结果表明,hp自适应伪谱法对于求解6架四旋翼无人机编队的轨迹优化问题具有良好的效果,能够满足工程实际的约束要求.     

基于自适应控制的大型客机编队飞行一致性控制

研究解决基于多变量自适应控制的大型客机编队飞行一致性控制问题.考虑到长机和僚机都存在参数不确定和外界扰动不确定性,同时考虑大型客机之间的分布式通信拓扑结构,基于代数图论思想,提出一种状态反馈状态跟踪多变量自适应控制方法,解决了大型客机编队飞行分布式一致性控制问题.该一致性问题中的稳定性和渐近跟踪特性通过Lyapunov函数法进行了证明,保证了僚机能够跟踪长机的飞行状态.对大型客机编队飞行一致性控制问题进行数值仿真的结果表明,基于多变量自适应控制的大型客机分布式一致性策略比固定增益控制策略具有更好的跟踪性和鲁棒性.     

基于柯西变异鸽群优化的大型民用飞机滚动时域控制

采用先进的控制方法对大型民用飞机的多操纵面进行控制,可以有效提高大型民用飞机飞行的安全性和可靠性.针对大型民用飞机的在线滚动时域控制(receding horizon control,RHC)问题,提出了柯西变异鸽群优化(Cauthy mutation pigeon inspired optimization,CMPIO).柯西变异鸽群优化不但保持了鸽群优化(pigeon inspired optimization,PIO)收敛速度快的优点,而且通过执行加入柯西变异的地图和指南针算子和地标算子,可以有效降低优化结果陷入局部最优的概率,改善滚动时域控制的快速性和稳定性.在协调转弯过程和协调转弯的故障重构两个算例的仿真中,基于柯西变异鸽群优化的滚动时域控制使大型飞机稳定地达到参考状态,控制器同时合理地完成了多操纵面的控制分配和故障重构.     

异构无人机群鲁棒一致性协议设计

研究了具有非线性不确定性的异构无人机群系统分布式一致性跟踪控制问题.文中假设领航者的输出是时变的,无人机自主体具有不同的非线性不确定空气动力特性,设计分布式鲁棒一致性协议,抑制非线性不确定性对闭环系统的影响,使得跟随者可以跟随领航者.所设计的鲁棒一致性协议包括标称控制器和鲁棒补偿器两部分,标称控制器的设计是为了使标称的无人机群具有一致性跟踪特性,鲁棒补偿器的设计是为了抑制不确定性对系统的影响,文中用李雅普诺夫函数分析并证明了一致性误差能以期望的速度收敛到原点任意小的邻域.最后,通过仿真验证了一致性协议的有效性.     

基于自适应有限时间干扰观测器的无人机集群编队控制方法

近年来,随着无人机技术的发展,其任务能力逐渐增强,成本优势逐步凸显,加之多无人机协同技术的不断进步,无人机集群受到科学界、工程界越来越多研究人员的关注,其应用领域也在不断拓展.本文对无人机集群受未知干扰影响下的编队问题进行了研究.首先,设计了基于自适应增益的有限时间干扰观测器,可在有限时间内对未知干扰进行精确估计.然后,将集群中的无人机分为可获知期望编队的绝对位置和不可获知期望编队的绝对位置两种类型,并基于此,设计了一种具有统一形式的包含绝对位置误差、相对位置误差、绝对速度误差、相对速度误差、干扰估计值等的编队控制器,并给出了控制器收敛的充分条件.最后,通过设计的4个数值仿真实验,对所提出方法的有效性进行了验证.     

基于边Laplacian一致性的多无人机编队控制方法

目前无人机技术发展迅速,其应用也逐步从军事领域扩展到民用领域,多智能体系统一致性理论的结果大大推进了多无人机编队控制的进展.本文考虑带速度、偏航角和高度3个回路的自动驾驶仪且纵向解耦和不确定性扰动的无人机模型,在非平衡拓扑下,给出了基于边Laplacian一致性的分布式编队控制算法.首先用反馈线性化方法对六模态非线性无人机模型进行预处理.其次将编队问题转变成一致性问题;然后基于边Laplacian方法,将一致性问题转化成稳定性问题.利用Backstepping设计系统李雅普诺夫函数,并给出了编队控制算法,通过李雅普诺夫稳定性理论,证明系统的收敛性,从而保证多无人机编队的实现.最后仿真验证系统受到不确定扰动时,仍有很好的鲁棒性,并能够按指定队形稳定飞行.     

平衡探索与利用的广义鸽群优化算法

为了平衡鸽群优化算法的探索与利用能力,本文提出了一种广义鸽群优化算法.传统的鸽群优化算法包含两种优化算子,分别为地图与指南针算子和地标算子.这两种算子依次执行,在一次算法运行中,仅执行一轮迭代.在广义鸽群优化算法中,将算法搜索分为多个阶段,每个阶段分别执行两种算子.在算法的一次运行中,两种算子执行多轮.地图与指南针算子侧重于算法的探索能力,而地标算子侧重于算法的利用能力.改进算法仅改变了两种算子的执行顺序,无需增加额外的函数值计算.此外,广义鸽群优化算法扩展了解集合结构和算子参数设置,这对于提高算法的搜索质量大有裨益.在11个单目标测试函数和8个多模态优化测试函数上进行仿真对比试验,结果表明广义鸽群优化算法提高了鸽群优化算法的搜索效率,改进了算法的搜索结果.     

基于流形鸽群优化的智能合约重入性漏洞检测方法研究

重入性漏洞在智能合约中普遍存在,可能造成巨大的经济损失.现有的基于符号执行的静态分析工具通过预设的规则判断漏洞是否存在,然而预设规则不全面可能会导致重入性漏洞的误报.为了避免误报,本研究尝试从软件测试用例生成的动态分析角度解决这一难题.本文将该应用场景抽象为存在重入性循环路径的路径覆盖测试用例自动生成问题,通过生成并执行覆盖重入性循环路径的测试用例来检测重入性漏洞.以鸽群算法为代表的群体智能算法是求解测试用例生成这类黑盒优化问题的常用方法.鸽群算法在整个决策空间内围绕种群最优解邻域搜索,然而,问题的最优解可能并不在该邻域内,导致路径覆盖率较低.为了提升鸽群算法的路径覆盖率,本文将利用流形启发式算子改进鸽群算法,使其分配更多的算力搜索与优化目标相关的子空间,从而提升鸽群算法求解效率,覆盖重入性循环路径.实验结果显示,改进后的流形鸽群算法能够更加高效地生成覆盖重入性循环路径的测试用例,检测出被测合约的重入性漏洞.与Oyente, Securify和Smartcheck这三个智能合约测试工具相比,本文提出的方法能够有效避免重入性漏洞的误报,在实验的8个被测试智能合约中重入性漏洞识别准确率分别...     

面向DEMs测量的InSAR系统伴星编队设计优化

为获得高精度的全球数字高程模型（DEMs）的测量,须对主星带伴星编队的干涉合成孔径雷达（InSAR）系统进行设计和优化.首先利用“有效覆盖”的概念,得出了满足全球一重瞬时寻访有效覆盖的伴星编队轨道与构形的约束条件;提出一种新的满足覆盖要求的编队构形调整与控制方法;归纳出满足InSAR系统设计和优化的数学模型,进一步把“对称”的概念引入设计和优化模型,简化了模型求解;最后,给出系统设计和优化的逻辑结构图,并针对三星对称构形的伴星编队进行了设计和优化,结果表明具有可行性.     

垂直起降飞行器的自适应集群编队飞行控制

本文针对垂直起降飞行器集群编队飞行控制问题开展研究.集群中的飞行器具有异构性质,即它们具有不同的惯性参数,并且每个飞行器对其自身的惯性参数也并未确切已知.另外,飞行器间的信息交互是局部的,每个飞行器仅与其邻近飞行器进行信息交互.为解决上述问题,本文基于级联架构,设计了一种自适应分布式控制算法.首先,在位置回路中设计一个分布式指令控制力,实现集群编队目标;接着,从设计出的指令控制力中提取出控制推力和指令姿态;最后,在姿态回路中设计一个控制力矩,实现姿态对指令姿态的跟踪.此外,在指令控制力和控制力矩设计过程中,提出合适的自适应算法对飞行器惯性参数进行估计.通过使用李雅普诺夫理论分析可知,所提出的自适应分布式控制算法确保了垂直起降飞行器渐进稳定的集群编队飞行.仿真结果进一步验证了所提算法的有效性.     

一种基于自适应种群变异鸽群优化的航天器集群轨道规划方法

航天器集群在复杂条件下的轨道规划问题是当前航天领域的热点以及难点.本文针对分布式集群航天器在队形变换过程中的轨道最优规划问题进行了研究,提出了基于自适应种群变异的鸽群算法(adaptive population variation pigeon-inspired optimization, APVPIO).本文对经典PIO算法中的核心演化算法、演化停滞以及易陷入局部最优解问题进行了研究.同时针对经典PIO算法的适应度函数进行了研究,并且结合轨道规划问题进行了改进.最后基于自适应种群变异的鸽群算法进行了仿真实验,结果表明, APVPIO算法,相比于经典PIO算法、PSO算法在极大减少计算量的同时,有更优规划结果、更深的种群演化深度以及更快的收敛速度,可以满足航天器集群在复杂约束条件下的轨道规划问题.     

基于分块优化思想的多无人机覆盖路径规划

覆盖路径规划广泛应用于环境清洁、建图、监控等场景,为了提高覆盖效率,经验证,一组有自主运动能力的无人飞行器配合机载传感器可以提供有效帮助.本文提出一种可以应用于大规模复杂环境的多无人飞行器覆盖路径规划方法.在面积规模大、环境情况复杂的区域内,计算出可以采集到精确可靠环境信息的最优覆盖路径是比较困难的,本文提出的覆盖路径规划方法基于分块优化的思想,将大规模的环境分成若干面积较小的子区域,分别计算子区域内的局部最优覆盖路径,在一些特定的约束条件下,所有子区域内的局部覆盖路径可以连接成一条遍历环境中每个子区域的整体覆盖路径,兼顾了环境的差异性和覆盖的完整性.同时,为了保证整体路径的平滑,适合飞行器跟踪,在规划路径时还考虑到减小相邻两段局部路径之间的过度转角和飞行器完成一次环境覆盖的调头转向次数,通过设计不同的覆盖模式以及在计算局部路径的评价函数中加入转角相关项来实现路径的平滑.最后,通过仿真和实验验证了所提算法的有效性和可行性.     

基于FPGA的SD卡控制器设计及应用

通过对SD卡物理层协议和Avalon总线协议的研究,设计了一种基于FPGA的SD卡控制器。利用Nios II IDE软件编写驱动函数库,采用自定义组件技术将其作为独立IP核集成到嵌入式监控系统中进行应用测试。实际应用表明该设计使用方便、集成性高、数据传输快速可靠,保证了监控系统中数据存储的实时性和可靠性。     

飞行力学设计的新思路

对于现代高性能飞行器而言,飞行力学是与各类学科紧密相关的纽带.为了要获得飞行器良好的总体性能,必须要有良好的飞行力学设计.对此,提出了一个飞行力学设计的新思路.为满足现代飞行器高的操纵性、稳定性、机动性、宽的速度应用范围（亚、超声速）等要求,采用发动机、进气道与弹体一体化设计,三通道协同控制以及主动控制等技术,导致了多类学科交叉耦合,使得单一学科分别设计的方法难以解决现代飞行力学设计问题,采用多学科设计优化（MDO）技术就成为现代飞行器设计的必然选择.     

基于ARM和FPGA的雷达伺服控制器设计

高性能雷达伺服控制器是雷迭设计中的一个重要问题。在这篇文章中,采用ARM＋FPGA结构设计了一种高性能的雷达伺服控制器,设计了ARM的最小系统,在这基础上添加了必要的外围设备,包括UART、USB和以太网通信等构成能在上位机的控制下工作的嵌入式系统,简化硬件和软件设计,充分利用FPGA的硬件连接方式和ARM强大的运算和管理能力,使ARM和FPGA二者的优点相结合,兼顾速度和灵活性。实现模糊神经网络PID控制算法。实验仿真表明：该控制算法对系统具有良好的控制效果,在系统的动静态性能和鲁棒性均优于常规PID控制.     

基于Floquet模态的平动点航天器编队构形设计与控制一体化方法

基于Floquet理论研究三体平动点周期轨道航天器编队的构形设计与控制方法.首先,介绍平动点周期轨道的Floquet理论,对Floquet模态进行仿真分析,利用Floquet模态可以线性表达相对于平动点周期轨道的运动偏差,并推导出了其模态系数的时间函数表达式,对于Z振幅较小的halo轨道,证明了周期模态的系数接近常值;在此基础上,应用Floquet模态对平动点轨道航天器编队构形进行设计,利用周期模态3,5或模态4,6的组合得到了多类特殊的规则构形;最后,提出了同时控制5个Floquet模态的相对运动轨道控制方法,仿真表明：该方法有效,并具有精度高、频度低、燃耗省等优势.本文形成了一种基于Floquet模态理论的平动点轨道航天器编队构形设计与控制的一体化方法,并基于该方法得到了几类特殊的规则构形,这对于深空探测任务轨道设计有重要的参考价值.