基于速度障碍法的多UAV可飞行航迹优化生成

研究无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)在线可飞行航迹的自主规划对UAV适应非结构化环境、提高机动作战能力具有重要的现实意义。提出了一种基于Pythagorean-Hodograph (PH)曲线的UAV在线航迹生成算法,可以根据UAV当前的飞行状态、目标点信息及传感器探测信息实时规划出曲率连续的可避碰飞行航迹。考虑系统动态性能约束,采用分布估计算法对航迹参数进行优化选取,提出基于区间选优的全局精英个体概率选择机制,提高了航迹生成的速度及精度。根据速度障碍法原理,结合PH曲线的特点,给出了高动态环境下多UAV的实时动态避碰规划算法,该算法能使轨迹快速趋近于目标。对一组UAV的航迹规划在不同环境下进行了仿真实验,仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

基于模糊马尔科夫理论的机动智能体决策模型

针对机动作战仿真背景,运用智能体理论研究战术机动智能体的最优机动决策问题。对传统的马尔科夫决策模型进行了扩展,通过定义攻击威胁下机动智能体的模糊状态空间、模糊状态转移规律和决策收益,建立了模糊战术机动决策模型,较好地描述了实际作战决策中的模糊认知、分析、判断等信息处理过程。通过引入强化学习手段,提出融合指挥员先验信息的Q学习算法和状态动态分类识别算法,对状态转移规律不易确定时模型的求解进行了研究;仿真实验验证了模型和算法的有效性。     

基于混合蚁群算法的无人机航路规划

无人机(UAV)航路规划的热点和难点在于如何满足安全性和实时性的同时,兼顾全局路径规划和局部路径重规划,以提高无人机的作战效率和生存概率。针对这一问题,在现有无人机航路规划研究基础之上,提出采用蚁群算法与人工势场法相结合的方法。蚁群算法用于全局航路规划,人工势场法用于局部路径重规划。仿真结果表明,两种算法结合所得优化航路较好反映了算法的有效性,可以为航路规划辅助决策研究提供借鉴和参考。     

交叉粒群算法在无人机航路规划中的应用

随着现代战场环境的日益复杂和作战范围的不断扩大,给无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）执行空中侦察、监视、作战等任务带来了严重挑战。为了提高UAV的作战效率和生存概率,从UAV的威胁空间建模出发,根据战场分布的威胁区域,先利用威胁回避技术快速地给出一条从起始点到目标点的粗选航路;然后在此基础上,应用粒群算法和遗传算法中交叉和变异操作相结合的思想,对粗选规划航路进行全局优化,从而找出一条能确保自身安全并威胁代价最小的最优飞行航路。仿真结果说明,该方法是有效、可行的。     

多UAV协同路径规划研究

将多UAV(Unmanned Aerial Vehicle无人飞行器)协同路径规划分为单机路径规划与多机协同。多机协同在单机路径规划基础上考虑各机的飞行时间、战术攻击策略等。先为每一UAV规划可飞航路,然后以攻击时间为协同变量,对规划路径进行调整,在部分UAV的路径中加入附加机动并(或)调整飞行速度和高度,实现多UAV的协同。仿真试验验证算法有效。     

自主飞行器扩展态势评估方法研究

自主飞行器在高度不确定环境下执行复杂作战任务,必须同时兼顾任务完成、战略生存和飞行安全进行自主决策。行为能力等级定量反应了平台健康状态和生存、作战能力,是自主决策的前提和依据,战场威胁级别则反应了外部环境的影响。给出了扩展态势评估的定义,研究了基于贝叶斯网络与模糊逻辑的评估算法,建立了评估模型,构建了自主决策算法,依据扩展态势评估结果进行自主决策,仿真并分析了评估和决策结果,表明方法的有效性。     

激光制导炸弹无偏置上仰投放战术机动规划

无偏置上仰投弹是一种典型的激光制导炸弹投放战术,作战飞机战术机动规划的目的是在遵循战术要求的前提下寻找出最优飞行航路以及装备操作关键点、时机和参数。根据无偏置上仰投弹战术描述,建立了基于机动组合的战术模型。综合考虑战机机动性能和激光制导弹使用限制等约束条件,以地面目标毁伤程度最大化和战机受威胁程度最小化为目标,建立了战术机动多目标优化模型。采用基于分解的多目标优化算法求解模型。仿真实验验证了模型和算法的可行性、有效性。     

复杂环境下的无人机任务决策模型

为实现不确定环境下无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)自主动态任务决策,提出一种基于变结构离散动态贝叶斯网络(structure-varied discrete dynamic Bayesian network, SVDDBN)的任务决策模型。该模型由威胁等级评估、目标价值评估和态势优势评估三部分组成,在此基础上可完成突变过程建模。根据以上三部分的评估结果,运用变结构离散动态贝叶斯网络推理算法得到当前时刻的任务决策。仿真结果表明,给出的决策模型满足突发威胁下的任务决策需求。     

多级影响图在空战机动决策中的应用

利用多级影响图来模拟飞行员在不确定情况下近距格斗时的连续机动决策,并把动力学质点模型和飞行员的偏好考虑到模型中.针对求解多级影响图计算量大的问题,本文把它转化为分层最优化问题,利用进化算法求得最优机动决策.最后的仿真结果表明该模型的有效性.     

超机动飞行自抗扰控制律设计与仿真

提出了一种利用自抗扰控制器算法设计超机动飞行控制系统的新方法。根据自抗扰控制器可以动态补偿系统模型扰动和外扰的特点,在超机动飞行快回路和慢回路中引入自抗扰控制器,实现了快变量和慢变量的动态解耦控制。直接针对飞机超机动飞行条件下的强耦合、强非线性模型进行控制律设计,符合超机动飞行控制的非线性、模型摄动大、模型不精确等特点,在很大的包线范围内不需要改变控制器的结构和参数,简化了设计过程。大包线范围内的大迎角机动仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态性能,控制器具有很强的鲁棒性,为解决超机动飞行控制问题提供了一种新的途径。     

基于BFM方法的1vs1近距自主空战决策

无人机自主空战将是未来空战的主要样式之一。针对当前对于近距自主空战的研究往往假设简单、计算复杂以及受限于使用规模等问题,对以格斗导弹为武器的近距1vs1自主空战的主要研究内容,提出一种基于基本飞行动作的自主空战决策方法以保证空战决策的有效性和实时性。首先,根据导弹的攻击区设计一种得分函数来量化评估空战态势;其次,建立敌机机动位置的几何预测模型。然后,提出基于位置差和速度差的补偿制导方法。最后,在仿真分析中设置了攻击和防御两种典型自主空战态势,实验结果表明了所提方法的有效性和可行性。     

基于BFM方法的1vs1近距自主空战决策

无人机自主空战将是未来空战的主要样式之一。针对当前对于近距自主空战的研究往往假设简单、计算复杂以及受限于使用规模等问题,对以格斗导弹为武器的近距1vs1自主空战的主要研究内容,提出一种基于基本飞行动作的自主空战决策方法以保证空战决策的有效性和实时性。首先,根据导弹的攻击区设计一种得分函数来量化评估空战态势;其次,建立敌机机动位置的几何预测模型。然后,提出基于位置差和速度差的补偿制导方法。最后,在仿真分析中设置了攻击和防御两种典型自主空战态势,实验结果表明了所提方法的有效性和可行性。     

基于模型参考的无抖振离散变结构导引律研究

针对无人机加载数据链使得传统的模拟信号导引律无法直接应用的问题,提出了一种基于模型参考的无抖振离散变结构导引律.该算法利用变结构控制的鲁棒性来保证导引精度,在后方预警机对目标坐标的测量存在误差,或者目标机动等情况下也具有极强的抗干扰能力.并提出了一种无抖振离散变结构控制算法,克服了传统的离散变结构控制算法在进入滑模后出现的抖振现象.通过仿真实验证明提出的无抖振离散变结构控制导引规律能够满足无人机的战术指标要求.     

基于RPPP的无人机自主着舰关键技术研究

在有风浪的复杂海况下，需要自主着舰的无人机与舰船两者相对运动带有极大不确定性，为了提高无人机着舰时相对定位以及控制的精度，确保无人机着舰时的安全性与可靠性，提出一种通过差分对流层误差的相对精密单点定位技术(relative precise point position, RPPP)。该技术仅依靠数据链和载波型卫星定位接收机，消除相同环境下卫星定位相同误差，获得精确相对定位。将比例导引与LQR(linear quadratic regulator)控制器相结合，解决了无人机着舰入射角偏差较大的问题，提高了无人机着舰末段高程方向及入射角度的控制精度。对无人机着舰轨迹进行规划，建立无人机着舰的运动模型，设计无人机着舰横向和纵向的控制律，搭建无人机自主着舰的仿真平台。仿真结果表明，采用上述算法着舰误差控制在0.2 m以下，入射角偏差在10^-3量级，可满足无人机着舰要求。     

无人机自主着陆地标实时检测方法

在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测是关键问题。提出了一种快速轮廓角点检测算法,并设计了一种新型嵌套三角形图案作为无人机自主着陆地标。首先,利用Suzuki-Abe算法提取的背景及目标的整体轮廓信息,进行目标嵌套轮廓提取;其次,通过改进Douglas-Peucker拟合算法来检测轮廓角点。由于优化了角点个数及最远距离两点的寻找方法,在很大程度上减少了计算时间且降低了复杂度。实验结果表明,在距离地标较远、地标部分信息缺失的情况下,该算法准确快速,适合于无人机自主着陆过程位置实时检测。     

基于反演滑模控制的导弹制导控制一体化设计

针对传统制导和控制分开设计在拦截高速机动目标时的不足,给出了一种反演滑模一体化制导控制算法。首先利用微分几何理论,建立了一体化制导控制模型;然后根据平行接近原理,基于滑模控制和反演法,设计了一种反演滑模控制的导弹制导控制一体化算法;最后基于Lyapunov理论证明了系统的稳定性。数值仿真结果表明,所给出的一体化制导控制方法能够克服未建模的不确定性和目标机动干扰,具有较强的鲁棒性。     

基于NMPC的无人机自主防撞控制方法

针对非合作条件下的无人机自主防相撞控制问题,在分析无人机与入侵飞机在三维空间几何关系的基础上,提出并证明了相撞冲突判决准则,定义最小间隔和剩余冲突消解时间衡量无人机与多入侵飞行器间的冲突紧急程度,建立了无人机自主防撞最优控制模型。基于非线性模型预测控制方法建立三维空间无人机自主防撞控制算法,运用剪枝搜索方法提高算法求解时效性。仿真实验表明,所提算法实现多无人机高动态环境下的防撞控制,能够有效降低无人机飞行安全威胁。     

基于粒子群算法的地磁匹配航迹规划

针对无人机地磁匹配航迹规划问题,提出了一种基于粒子群优化算法的航迹规划方法.借鉴稀疏A-Star搜索算法的思想,将约束条件结合到搜索方法中,给出了基于地磁网格图的航迹节点扩展方法.结合无人机的机动性能约束和地磁匹配的自身特点,设计了一种适用于地磁匹配的航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数.仿真实验的结果表明:生成的航迹能够满足地磁匹配导航要求,且具有威胁规避的能力.最后,针对只在中制导段采用地磁匹配的情况提出了初步的解决方案,保证无人机顺利进入地磁匹配航迹段.     

基于光流的固定翼小型无人机自主着陆控制

以固定翼小型无人机的自主着陆控制为研究背景,提出了一种基于光流的固定翼小型无人机自主着陆控制方法。该方法首先在分析固定翼飞行器着陆段运动特性的基础上,将着陆阶段的控制解耦为对飞行器的横向控制和纵向控制,然后以跑道线作为特征,计算其稀疏直线光流场,并结合摄像机模型以及光流场和速度场之间的关系,用跑道线的水平流作为系统反馈,设计控制系统。最后在Simulink环境下搭建动态仿真系统,仿真结果表明,使用本文方法可以有效实现飞行器的自主着陆控制。     

基于反步法的矢量推力旋翼机建模及仿真研究

结合传统四旋翼无人机与可倾转旋翼机的特点,提出了一种具有矢量推力的四旋翼无人机。该无人机兼具传统四旋翼无人机垂直起降和悬停、可倾转旋翼机高机动性的优点,并可为其指定期望俯仰角和期望偏航角,使其具备了完成多元化任务的功能。控制系统采用分层设计的思想,上层为位置控制系统,下层为姿态控制系统,二者均采用反步法进行控制率设计。仿真实验结果表明,设计的控制系统可靠有效,矢量推力四旋翼无人机可以快速、精确地完成设想的机动动作。