无人机卫星导航系统的电磁干扰效应规律研究

针对无人机飞行过程中其卫星导航系统容易受到电磁干扰而不定位的问题,以某型无人机的导航接收机为试验对象,开展了连续波干扰信号的注入效应试验。通过试验得到不同类型卫星的带内电磁敏感度曲线,并研究了初始载噪比与电磁敏感阈值、干信比之间的关系。此外,还得到了导航接收机定位失锁的敏感频段,然后通过开展定性试验分析,得知同频干扰和混频器副波道干扰是导航接收机定位失锁的主要原因。根据以上结论给出一种无人机卫星导航系统电磁干扰预测的可行性方法,对提升无人机在复杂电磁环境下的安全态势具有重要意义。     

导航接收机带外电磁干扰的效应规律及预测方法研究

针对复杂电磁环境中无人装备的卫星导航定位功能易受到电磁干扰影响的问题, 提出带外电磁干扰的效应规律和带外双频干扰的预测模型。首先, 从大信号阻塞干扰的机理出发, 推导得到带外双频电磁干扰下导航接收机卫星跟踪丢失的预测模型。其次, 开展单源电磁干扰的效应试验, 得到不同卫星的电磁敏感阈值曲线, 并对除主敏感频带外其他敏感频带的产生机理进行分析。最后, 开展了双频电磁干扰的效应试验, 通过试验数据验证了该模型的预测误差在±2 dB以内, 为无人装备在带外电磁干扰预测方面提供了有效方法。     

无人机数据链宽带白噪声电磁干扰效应研究

为评估无人机数据链在复杂电磁环境下的生存能力,对无人机数据链开展了宽带白噪声电磁干扰效应研究。基于数据链接收机的噪声干扰原理和评估方法,采用电磁干扰注入方法进行电磁敏感度试验。研究了数据链抗干扰系数随频率瞄准度和带宽覆盖比的变化规律,并分别从中频输出信号和数据链性能参数变化的角度分析了宽带白噪声干扰效应机理。研究结果表明,大功率的宽带白噪声压制式干扰在数据链射频前端产生非线性增益压缩效应,导致中频工作信号功率下降,其作用效果取决于干扰信号的频率瞄准度和带宽覆盖比;对于部分频带白噪声压制式干扰,存在一个使无人机数据链抗干扰性能最弱的干扰信号带宽覆盖比;在对数据链干扰效果相同的情况下,全频带白噪声压制干扰的带宽越宽,所需要的干信比就越高。     

无人机数据链对雷达电磁干扰的适应性研究

通常评估电磁环境对数据链性能的影响是在"最坏"情况的假设下进行的,这对于由雷达辐射所引发的电磁干扰来讲,显得过于"严格",不仅不能反映数据链的实际适应能力,而且还可能引发系统的"过设计",造成不必要的浪费.基于雷达电磁干扰的时间离散性和数据链设计的时间冗余能力,给出了一种简便有效的电磁干扰综合分析方法.该方法通过天线耦合概率模型和干扰源与数据链间可能的最大耦合损失,可以计算出干扰概率或接收干扰脉冲数,并且可以与数据链容错能力进行比对,从而较为真实便捷地判断出数据链的环境适应能力.该方法还适用于任意形状方向图天线间的耦合分析.     

基于星敏感器的星光折射卫星自主导航方法研究

研究了基于星光折射量测进行自主确定卫星姿态及轨道的方法。这种导航方案利用高精度的CCD星敏感器,结合星光穿越大气的较精确的数学模型,来间接敏感地平,从而实现对卫星的精确定位和定姿。为了说明所提导航方案的有效性,采用推广卡尔曼滤波算法,结合模拟的测量数据对自主定轨进行了仿真。仿真结果表明,定轨精度优于100m。还分析比较了采样周期、星敏感器精度、恒星数目等因素对定轨精度的影响。总结了其变化规律,可用于提高卫星自主定轨精度。     

无人机视觉导航研究综述

对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。     

神经网络辅助的组合导航系统仿真研究

针对高空长航时无人机(High Altitude and Long Endurance Unmanned Aerial Vehicle,HALEUAV)的特点,提出一种SINS/GPS/北斗/DVS组合导航系统总体方案,并建立其联邦滤波器模型。在分析常规联邦滤波局限性的基础上,研究了基于子系统精度变化的信息分配系数自适应修正算法,设计了神经网络辅助联邦滤波的改进算法。仿真结果表明,改进滤波算法改善了数值计算的稳定性及系统的容错性,有效提高了导航精度,系统可满足无人机的导航要求。     

全球导航卫星系统的星座可见性研究

在GPS和GLONASS(GlobalNavigationSatelliteSystem)的应用研究中 ,为保证系统正常工作 ,导航星座应满足一定的可见性要求。因此 ,首先对提出的最小可见性要求进行了原理性阐述 ;之后 ,基于卫星对地面的覆盖特性 ,给出了导航卫星的可见性定义 ,并推导了一种可见性判据 ;最后 ,针对一种通用的全球导航卫星系统星座 ,用仿真的方法给出了地面和某一海拔高度对该星座的可见性结果 ,确定了海拔高度同星座中可见卫星数目之间的关系 ,从而为全球导航卫星系统在外层空间的应用设计提供了依据。     

天文导航系统半物理仿真研究

由于航天实验费用大,为测试星敏感器性能和星图识别算法,需在地面构建天文导航半物理仿真试验平台。从检验星敏感器性能、加快其样机研制周期、降低成本、提高效率的目的出发,设计构建了一个实用性强的天文导航半物理仿真系统;着重介绍了此系统的组成、结构和各模块的功能;叙述了系统的实现方法和相关性能指标。它具有一定的灵活性和可扩展性。最后利用所构建的半物理仿真系统,对星图识别算法和星敏感器性能进行了静态和动态的试验。试验结果显示该系统满足和达到了规定的性能指标。     

基于蒙特卡洛方法的卫星成本预测模型研究

针对传统的卫星成本预测模型没有包括相应的不确定性因素,提出了基于蒙特卡洛方法的卫星成本预测模型,用以解决主要由技术风险引起的不确定性.针对利用该模型模拟得出的分布曲线可能介于两种标准分布之间的情况,提出了二次拟合检验的思想,提高了拟合的精度.最后,将收集到的相关数据代入该模型并与常用的卫星成本预测方法进行比较,其精度大约提高了10%.可见,使用蒙特卡洛方法进行卫星成本的预测具有较好的精确度.     

基于联邦滤波算法的无人机集群分层协同导航

为了解决传统单主从式无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)相对导航结构因长机故障导致导航精度发散以及全连通协同导航算法计算量和通信负担较重的问题,提高集群导航稳定性以及导航信息的利用率,基于联邦滤波算法,提出了一种分层协同导航算法,并且根据导航精度将UAV集群分为长机层与僚机层,建立了UAV集...     

基于随机森林权重补偿的无人机高精度定位算法

为了减小室外无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)监测过程中的定位误差,对室外UAV进行实时定位,提出了一种基于随机森林的Chan-Taylor三维定位算法。通过K近邻对定位数据扩展后,根据Chan-Taylor算法将随机信号多径噪声转化为高斯分布,便于模型提取信号特征。使用交叉验证,实现随机森林特征参数与混淆矩阵阈值的自适应确定,并用该阈值衡量模型的一致性。利用分类结果更新UAV定位权值矩阵,有效地补偿目标高度数据。此外,使用标定UAV对设备误差进行估计,校正定位结果。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效地提高UAV定位精度,实现利用移动通信基站对UAV进行无源定位。     

基于模式/区域分解的无人机集群电磁特性快速分析

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群在军事和民用领域的应用越来越广泛, 针对UAV集群目标电磁散射特性的获取和分析对生成对抗策略及反UAV有着重要的研究价值。目前, UAV集群动态测量数据获取难度较大、成本高; 而对于仿真数据, 传统计算电磁方法建模精度和效率较低, 有效的特性数据不足。因此, 提出了一种基于模式/区域分解的UAV集群目标电磁仿真方法, 该方法在矩量法的基础上, 引入特征模分解和区域分解技术, 前者极大地降低了计算未知量, 后者有效地解决了建模精度问题, 为UAV集群目标特性数据的生成提供了创新技术支撑。     

基于运动补偿的小型无人机云台控制器设计方法

云台安装的摄像机可用于基于视觉的小型无人机目标跟踪与定位。分析了无人机平移和旋转运动对目标在图像平面成像的影响,推导了机体角速度与云台姿态角速度转换矩阵,设计基于运动补偿的云台控制器将无人机速度和机体角速度引入云台控制器输入,补偿因无人机运动引起的摄像机视线改变,并利用目标在图像平面的位置偏差修正摄像机跟踪误差。仿真实验表明所设计的云台控制器可提高目标跟踪精度,减少云台抖动。     

基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题, 以细菌觅食算法为基础, 融合遗传算法的交叉变异操作, 进行任务分配。为了提高算法的收敛能力, 动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场, 模拟真实静态和动态障碍物环境, 在任务分配阶段完成航迹规划; 基于合同网拍卖算法, 进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示, 改进算法满足任务规划需求, 在考虑静态和动态障碍物的环境下, 能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。     

基于MOEA/D-ARMS的无人机在线航迹规划

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)在线航迹规划是UAV协同控制关键技术之一, 在线航迹规划问题本质上是一种动态多目标优化问题。为了求解该问题, 提出了一种基于自适应应答机制选择的动态多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithon based on decomposition-adaptive reaction mechanism selection, MOEA/D-ARMS)。多种应答机制构成应答机制池, 以应答机制最近一次的整体表现赋予应答机制一定的奖励, 并采用基于概率的方法从应答机制池中选择应答机制。MOEA/D-ARMS分别在静态环境情况、突发威胁情况、突变威胁情况和偏好改变情况下进行仿真实验。仿真结果表明, MOEA/D-ARMS可有效求解UAV在线航迹规划问题。     

多目标情况下无人机编队持续侦察能力的仿真

无人机(UAV)编队的规模即UAV的数量、UAV探测能力和目标强度的变化都会对UAV编队的持续侦察效能产生影响。针对水平面内常采用的交叉线搜索方式,在拟定假设条件和效能指标的基础上对UAV编队侦察体系进行建模与仿真分析。采用基于Agent的建模方法对UAV编队在多目标的情形下的持续侦察效能进行仿真分析。通过设计一组实验分析UAV规模、UAV探测能力和目标强度对UAV编队持续侦察效能的影响。结果显示UAV的规模和UAV探测能力对UAV编队的持续侦察能力影响比较大。最后根据分析的结果在相关方面提出建议。     

基于区间灰度的无人机航迹择优评价方法研究

本文给出一种基于区间灰度评价理论的无人机多航迹方案择优方法,提高了不确定飞行环境下,无人机航迹择优的精度和可靠度.针对无人机多航迹方案择优中存在的不确定性和威胁信息获取的不完全性,本文将反映不确定性的区间数,与刻画信息获取量的灰度组成的二元有序对,作为新的评价标度-区间灰度,并定义了决策结果可靠度指标;接着构建了基于区间灰度评价标度的无人机航迹方案择优方法.在无人机航迹规划方案的择优实证分析中,对比仿真了本文方法与区间决策方法,仿真结果表明:本文方法不仅能有效提升最优方案分别与次优和最差方案评价指标的离差,减少决策者的犹豫度;还能提供决策结果的可靠度信息,增加决策信心.