防空训练中的巡航导弹空袭仿真

以某防空训练模拟系统为背景，建立了多种型号巡视导弹的仿真模型，包括物理模型和三维模型。在此基础上，基于任务规划和分布式交互仿真技术，开发了一个用于防空训练模拟的巡航导弹空袭仿真系统。该系统是一个计算机生成兵力系统，在防空训练模拟中为防御方提供作为敌方的空袭兵力，即虚拟靶标。系统实现了仿真过程的三维可视化。     

仿生水下机器人的增强学习姿态镇定

针对一类双波动鳍仿生水下机器人的姿态镇定问题,提出一种基于增强学习的自适应PID控制方法.对增强学习自适应PID控制器进行了具体设计,包括PD控制律和基于增强学习的参数自适应方法.基于实际模型参数对偏航角镇定问题进行了仿真试验.结果表明,经过较小次数的学习控制后,仿生水下机器人的偏航角镇定性能得到明显改善,而且能够在短时间内对一般性扰动进行抑制,表现出了较好的适应性.     

用于多无人机广域目标搜索的扩展搜索图方法

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)广域目标搜索是协同控制的重要研究内容。针对传统搜索图在多平台协调控制上的不足,提出了基于数字荷尔蒙机制的扩展搜索图方法。将荷尔蒙的扩散传播机制引入到搜索图的更新中,建立了基于数字荷尔蒙和目标确定度的混合信息结构,在此基础上,研究了基于滚动优化策略的实时路径规划方法。仿真结果表明,扩展搜索图比传统搜索图具有更好的多平台协调能力,是一种有效的多UAV广域目标搜索方法。     

部分可观条件下空对地打击中的动态资源分配

针对静态分配模型的不足,基于部分可观的马尔可夫决策过程建立对单个目标的多阶段决策模型,以反映任务执行效果及反馈信息中的不确定性,进而提出对多个目标的动态资源分配模型。在离线优化阶段中,通过对偶分解法将其分解为一系列较易求解的子问题,并基于次梯度算法调整资源价格,以协调子问题所构造策略中资源的使用量。在实时决策中,根据所得策略及实际执行情况指定对目标的具体行动方案,确保约束条件得以满足。仿真结果表明了方法的有效性。     

应用无人机跟踪地面目标——最新研究进展

应用无人机跟踪移动目标具有广泛的应用价值,平台移动能力在使目标跟踪性能得到提升的同时,也给目标信息处理增加了难度,并带来了新的问题,即如何控制传感器的运动才能获得更好的目标跟踪性能。分析了无人机目标跟踪问题中存在的技术障碍;从目标定位、目标跟踪、同步定位与跟踪、协作式目标跟踪等方面对国内外的研究现状进行阐述;重点分析了实现移动目标跟踪的两项关键技术:目标状态估计与在线航迹规划;对未来的发展趋势进行了展望。     

基于动力学对称性的高空高速飞行器运动规划

传统的航迹规划与航迹跟踪是解耦的,不一定能满足高空高速飞行器的规划需求。为了保证所规划结果的物理可行,同时得到相应的控制量,研究了运动轨迹在李群框架下的对称性,提出了一种适应于高空高速飞行器的运动规划方法。首先,构建能够全面反映飞行器动力学特性的航迹基元库;然后,基于威胁环境和作战要求,在规划空间中生成一系列导航矢量;并利用运动轨迹对称性,基于航迹基元库生成有向导航拓扑图;最后,利用Dijkstra算法,在拓扑图上搜索最优导航矢量序列,并解算相应的动力学航迹及控制序列。仿真结果表明,该方法充分考虑了飞行器的运动学和动力学特性,能够保证规划结果的物理可行。     

基于蒙特卡罗模拟的景象匹配性能仿真

提出并实现了基于蒙特卡罗模拟的景象匹配仿真系统,为自动分析模块选择出的景象匹配区提供了验证平台。讨论了实时图的定位和产生方法,并且详细分析了仿真过程。最后利用仿真系统研究了飞行器处于不同的巡航高度时,基准图匹配性能的变化情况。     

基于协进化方法的多智能体协作系统体系结构及其仿真框架

通过分析多智能协作问题的研究现状，借鉴自然界中物种之间协同进化机制而得到的协进化计算思想，提出了基于协进化机制的多智能体系结构和协作方法，介绍了协作化智能体的分层设计方法，协进化智能体之间以及智能体与环境之间的交互过程，并设计了基于协进化方法的多智能体系协作系统仿真框架，以多武器平台协同的控制对抗仿真系统为背景进行了实验研究。     

基于多传感器信息融合的无人机自主精确导航技术

无人机自主导航是保证无人机成功完成各种任务的关键技术之一。随着机载传感器性能的不断提高,利用多传感器信息融合实现自主精确导航将是一个重要的发展趋势。结合目前多传感器信息融合技术在各种航行器导航应用中所取得的成果,对基于多传感器信息融合的无人机自主精确导航技术进行分析和评述。剖析了其中的关键技术,包括自主导航系统结构、误差分析和精度分配、联合滤波器以及图像传感器信息融合等;并重点对图像传感器信息融合的关键部分,包括图像融合、图像匹配和景象区域适配性分析等进行了分析;最后从技术发展和未来应用两个角度进行进一步研究工作的展望。旨在为实现无人机自主精确导航提供有益参考。     

无人机战场环境感知与理解技术研究

战场环境的感知与理解是无人机实现规划、决策及控制的前提,是体现系统自主性关键特征的基础。首先分析了战场环境感知与理解的内涵,详细阐述了该技术的国内外研究现状。其次,设计了基于多机协同的环境感知框架,并结合自主控制等级分析了无人机战场环境感知与理解的技术体系,然后在此基础上剖析了当前制约无人机战场感知能力发展的各项关键技术。最后,对未来的发展趋势进行了展望。