基于有限视觉信息的小型无人机编队控制

依据大雁飞行时依靠视觉信息形成V字形编队的群体行为,研究装载单目鱼眼镜头的小型无人机凭借视觉信息控制编队的问题.通过数学方法刻画小型无人机的"视觉盲区",并设计代价函数来表征小型无人机在不同飞行状态中的"视觉代价".据此提出一种基于代价函数的控制律,在保证无人机任意时刻不飞入其他无人机"视觉盲区"的前提下,利用梯度下降...     

利用雷达散射截面积序列的特定航天器工作平台分类识别方法

针对三维运动特性及雷达散射截面积(RCS)的姿态敏感性等因素影响航天器在轨运行识别的问题,结合特定工作平台RCS测量序列的典型特征,提出将每个观测弧段的RCS序列视为图像来提取边缘、骨架和密度等特征,再利用基于Hausdorff距离的图像匹配方法与特定工作平台上的航天器模板进行匹配识别,从而有针对性地实现了航天器的分类识别.实测结果表明,所提方法的分类正确率可高达85%,识别效果明显优于传统的统计和小波变换的方法.     

面向航天器分离的高速索力传递特性

在航天器分离的地面模拟试验中,其受力状态的准确施加是试验的关键环节。该文基于航天器主动式分离试验方案,研究了航天器在高速分离过程中的绳索索力传递问题。首先通过Newton运动定律推导了绳索提升系统的动力学模型;然后引入测试函数,使用空间离散的方法对二阶偏微分方程求解,得到绳索在运动过程中的受力关系,并探索其对绳索索力的影响因素;最后通过数值仿真及实例进行验证。结果表明:该模型能够准确模拟绳索受力状态,对航天器主动式高速分离试验具有指导性意义。     

基于自适应简化容积卡尔曼滤波的编队卫星相对导航

针对在星间相对导航中噪声的统计特性未知可能引起滤波估计精度下降甚至发散的问题，提出了一种自适应简化容积卡尔曼滤波(ASCKF)算法。将Sage-Husa自适应滤波与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合，通过容积规则摆脱线性滤波的局限性。改进Sage-Husa噪声估计器以避免噪声方差在线估计可能出现的非正定现象，从而保证了滤波器对噪声统计变化的自适应能力。结合编队卫星运动模型的特点，用常规卡尔曼滤波(KF)的时间更新代替相应的容积变换过程，在不影响滤波器性能的前提下减少了运算量。仿真结果表明：在测量噪声统计特性未知的情况下，与CKF相比，该文算法对相对状态的估计精度提高了近25%,同时滤波器的稳定性也得到了提高。     

基于反步法的多移载工装协同作业编队控制策略

研究了一种基于反步法的多移载工装协同作业控制策略，提出了基于改进人工势场法和纯轨迹跟踪法的期望运动状态规划方案，并根据自适应蒙特卡洛定位方法确定了实际运动状态的估计值，设计了反步法与虚拟领航跟随法结合的队列控制器.构建了基于机器人操作系统(ROS)环境的仿真模型，并开展仿真验证.结果表明：提出的队形误差计算方法能够提高误差估计精度，该编队控制策略能够使得队形误差在6.2 s内收敛，所设计的队形控制器能够满足多移载工装的作业要求.     

固定翼无人机编队构型与通信拓扑优化

本文研究了考虑攻防对抗态势与最小信息流要求的固定翼无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)编队构型与通信拓扑优化问题。建立了编队构型指标体系, 给出了大规模集群分层编队构型设计模型和编解码方法, 提出了基于态势场的队形模型, 采用粒子群算法开展了队形参数优化。建立了通信网络拓扑效能指标体系, 提出了通信代价模型, 给出了基于Q学习的网络连通性控制算法。仿真算例验证了所提方法的有效性。     

考虑期望体系效能衰减的舰艇编队等级修理计划优化

舰艇编队等级修理计划优化直接关系到各类战训任务的有效完成和修理经费的科学使用。基于“定期与'双控’相结合”修理模式, 考虑舰艇编队的体系化运用、舰艇效能衰减特性以及决策者期望和偏好, 运用前景理论综合构建舰艇编队期望体系效能模型, 进而以体系效能价值函数最大为目标, 以修理工期、跨期修理、修理经费、装备效能、在航率等为约束条件, 系统构建面向舰艇编队的等级修理计划优化模型, 最后运用基于混合编码的粒子群优化算法对模型进行求解。结果表明, 该方法相对传统的计划编制方法, 舰艇编队体系效能和分项效能更高, 舰艇使用与修理之间的关系协调更好, 对于科学编制舰艇编队等级修理计划, 确保舰艇编队战训任务有效完成能够提供有力的技术支撑。     

局部通信条件下多无人机协同搜索方法

针对复杂场景中障碍物、电磁干扰等因素造成的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)编队部分通信链路不可达问题, 提出局部通信条件下的协同搜索(cooperative search under local communication, CSLC)方法。首先, 根据各UAV的实时位置计算当前时刻编队通信拓扑关系, 建立UAV编队的局部互通网络。在此基础上, 综合考虑UAV通信能力和编队协同目标搜索能力, 构建基于通信链路稳定收益和协同编队收益的协同搜索模型。最后, 设定多UAV编队所需的安全距离和最大运动速率的约束条件, 保证模型能够得到最优路径可行解, 提高多UAV协同搜索效率。实验结果表明, 与现有的目标搜索方法相比, CSLC方法在保证协同搜索路径可行性的同时, 提升了多UAV协同搜索的能力。     

多AUV水下协作搜索研究现状与展望

随着各国对海洋研究的不断深入，海上作业越来越频繁，作为探索海洋的重要工具，自治水下机器人（autonomous underwater vehicle，AUV）在海事搜索方面的发展也越来越受到关注。多AUV协作搜索控制作为多AUV研究的主要方向之一，在促进海洋科学与工程技术进步、海洋资源探测与开发、国家海防安全与海洋战略实施等方面有着十分重要的意义。首先，综述了近些年来多AUV协作搜索控制的国内外研究现状；然后，从AUV自身和环境的外界约束，以及海洋探测等方面，分析了多AUV水下协作搜索控制研究所面临的技术难点和存在的问题；最后，通过分析当前多AUV协作搜索控制的进展和实际需要，对多AUV协作搜索系统的发展趋势进行了探讨。