倾转旋翼飞行器无模型自适应姿态控制

采用余弦加权分配法克服了控制操纵冗余问题,采用内/外回路控制结构解决了通道间耦合问题,实现了不同飞行模式下飞行控制系统统一建模。针对无人倾转旋翼飞行器动力学模型难于准确建立问题,引入伪梯度向量和伪阶数,应用无模型自适应飞行控制策略,使飞行控制系统对存在动力学特性非线性、时变性和未建模部分的被控对象具有更强的自适应性和鲁棒性。仿真验证了无模型自适应控制器的自适应性和鲁棒性优于比例〖CD*2〗积分〖CD*2〗微分控制器,给出了倾转旋翼飞行器由直升机模式到过渡模式再到飞机模式的全过程仿真,验证了无模型自适应控制器能够应用于倾转旋翼飞行器飞行控制系统设计,为无人倾转旋翼飞行器飞行控制系统设计,提供了一套新的控制系统设计方法,便于工程实现。     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

基于蚁群优化算法和人工势场的无人机航迹规划

针对复杂环境下的无人机航迹规划问题,建立栅格化环境模型,提出了结合蚁群算法与人工势场的航迹规划方法. 在航迹搜索过程中,蚂蚁不仅受到信息素和启发信息作用,还受到势场力的影响. 根据节点位置的势场力分布,提出了确定性选择和概率性选择相结合的状态转移规则,并设计环境感知因子,动态调整确定性选择的比例. 将节点的势场方向、节点与目标间的距离构造蚂蚁的综合启发信息,以充分利用对已知环境的认知,指引蚂蚁搜索. 仿真结果表明所提方法能有效得到无人机的最优航迹,优化效果优于单一的蚁群算法和人工势场法,具有更好的收敛速度和优化精度.     

无人机鲁棒反推自适应编队导引控制设计

针对一般不确定系统研究了一种鲁棒反推自适应控制方法,采用自适应神经网络对未建模动态进行补偿,并利用Lyapunov 理论证明了跟踪误差的有界性. 分析了长机–僚机编队方式下的无人机编队导引控制策略,采用鲁棒反推自适应控制与动态逆方法对无人机编队飞行综合导引控制律进行设计. 进行了六自由度非线性仿真,表明所设计的编队导引控制器能使僚机对不确定机动的长机进行跟踪,并具有很好的鲁棒性.     

基于FBNs的有人机/UCAV编队对地攻击威胁评估

信息化环境下的编队对地攻击过程中,所获取的地面兵力威胁信息具有高度不确定性。如何采用高效的不确定性信息推理方法快速准确地完成地面兵力对空中飞行编队的威胁评估建模成为一个亟待解决的问题。提出基于模糊贝叶斯网络的有人机/无人战斗机编队对地威胁评估建模方法,综合模糊逻辑与贝叶斯网络的优势,对战场的随机、模糊威胁信息进行综合处理。仿真结果表明,模糊贝叶斯网络不仅能够有效处理战场不确定信息,而且能够综合指挥员的主观判断,适合于不确定性战场环境下的威胁评估推理。     

Hybrid hierarchical trajectory planning for a fixed-wing UCAV performing air-to-surface multi-target attack

This paper considers the problem of generating a flight trajectory for a single fixed-wing unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing an air-to-surface multi-target attack (A/SMTA) mission using satellite-guided bombs. First, this problem is formulated as a variant of the traveling salesman problem (TSP), called the dynamic-constrained TSP with neighborhoods (DCTSPN). Then, a hierarchical hybrid approach, which partitions the planning algorithm into a roadmap planning layer and an optimal control layer, is proposed to solve the DCTSPN. In the roadmap planning layer, a novel algorithm based on an updatable probabilistic roadmap (PRM) is presented, which operates by randomly sampling a finite set of vehicle states from continuous state space in order to reduce the complicated trajectory planning problem to planning on a finite directed graph. In the optimal control layer, a collision-free state-to-state trajectory planner based on the Gauss pseudospectral method is developed, which can generate both dynamically feasible and optimal flight trajectories. The entire process of solving a DCTSPN consists of two phases. First, in the offline preprocessing phase, the algorithm constructs a PRM, and then converts the original problem into a standard asymmetric TSP (ATSP). Second, in the online querying phase, the costs of directed edges in PRM are updated first, and a fast heuristic searching algorithm is then used to solve the ATSP. Numerical experiments indicate that the algorithm proposed in this paper can generate both feasible and near-optimal solutions quickly for online purposes.     

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。     

长航时高燃油质量系数小型无人飞行器总体参数优化设计

针对长航时小型无人飞行器燃油消耗量大的特点,在指定航时并保证等高度等速度飞行的情况下,建立了活塞式螺旋桨发动机最小燃油消耗的数学模型;考虑几何外形及气动、结构、质量等之间的耦合关系,以飞行器初始质量最小为优化目标,基于多学科集成优化平台ModelCenter,利用遗传算法实现了飞行器总体参数的优化设计.算例结果表明,所建模型和采用的方法,对高燃油质量系数小型无人飞行器燃油计算及多学科设计优化有一定参考价值.     

手机近距离定位系统的设计与实现

介绍了一种手机近距离定位系统设计与实现,具体分析了系统的设计原理,电路的组成,并给出了系统的结构框图和系统电路图.通过实际测试证实了该系统能够实现判断手机的位置.手机定位的效果受测试距离和定向角度的影响.     

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。