运力受扰下的物流无人机干扰恢复模型

为了解决无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）运力受扰对末端包裹交付造成的干扰问题，运用干扰管理思想，从客户服务和配送成本角度进行扰动度量，综合考虑无人机能耗、配送时效性、飞行可靠性、飞行安全性等因素建立干扰恢复模型；运用蚁群算法求解问题模型，最后用算例验证本文方案的有效性。结果表明：通过分析3组干扰场景发现，当干扰发生时刻早、受扰客户多时，所建立的恢复模型方案和原始方案对比，可以在短时间内产生新的配送路径，同时以较小的成本代价提高客户服务满意度，实用性更强。     

2022年无人机热点回眸

2022年，无人机技术研究加速推进，并取得了一系列突破性进展。从无人机政策法规、设计实现、关键技术、人机交互、反无人机等方面回顾了2022年无人机领域热点和动向。随着视觉导航、人工智能技术的进步与普及，无人机综合能力不断提升，应用领域持续扩大，无人机集群关键技术、平台建设与执行任务样式不断完善，自主化、智能化、跨域化、集群化、体系化是当前无人机的技术发展趋势。     

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。     

结合树冠体积的油茶树高与产量估测研究

【目的】以长沙县明月村油茶林基地为研究区,探讨利用无人机倾斜摄影提取树冠体积进行油茶树高和产量估测的可行性。【方法】基于无人机正射影像和密集匹配点云,提取波段反射率、植被指数、纹理因子、高度特征等遥感变量和冠幅等冠层参数,同时利用克里金法、反距离权重法、自然邻近点法和过滤三角网法分别获取油茶树冠体积,建立多元线性回归、随机森林、K最邻近模型估测油茶树高和产量,并以地面三维激光点云获取的树冠体积、样地实测树高和产量作为实测值分别对估测结果进行精度评价。【结果】过滤三角网是获取油茶树冠体积最有效的方法,其平均相对误差(31.54%)优于反距离权重法(36.73%)、克里金法(37.04%)和自然邻近点法(38.54%)。将树冠体积作为特征变量参与建模后,树高和产量的多元线性回归、随机森林、K最邻近模型的精度均有所提升(树高相对均方根误差分别减小了3.77%、0.78%、0.64%,产量相对均方根误差分别减小了1.32%、0.34%、0.16%)。对比3种估测模型,随机森林模型的决定系数均优于多元线性回归和K最邻近(树高决定系数分别为0.78、0.51和0.19,产量决定系数分别为0.61、0.48和0.24)。研究发现,分别使用估测树高和实测树高参与产量建模的精度无明显差异。【结论】结合树冠体积和树高参与建模可有效提高油茶产量估测精度,研究结果可为区域范围内利用无人机遥感技术开展油茶树高和产量调查提供参考。     

无人机无线能量传输网络多波束阵列设计与位置部署

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)辅助的无线能量传输(wireless power transfer, WPT)系统，构建了一种能量波束设计以及无人机悬停位置部署的联合优化方案，以最大化所有用户接收的总能量。针对优化问题是非凸、难以直接求解的情况，提出一种联合优化多波束设计和无人机三维位置的迭代算法，利用巴特勒矩阵设计高增益、宽覆盖范围的能量多波束，利用穷举算法寻找无人机最优二维位置，通过单调性理论得到无人机的最佳悬停高度。仿真结果表明，所提出的算法能显著提升无线能量传输效率。     

水空跨介质航行器前沿技术进展

随着仿生技术的不断发展，人类对飞鱼、崖海鸦、鲣鸟、飞乌贼等两栖生物的数据观测、仿真建模有了突破性的进展，水空跨介质航行器领域也随之得到飞速发展，但仍然存在一些关键技术难点。按照被仿生对象的种类，对水空跨介质航行器样机的研究进程，以及近年来在机翼结构、水空两栖推进方式等方面取得的进展进行归纳，并从计算机仿真与实验测试的角度，剖析了在对运动学和动力学的研究中所用到的研究方法。结合该领域发展现状，总结了一些关键的技术挑战，并提出跨介质航行器未来的展望。     

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。     

Z字形折叠无人机气动优化设计

针对Z字形无人机存在滚转力矩和偏航力矩的问题，提出一种基于混合翼型参数化的整机多目标优化方法，以非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）为核心与混合翼型参数化、SCDM流场建模、Fluent Meshing网格划分以及Fluent Solution流场计算相结合，建立优化模型，进而开发出基于Isight平台的整机自动优化流程，实现Z字形无人机的气动优化设计。结果表明，基于混合翼型参数化的优化平台，增加了翼型优化的搜索空间，实现了多目标预定数值的优化，减小了Z字形无人机的滚转力矩和偏航力矩，提高了其整体的气动性能。所提方法能消除有限翼展无人机的力矩，为解决不对称无人机滚转和偏航问题提供了技术参考。     

三维动态无人机网络覆盖性能与信道容量分析

无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)在空间内不规则分布和移动给系统设计带来巨大挑战，为了对UAV服务下的热点场景进行更加真实可靠地分析，基于随机几何和移动ad hoc网络 (mobile ad hoc network, MANET)理论，构建了一种三维移动UAV网络模型。UAV群被建模为三维泊松点过程(three-dimensional Poisson point process, 3-D PPP)，可以在水平和竖直方向位移。为了进一步研究该系统的网络性能，考虑了2种服务模型:基站切换模型(base station handover model, BHM)和基站恒定模型(base station constant model, BCM)。通过推导服务距离分布以及其余基站干扰的拉普拉斯变换，得出该系统的覆盖概率和信道容量。通过仿真分析了不同参数指标对覆盖概率以及信道容量的影响。实验结果表明，与传统二维UAV网络模型相比，该三维动态模型能够更准确地反映实际情况，并且基于最近邻策略的基站切换能够显著提升网络性能。     

基于改进ESO的四旋翼姿态自抗扰控制器设计

针对四旋翼无人机姿态自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)系统在姿态角测量反馈信号受传感器噪声污染时, 基于传统非线性非光滑fal函数的扩张状态观测器(extended state observer, ESO)观测精度不足的问题, 构建了一种新型非线性光滑galn函数以重新设计ESO, 并利用Matlab/Simulink仿真软件进行性能验证。仿真结果表明: 与传统fal函数相比, 本文构建的galn函数为光滑且具有更好的收敛性, 更能体现“大误差小增益”的工程思想; 基于galn函数设计的改进型ESO具有更强的误差跟随能力; 采用改进型ESO设计的四旋翼姿态ADRC系统具有更好的跟踪能力和抗干扰能力。