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。     

基于量子粒子群算法的无人水面艇路径规划

为了获得无人水面艇航行的最优路径，提高航行的安全性和航行路径的平滑度，提出一种基于量子粒子群优化的无人水面艇路径规划算法。首先，通过引入动态控制参数来提高该算法的寻优能力和搜索精度，并由测试函数验证其可行性；然后，在航行安全的前提下，以路径长度和路径平滑度为规划目标，在不同环境下对无人水面艇进行路径规划仿真实验。仿真结果表明，该算法在路径长度、路径平滑度及路径安全性方面表现较好，能找到全局最优路径。     

基于EC2的无人化作战体系云流化指控架构设计方法

针对传统指控架构难以满足新型无人化作战体系需求的问题, 基于云协同理念提出“前线无人作战流”与“后方有人指控云”有机融合的云流化指控概念, 设计指控资源云服务模式。在面向无人化作战改进组织指挥与控制(enterprise command and control, EC2)理论适变性的基础上, 解耦指控组织与指控服务并分别进行设计, 将组织、节点和事件三个层面的适变行为建模为指控关系的应变过程, 进而提出支持按需重构指控关系的适变价值生产单元(value production unit, VPU)模型。最后, 以边境管控使命为例详细阐述了云流化指控架构设计方案, 效能评估结果表明其在时效性和鲁棒性方面具有优势, 可以更好地适用于无人化作战体系。     

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。     

中国锂元素动态物质流及关键驱动因素分析

 构建了基于全生命周期的中国锂元素物质流分析框架，核算并分析了新能源汽车驱动下的中国2000—2020年锂元素的流量、存量和供需格局的演变情况。研究显示：（1）在流量视角下，2000—2020年间，锂供给以锂矿石供应为主，一次资源（34.9万t）的使用量增幅较大，二次资源（0.8万t）的供应较小；各类锂产品的加工和使用量从传统锂工业产品和3C产品（手机、平板、笔记本电脑）驱动向新能源汽车驱动转变。（2）在存量视角下，锂产品在用存量都有不同程度的增长，其中动力电池产品的增速位列首位（20年间增长7.2万t），回收潜力较大（目前不足5%）。（3）在供需格局视角下，中国的锂矿石对外依存度较高（75%以上），并将持续保持高位，中国主要从南美发展中国家进口工业级碳酸锂，然后向日本、韩国、美国等发达国家出口电池级氢氧化锂。     

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。     

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。     

面向无人机视频分析的车辆目标检测方法

提出一种将航拍车辆视频预处理与轻量化目标检测模型结合的级联方式.首先,针对无人机拍摄的车辆视频数据大量冗余的问题,在边缘设备设置一个两级过滤器,通过帧的像素级及结构性差异过滤大量冗余帧,从而大幅减少传输到后端的检测模型的帧数;其次,针对高精度目标检测模型时延高的问题,采用通道剪枝与层剪枝结合的方法压缩YOLOv3模型并部署在PC端,实现时延和精度的均衡.实验结果表明:两级过滤器能够有效过滤90%以上的冗余帧数,相较于原模型,压缩模型在精度仅下降2%左右的情况下,检测速度提高78.3%,达到36.9帧·s^-1.     

基于3次握手改进机制和SVM的无人机网络协作邻居发现协议

无人机在军事和民用领域都得到了广泛的应用,无人机的组网也成为研究热点之一.邻居发现作为组网完成的前提步骤,发挥着至关重要的作用.首先提出了基于3次握手改进机制的非协作邻居发现(3-handshake non-cooperation neighbor discovery,3-NCND)协议;然后融入支持向量机(support vector machine,SVM)算法,提出了基于3次握手改进机制和SVM的协作邻居发现(3-handshake and SVM cooperative neighbor discovery,3-SVMCND)协议,SVM作为分类器加入到邻居协议中,智能地将自身邻居节点信息发送给目标节点,减少了邻居节点推荐的数量,提高了邻居发现的速度.通过仿真实验比较了邻居发现时隙数、邻居发现率和能量消耗这3个性能指标.研究结果表明,相较于3-NCND协议,SVM-CND协议具有更快的发现速度和更高的邻居发现率.