基于卡尔曼滤波的AR模型无人自主空中加油预测制导策略

为了改善无人机自主空中加油(AAR)“捕获”阶段中受油机对锥套的“被动跟随”状况,对此阶段实施预测制导方案,即利用自回归(Auto Regressive, AR)模型预测锥套飘摆的未来位置作为受油机导航点,并依据卡尔曼(Kalman)滤波原理对模型进行参数估计。通过加油仿真试验现象对提出方案的实时性能进行定量分析,并提出4种提高实时性的优化措施。仿真结果表明,所提出算法具有极高的预测精度,改善后的方案满足空中加油场景的实时性要求,能够使加油对接成功率显著提高,对无人机自主空中加油技术的实现具有重要意义。     

基于L1动态逆的自主空中加油对接控制

为实现无人受油机与加油机的自主安全对接,提出基于L1自适应动态逆的无人机自主空中加油对接跟踪控制方法.根据时标分离的原则,将无人受油机的姿态控制分为快、慢回路,采用动态逆方法设计姿态回路控制器,设计L1自适应系统补偿外界气流干扰和系统模型误差,并采用自主空中加油对接段仿真系统对所设计控制系统进行验证.仿真结果表明:该对接跟踪控制系统具有很高的抗干扰能力和鲁棒性,能满足自主空中加油的控制精度要求.     

基于视觉的自主空中加油锥套检测与跟踪

加油锥套检测与跟踪是无人机自主空中加油得以实现的前提,提出一种锥套检测算法,通过添加人工标记,结合颜色通道相减的方法对锥套标记进行提取,利用最大类间方差法进行阈值分割,结合中值滤波、形态学操作完成锥套检测。对原始图像进行噪声、对比度、亮度干扰,验证检测算法的鲁棒性。在该检测算法的基础上,结合上一帧锥套的图像尺寸和锥套运动速度确定锥套的ROI(region of interest)区域,提出一种锥套跟踪算法,在ROI区域内完成对锥套的检测和定位。仿真实验结果表明,引入跟踪后,帧处理速度大大提高,能很好的满足实时性需求。     

基于自适应神经网络Backstepping空中加油编队飞行控制

为解决无人机自主空中加油过程加油机和受油机编队飞行控制的问题,提出了对受油机采用导引回路和 姿态回路分离控制策略,采用L1 导引算法设计一种基于自适应神经网络Backstepping 飞行控制器。将改进的L1 导 引算法应用于受油机的横向和纵向的导引,使用自适应神经网络补偿受油机受到的外界的干扰和系统模型误差,神 经网络权值矩阵通过自适应律在线更新,并结合Backstepping 控制方法设计受油机的控制律。仿真结果表明：在受 油机与加油机编队飞行过程中,该设计方法能有效提高受油机的跟踪精度和抗干扰能力,解决空中加油编队飞行控 制问题。     

基于自适应神经网络Backstepping 空中加油编队飞行控制

为解决无人机自主空中加油过程加油机和受油机编队飞行控制的问题,提出了对受油机采用导引回路和 姿态回路分离控制策略,采用L1 导引算法设计一种基于自适应神经网络Backstepping 飞行控制器。将改进的L1 导 引算法应用于受油机的横向和纵向的导引,使用自适应神经网络补偿受油机受到的外界的干扰和系统模型误差,神 经网络权值矩阵通过自适应律在线更新,并结合Backstepping 控制方法设计受油机的控制律。仿真结果表明：在受 油机与加油机编队飞行过程中,该设计方法能有效提高受油机的跟踪精度和抗干扰能力,解决空中加油编队飞行控 制问题。     

基于滑模的空中加油受油机会合制导与控制

为实现空中加油过程中受油机与加油机自主会合,建立满足会合要求的滑模控制面,设计相应制导律.根据受油机与加油机相对位置与速度得出受油机前向加速度指令.基于六自由度受油机动力学模型,采用时标分离将受油机的角运动系统分为快慢回路,采用动态逆方法分别进行系统设计和设计满足追踪会合要求的速度控制律,并以无人机自主跟踪加油机实现会合为例进行仿真.结果表明:该系统能引导受油机实现与加油机的会合,具有良好的动态性能.     

基于可变视场角的空中加油锥套位姿精确测量方法

针对无人机自主空中加油近距视觉高精度导航问题,提出了一种基于可变视场角的空中加油锥套相对位置和姿态精确测量方法。首先构建了由多组不同固定视场角相机组成的双目视觉测量系统,提出了基于非线性滞环特性的相机组切换策略,有效克服了随着距离增加锥套目标在相机图像中比例逐渐减小而导致测量精度降低的问题。在此基础上,使用深度学习YOLO v2算法对首帧图像进行检测与识别,截取感兴趣区域(ROI)并进行图像处理,提取标志灯质心坐标。然后根据双目视觉原理进行三维重建,以计算出标志灯的空间位置。最后根据解析几何关系解算得到锥套相对相机的位置和姿态信息。空中加油对接过程视景仿真和地面实物试验表明,本方法在设定的测量范围内均能达到较高的相对位置和姿态测量精度,且满足实时性要求。     

基于直接升力的空中加油对接飞行控制

为解决传统空中加油对接过程中受油机纵向轨迹跟踪控制存在时间滞后的问题,提出一种基于直接升力的空中加油对接飞行控制方法.采用非线性L1制导的方法生成横纵向加速度指令,设计2种直接升力方案对受油机纵向轨迹控制加以改进,采用动态逆方法对姿态回路设计,通过扩张状态观测器对动态逆内回路进行补偿.仿真结果表明:采用的2种方案均能消除纵向轨迹跟踪的时间滞后,实现受油机纵向轨迹的快速响应,完成空中加油的成功对接.     

读者之声

山东青岛读者李俊问: 飞机如何在空中加油? 飞机在空中加油有软管式和硬管式两种方式: 软管式加油系统主要由输油管卷盘装置、压力供油机构和电控指示装置组成。软管长16～30米,管的末端有外形呈伞形的锥套,内有加油接头(锥管)。若为大型飞机加油,整个加油装置可安装在加油机的机身内部;若为小型飞机加     

一种动态环境下无人机自主导引方法

提出了一种动态不确定环境下无人机( UAV)自主预测导引方法。考虑到无人机探测范围和运动学特性，构建了无人机分区段自主导引模型和轨迹指令求解模型；设计了相应的评价函数；考虑到算法的复杂性，提出采用指令量化和粒子群算法求解导引轨迹指令；并对模型参数取值问题进行了深入的讨论。仿真结果表明，该方法能够实现自主导引无人机迅速接近目标，并对所探测到的威胁进行实时回避，能够实时性运行，具有工程可实现性。     

基于成像过程的航空相机成像仿真系统

航空相机成像仿真是改进相机设计、系统性能优化需要解决的重要问题。阐述了航空相机的成像过程,建立了成像过程模型,包括目标生成模型、大气传输模型、航空相机模型、成像平台模型,最后构建了航空相机成像仿真系统的结构体系,提出了系统的仿真方案。根据实际的任务需求,利用编制的仿真软件确定相机的参数,实践表明该系统对相机初始设计阶段的参数选择和综合性能评价有一定的参考意义。     

单比特测频接收机中DFT算法的优化

介绍了单比特测频接收机的原理,给出了一种应用于微波反辐射导引头数字接收机中的单比特测频接收机设计方案,利用Matlab数字仿真,详细讨论了DFT算法的优化。     

某自动炮炮箱缓冲方案设计与分析

为了有效地减小某自动炮传给炮架的后坐力，需要在炮箱和摇架之间设置缓冲装置。对几种典型的缓冲途径进行了分析比较，结合武器总体布置和总体性能的要求，提出了一种沟槽式液压缓冲方案，建立了考虑自动机和炮箱运动与受力的缓冲数学模型，通过调整沟槽深度，实施不同工况的仿真试验，获得了缓冲力和缓冲行程均比较理想的设计结果。     

基于级联式Snappy-CenterNet 的锥套目标检测算法

针对空中加油因场景光照变化、环境遮挡等情况造成的锥套目标识别精度低、实时性差的问题,提出一种基于级联式Snappy-CenterNet深度网络的锥套目标检测算法。在CenterNet网络的基础上,以HourglassNet为主干网络,改进其bottleneck结构并引入中心池化的方法,对整体的网络结构进行优化,通过级联式的网络提升整体检测精度。实验结果表明：该算法可实现在多种复杂场景下对锥套目标的可靠检测,检测结果的精确率与召回率均可达99%,位置精度与区域精度分别可达99%与96%,更新率可达33.68 Hz,满足空中加油近距视觉导航阶段对于锥套识别的指标要求。     

相位干涉仪的一种数字接收机方案

相位干涉仪的相位测量精度受到带内噪声和接收机体制的影响。模拟接收机的测相精度一般可以达到几度,受模拟器件的影响,进一步提高测相精度非常困难。提出了一种数字接收机方案,采用单比特接收机实现宽带、高灵敏度测频;采用窄带数字接收机实现高的相位测量精度。仿真结果表明:本方案切实可行,并可解决高灵敏度检测以及高测角精度问题。     

基于ADAMS 与Simulink 的电动式自动机联合仿真

为提高设计效率,将ADAMS与Simulink结合,对电动式自动机系统进行仿真研究。以某导气式自动武器自动机为研究对象,以伺服电机为动力源,曲柄滑块机构为传动机构,采用电流与速度双闭环控制,建立电动式自动机系统。利用Solidworks、ADAMS、Matlab／Simulink软件分别建立系统的实体模型、动力学模型以及电机伺服系统的控制方案,以ADAMS／Controls作为接口模块,实现系统的联合仿真。仿真结果表明：系统输出对输入具有较好的轨迹跟踪能力,证明所建动力学模型和电气控制模型准确,可为系统的设计与调试提供可靠依据。     

自适应钟差模型在GPS/INS深组合中的应用研究

针对GPS/INS深组合系统中GPS接收机误差状态模型难以确定的问题,文中提出了一种自适应的时钟误差模型.该模型可以根据GPS接收机钟差的变化规律而自适应调节模型参数.通过GPS/INS深组合导航系统将传统的固定参数多项式模型与该自适应钟差模型进行半物理仿真比较,结果表明文中提出的模型能有效提高组合系统的导航精度和可靠性.