无人机编队队形保持变换控制器设计

研究无人机编队队形保持变换的控制设计问题.由于控制系统队形跟踪应保证姿态的稳定性,针对两架无人机在“长机-僚机”编队结构中的左菱形编队飞行控制系统,为了有效控制飞行队形,保持变换,提出了根据编队飞行的几何关系推导编队相对运动学方程,结合无人机的自动驾驶仪模型建立了相应的编队飞行线性化数学模型.采用PID控制方法分别对速度、航向和高度设计了一种能通过控制编队间距实现队形变换的三维编队队形保持变换的控制器,并进行仿真.仿真结果表明所设计的控制器能够有效地控制无人机编队,在飞行过程中可以稳定地保持队形,并能根据任务要求合理进行编队,并无碰撞,为设计提供了依据.     

一种基于IMM的自适应目标跟踪算法研究

对目标进行自适应跟踪是节约雷达资源的途径之一.以相控阵雷达为基础研究了一种目标自适应跟踪算法.介绍了传统连续情况下的周期采样方法,通过设定上、下界来限制算法中采样周期的变化.并在连续采样的基础上给出一种改进的离散采样算法,改进算法通过比较滤波残差和量测误差设定一组离散采样值,计算量减小,跟踪误差降低.基于IMM对两种自适应采样算法以及固定周期采样算法进行Monte Carlo仿真对比,仿真结果表明两种自适应采样算法均大大降低了采样宰,改进的离散自适应采样算法跟踪性能相对较好.     

修正概率关联算法在航迹关联中的应用

在雷达组网航迹跟踪问题的研究中,针对杂波环境下雷达对作战目标的跟踪精度,为了准确跟踪目标,通过对现有概率数据关联算法(PDA)和联合概率数据关联算法(JPDA)算法进行改进,引入跟踪区域划分概念和修正因子,提出一种航迹新的修正概率数据关联算法(MPJA).不需要考虑 JPDA 算法中产生所有可能的联合事件,具有计算量小,易于工程实现的优点.仿真结果表明,新算法以与 PDA 算法接近的计算量,达到了接近于 JPDA 算法的目标跟踪成功率,提高跟踪精度.     

基于CPLD的ARINC429通信板卡设计

ARINC429是航空电子设备之间数据传输的航空工业标准;针对航空电子设备之间的数据传输,介绍了基于CPLD的ARINC429标准通信板卡的硬件组成原理及软件设计;采用C8051F005单片机作为板内CPU来完成控制数据收发和数据处理,在一块板上实现了8收4发的功能,并且带有RS485通信接口,可接收上位机的命令并与其进行交互通信;具有易扩展、实时性好、可靠性高等特点。已在半物理仿真实验系统中成功应用。     

基于控制器与辨识器的转台系统设计

为改善三轴转台系统性能.结合传统控制方法与神经网络控制,提出一种基于RBF辨识转台系统的CMAC神经网络与PID并行的复合控制算法.算法采用RBF辨识对象模型,CMAC实现前馈控制,并实现PID控制参数的在线整定和优化.也给出了CMAC控制器算法和系统辨识的RBF网络算法.以某转台模型为对象,仿真结果表明算法具有了传统控制的优点,进一步也证明了算法的可行性和优越性,且具有了更强的适应性和鲁棒性,能更为有效地应用于转台系统中.     

超机动飞机的动态建模与控制律设计及仿真

建立了带推力矢量的超机动飞机非线性动态模型,重点分析了气动力、气动力矩以及发动机的建模过程.采用基于神经网络的自适应逆方法,设计了超机动飞机大迎角机动下的控制律.首先应用动态逆方法,分别设计了快慢回路的飞行控制律;然后利用BP神经网络,在线补偿飞机模型不确定性以及外界干扰.眼镜蛇机动的仿真结果表明,所设计的控制律在大迎角机动条件下具有良好的控制性能,能够保证闭环系统的稳定性.     

基于不确定模型误差系统的变分贝叶斯STCKF

强跟踪容积卡尔曼滤波器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪容积卡尔曼滤波算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差, 假设虚拟噪声均值非零, 且满足高斯分布, 虚拟噪声方差服从逆gamma分布, 在强跟踪容积卡尔曼滤波器估计状态的同时, 采用变分贝叶斯推理估计虚拟噪声参数. 仿真结果表明, 所提出算法对含模型误差与时变噪声的非线性系统具有较好的估计精度, 相比于自适应算法具有更强的鲁棒性.     

基于改进APF的无人机编队航迹规划

传统APF应用于航迹规划存在不可达性、局部极小点、震荡等问题,文章提出了改进的APF模型,它的核心内容有:使用改进斥力势场函数,考虑无人机与目标的相对距离,确保目标点为整个势场的全局最小点,解决了威胁与目标点过近导致的目标不可达问题;使用随机波动法,解决了无人机陷入局部最小点而导致的规划失败问题;考虑传统势场法的震荡问题,提出障碍物联通法。同时,使用APF进行编队控制,保持紧密编队下的无人机编队距离。仿真结果表明,利用这种方法很好地实现了无人机编队的航迹规划。     

无人机三维编队飞行的鲁棒H∞控制器设计

针对无人机编队控制中模型不确定性与外干扰同时存在的情况,首先基于无人机自身的自动驾驶仪和编队运动学关系建立了无入机编队的三维数学模型,这种建模方式物理意义明晰;进而提出一种基于鲁棒H∞控制理论的编队控制器设计方法,按前向、侧向和垂直方向3个通道分别设计控制律,降低了鲁棒控制器的调参难度,简化了三维编队控制问题.仿真结果表明了所设计的控制器的有效性,可实现无碰撞、快速、稳定地保持和调整无人机编队队形,具有良好的鲁棒性能.     

无人机组合导航系统信息融合方法研究

针对小型无人机通常采用的无线电导航,综合考虑无人机具体情况以及其它导航方式的特点,提出了一种将无线电导航系统(RP)、全球导航星系统(GN SS)、多普勒导航系统(DN S)、地形辅助导航系统(TAN)和景象匹配导航系统(SMN)组合起来,取长补短,构成基于联邦卡尔曼滤波器的DR/RP/GN SS/DN S/TAN/SMN组合导航系统。仿真结果表明,该方法完全可以满足导航精度的要求。