无人机相关技术与发展趋势

无人驾驶飞机（简称“无人机（UAV）”）主要包括飞机机体、飞控系统、数据链系统、发射回收系统、电源系统等。其相关技术涉及隐身、飞行控制、动力、用等特性，在军用、民用以及研究领域有着广泛应用。趋势。数据链、发射等方面。根据其运用灵巧、精度高、可重复利针对现有状况阐述无人机目前存在的问题，展望今后的发展     

基于ARM的无人机飞行仿真系统的设计

无人机飞行仿真系统可以针对无人机的飞行状态进行有效的仿真分析,对于无人机的操控和学习具有重要的意义。以STM32F103嵌入式芯片为核心处理器,并采用模块化的设计思路,开发出一种基于ARM的无人机飞行仿真系统。详细介绍了无人机飞行仿真系统总体设计方案以及系统的硬件设计和软件设计原则和流程,同时,较为详尽地阐述了各模块的功能和作用,较好地完成了系统的设计方案。     

基于8051F040单片机的飞控计算机的硬件设计

为提高无人机的控制性能和小型化特点,实现了基于8051F040单片机的无人机飞控系统的硬件电路设计方案和外围接口电路设计;以8051F040为主控制器并结合外围的一些功能电路组成了整个飞控系统的核心。由于需要控制多路舵机信号,系统采用了片外扩展D/A芯片。     

基于仿真数据的神经网络故障诊断方法

针对某些模拟电路的历史故障信息,专家知识及其诊断经验难以获取的状况,提出了一种基于仿真数据的神经网络故障诊断方法.通过使用PSpice电路仿真软件模拟实际电路,生成训练样本训练神经网络,从而建立了电路的输出响应与电路中元件实际值之间的映射.以电路的输出响应和技术指标为判断依据,诊断电路的当前状态,定位故障元件及其偏差.最后以带通滤波器电路为例,对整个过程进行了仿真试验,验证了方法的可行性.     

交织器对Turbo码性能影响

Turbo码又称并行级联卷积码,是一种传输性能好、延时短、精确度高的好码。在Turbo码的应用过程中,交织器可以提高抗突发错误的能力,改变码字在传递过程中的重量分布,保证了传输的可靠性,发挥了极其重要的作用。重点介绍了应用于Turbo码的几种交织器,分析了其工作原理,比较了应用性能,并进行了仿真。经对比发现,伪随机交织器的性能相对良好,有很大的应用空间．     

等离子体与电磁波相互作用FDTD 数值模拟

围绕等离子体与电磁波相互作用的问题,将气体分子动力学与电磁场理论相结合,基于玻尔兹曼方程和麦克斯韦方程建立了等离子体与电磁波相互作用自洽模型,为了对模型进行验证,将该方法与经典的电流密度卷积时域有限差分法进行对比,以一维情况下电磁波由自由空间向等离子体内传播为例,应用时域有限差分法对二者进行了数值仿真,仿真结果证明了所建立模型的正确性。此外,基于该模型仿真分析了等离子体参数对电磁波在等离子体中传播的影响,为等离子体与电磁波相互作用的研究提供了一种新思路和新方法。     

无人机数据链信道线性Turbo均衡研究

Turbo均衡是一种基于Turbo迭代解码原理的均衡技术,利用的是均衡器与解码器之间信息的迭代使用来达到消除码间干扰的目的。Turbo均衡技术中通常采用基于最大后验概率的最大后验概率(MAP)均衡器,虽然性能较好,但计算量较大,系统延时较长。为降低延时,保证均衡性能,针对无人机遥控遥测数据链信道,设计了一种相对于MAP均衡器计算量较少的线性最小均方误差(MMSE)均衡器,通过仿真验证了这种线性Turbo均衡的性能,分析了其应用的可行性。     

单极天线和偶极子天线辐射特性数值计算*

采用时域有限差分法(FDTD)在柱坐标系下对同轴线馈电单极天线辐射特性进行数值计算,推导了二维扩展柱坐标下修正的Maxwell方程,应用辅助微分方程FDTD法对修正的Maxwell方程进行了差分离散,以TM波在自由空间中的传播为例,仿真了电磁波在自由空间中传播过程并分析了坐标伸缩完全匹配层的性能,建立了单极同轴线馈电天线仿真模型,仿真分析了同轴线馈电单极天线的近场、远场及阻抗特性。在三维直角坐标系下建立了偶极子天线仿真空间模型,数值计算了偶极子天线不同切面的远场方向图,仿真结果与客观实际相同,验证了空间模型及相关理论的正确性。     

基于LabWindows/CVI的智能车遥控与监测

针对智能车调试过程中存在的诸多不便,提出了一种基于无线收发模块的智能车遥控与监测方法。对系统各部分组成进行了概述,应用LabWindows/CVI虚拟仪器技术,设计了应用程序界面,最后对编程实例和关键技术进行了详细说明。该方法已应用到智能车调试过程中,结果表明:该方法极大的提高了智能车的调试效率,缩短了开发周期。     

基于改进ISPO算法的三维航迹规划方法

提出了一种应用于无人机三维航迹规划的改进智能单粒子优化(ISPO)算法。把ISPO算法应用于航迹规划,并在此基础上引入子矢量之间的吸引效应,有效克服了算法易陷入局部最优解的缺陷。通过仿真实验,分别把改进ISPO算法、带动态惯性权系数的粒子群优化(PSO)算法及具备反向学习和局部学习的粒子群(RLPSO)算法应用于航迹规划。仿真结果表明,改进ISPO算法在航迹规划问题上有更强的寻优精度和能力,效率也高于另外两种算法。