系留多旋翼无人机通信系统天线布局及仿真分析

设计了一种适用于系留多旋翼无人机通信系统的天线布局,采用FEKO仿真软件进行了电磁兼容仿真分析,并进行了实装试飞。仿真及实测表明,该天线布局方式可适用于多旋翼无人机通信系统。     

飞行器大气数据传感器布局分析设计

在对大气数据系统的功能和大气数据传感器的基本工作原理进行介绍的后,详细的分析了大气数据传感器安装要求.经过理论分析,提出了一种利用计算机仿真CFD软件定位大气数据系统传感器位置的设计方法.并以某型号飞行器为例,从静压的要求入手,详细的阐述了数据的建模,确定飞行器构型,选点,数据对比分析,确定最终位置和角度.本方法对于飞行器设计初期,特别是风洞试验和试飞前大气数据探头的位置确定具有实际意义.     

多旋翼无人机在人防指挥通信中的应用

近年来,随着飞行控制算法与航空电机等技术的发展,再加上高性能传感器等高新技术的发展进步,无人机的应用领域越来越大。多旋翼无人机技术使用的范围越来越大,其发展的优势是价格低廉且容易操控,由于携带方便和性能良好被广大应急部门纳入装备体系中,成为现代应急设备急救中的一部分。在未来的通信技术发展过程中,探析多旋翼无人机在人防指挥通信中的应用,有利于为无人机和通信技术的发展奠定良好的理论基础。     

四旋翼无人机控制系统仿真设计

四旋翼无人机是一种性能优越的垂直起降无人飞行器,能够实现悬停、低速飞行、垂直起降等功能,在军事和民用方面具有重要价值。针对四旋翼无人机的控制系统设计问题,首先分析介绍了四旋翼无人机飞行原理,对其建立动力学模型和运动学模型,然后进行了基于PID控制的控制系统设计,控制系统采用四通道、多闭环的控制结构,包括无人机的姿态控制与轨迹控制。在MATLAB中进行无人机控制系统仿真实现。仿真结果表明,本文所设计的控制系统,能够有效地实现四旋翼无人机的姿态控制、轨迹控制,具有良好的控制精度与响应速度。     

四旋翼无人机的旋翼空气动力学建模与仿真

针对四旋翼无人机在不同飞行状态与不同姿态角状态下如何提升飞行稳定性的问题,提出了通过调整俯仰角来提升飞行稳定性的方法.首先建立了四旋翼无人机的机体坐标系与地面坐标系,运用动量理论、涡流理论及叶素理论,对四旋翼无人机的旋翼进行动力学分析,得到桨叶叶素所受到的空气动力及力矩,然后建立了各个旋翼空气动力学系数与飞行稳定性系数的数学模型,并使用MATLAB进行了仿真,得出各个旋翼空气动力学系数在不同飞行状态下的变化情况.最后进行了实际飞行检测,得出四旋翼无人机在飞行过程中,俯仰角保持在[-5°,5°]内,能有效提高飞行稳定性.     

旋翼无人机变速下的多图像目标监测仿真

旋翼无人机在变速状态下的多图像目标识别对飞行性能有着重要的影响.旋翼无人机变速状态下,采集的多目标图像受到飞行不定速度的影响,造成采集的识别目标图像之间会出现可识别特征叠加、特征纯正缝隙和重叠等问题,造成可识别图像特征不连续.利用传统算法识别飞机变速下采集的多目标图像特征,无法对不联系的图像特征进行建模,一旦发生飞行速度变化,会造成无人机多目标识别结果出现较大偏差.提出采用经验模态分解算法的旋翼无人机多目标识别方法.根据旋翼无人机采集的不同目标的航拍图像,进行经验模态分解,针对分解结果进行重构,实现变速下多目标航拍图像融合.将融合处理后的结果,进行特征点提取和空间位置计算,实现旋翼无人机的多目标识别.实验结果表明,利用改进算法进行旋翼无人机的多目标识别,能够提高变速下多图像目标识别的准确性.     

无人机编队协同探测研究

未来战争是体系与体系的对抗;将多智能体技术和信息融合技术引入无人机编队系统中,构建出无人机编队协同探测任务规划体系和编队协同探测信息融合体系,并分析了该体系的结构.进而探讨了基于多智能体技术的无人机编队协同探测策略;此外,结合无人机编队面对突发威胁的应对措施,阐述了协同探测策略的具体应用;该研究成果对其他多作战平台系统的协同作战也有一定的借鉴意义。     

四旋翼无人机飞行过程孪生仿真研究

为了满足无人机在实际飞行过程中的虚实交互、实时响应和精确控制等要求,以四旋翼无人机的飞行过程作为任务需求,提出基于数字孪生技术的四旋翼无人机飞行过程仿真研究。搭建了四旋翼无人机飞行数字孪生系统架构,分析了数字孪生体仿真数据的流向及其作用,并对四旋翼无人机飞行数字孪生系统的功能和意义进行了介绍。从几何、物理、行为和规则等四个方面融合构建了四旋翼无人机的数字孪生体模型。最后进行了四旋翼无人机巡航过程的案例研究,通过仿真案例中的各项参数分析,考察了虚实无人机之间的交互性,证明了数字孪生体模型的精确性,验证了四旋翼无人机飞行数字孪生系统的可行性。     

基于虚拟现实的四旋翼无人机控制仿真教学平台

针对现有仿真教学平台在开展对四旋翼无人机控制仿真教学时存在的问题,引入虚拟现实技术开展对四旋翼无人机控制仿真教学平台的设计研究。首先,利用MATLAB和Java设计四旋翼无人机控制仿真教学平台结构框架;其次,对平台中所需的无人机、蓝牙、通信芯片等硬件选型;最后,利用虚拟现实技术构建四旋翼无人机控制模型。通过对比实验证明,新的仿真教学平台可以实现对无人机控制飞行轨迹的直观展示,对于提高仿真教学质量具有重要的意义。     

基于离散傅里叶变换的多旋翼无人机循迹检测系统设计

传统多旋翼无人机循迹检测系统在循迹数据检测方面存在数据动态性强,变数大的问题,影响循迹检测整体效果。为此提出基于离散傅里叶变换的多旋翼无人机循迹检测系统设计;设计系统主要分为检测硬件与执行程序两部分,其中,检测硬件分别设计了数据传感器、数据采集模块、数据逻辑变阻器与信号分量控制器模块,通过各模块共同实现信号分量控制器调制输出;软件部分通过离散算法设计循迹数据离散处理程序,通过离散傅里叶变换对循迹数据传输通道内的回路进行闭环转换,设计循迹数据傅里叶变换输出程序,实现多旋翼无人机循迹检测系统设计;通过实验数据的对比表明,设计系统优化了多旋翼无人机循迹数据识别精度,能够有效提升系统整体循迹效率,具有实际应用性。     

无人机地面控制台人机布局优化设计

无人机地面控制台布局直接关系到无人机的发射和飞行安全。在对无人机 地面控制台进行人机工程分析的基础上,结合控制台布局的设计原则和“人”的因素,提出了 无人机控制台布局的改进方法。以某型号无人机控制台布局设计优化为实例,应用Jack 软 件对布局进行了视域、可达域的分析,验证了改进后方案的合理性。     

GPS模拟器在无人机仿真中的设计与应用

为模拟无人机在真实大气环境下,存在风场干扰以及传感器存在误差条件下的导航控制,设计出一种GPS模拟器,简化了风模型和紊流模型,给出了GPS模拟器的设计思路以及在传感器偏差与常值风干扰下的设计原理;最后利用常值风干扰仿真,验证了风场估计算法的正确性;仿真表明,用矢量三角形估计法将常值风场与传感器误差模型估计出来后得到的风场数据修正航程推算,提高定位精度达到了较好的控制效果;该GPS模拟器可以为无人机仿真系统提供闭环控制条件,能够很好地模拟无人机在真实大气环境中的导航与制导控制,具有一定的实用价值。     

基于无人机载多载荷的输电线路巡检方法研究检测

无人机进行电力线路巡检的作业模式在南方电网已经开展了一些示范验证并获得一定的推广应用,目前的巡检方式多为无人机或有人机挂载激光雷达进行巡检。为提高线路巡检效率、提高隐患目标识别准确度,本文提出激光雷达和可见光相机一体化应用的方法来提高巡检自动化程度、提高巡检精细度、提高作业效率及可靠性。首先针对一次飞行同步采集巡检区域的激光点云数据和可见光影像数据,在对采集的数据分别进行相应的预处理;然后将点云数据和影像数据融合处理分析,实现输电线路隐患目标自动识别和精准定位。采用旋翼无人机实际巡检获取的输电线路激光点云数据和影像数据对该过程进行了验证,试验结果表明,基于无人机载多载荷的输电线路巡检具有较高的自动化程度和准确性,缺陷识别检测的水平距离误差为0.1467米,缺陷识别的垂直距离误差为 0.1025米,缺陷识别的净空距离误差为0.1575米,识别检测效果良好,对输电线路巡检具有重要的意义。     

基于分层滤波算法的无人机控制系统故障检测技术

针对传统无人机控制系统故障检测技术检测误差率高，检测速率低的问题，引入分层滤波算法研究了一种新的无人机控制系统故障检测技术，构建地面坐标系得到模型数据，同时收集无人机系统的内部转向角因素，录入转向角数据，采用算法整合处理主系统数据，利用滤波手段控制数据录入量，综合提取特征参数，选取不同于正常状态的特征参数，利用噪声估计器诊断故障，分析残差与“零”之间的关系，从而实现无人机控制系统的故障检测。实验结果表明，相较于传统技术，基于分层滤波算法的无人机控制系统故障检测技术误差率降低了0.56%，检测速率提升了27.39%。     

无人机平台下的行人与车辆目标实时检测

在无人机图像中快速准确地检测行人和车辆是一项有意义但又极具挑战的任务,其广泛应用于军事侦察、交通管制以及偏远地区救援等任务中.然而,由于无人机属于小型移动设备,其内存和计算能力非常有限,使得如何保证其检测实时性一直是难题.针对SSD算法模型过大、运行内存占用量过高、很难在无人机设备上运行的问题,精心设计了轻量级的基准网...     

基于优化SSD的低空无人机检测方法

针对浅层特征缺乏语义信息和小目标特征不显著的问题,提出了一种基于多尺度特征融合和注意力的低空无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）检测方法。首先提出一种多尺度特征融合模块,将不同尺度的特征图进行有效融合,使浅层特征图的细节纹理信息和深层特征图的语义信息得到充分的利用,改善浅层特征语义信息不足的问题。然后在网络特征图输出处引入一种不降维局部跨信道交互策略和核大小自适应选择的通道注意力机制,以极其轻量级的方式获取跨通道的交互信息。为使先验框和有效感受野匹配,优化默认框设置方法,更好地检测小目标。使用自制无人机数据集进行验证,结果表明改进后算法平均准确率为84.07%,比原始SSD（single shot multibox detector）算法提高了7.81个百分点,检测速度达到31.3?frame/s。     

基于深度学习的无人机入侵检测方法

无人机滥用给低空范围带来巨大安全隐患,非法入侵无人机目标的检测问题成为低空防御系统中重要的研究方向.本文提出一种基于雷达、RGB相机等多传感器信息融合方法,用于探测低空范围内小目标物体.然后,引入SSD(Single Shot multibox Detector)深度学习算法,训练无人机目标检测模型,对RGB相机捕获到...     

无人机目标检测量子多模式识别优化算法

研究了现阶段无人机雷达探测技术的难点与方法,分析了量子多模式识别网络模型与算法,根据Grover算法优化理论,提出了基于相位旋转的量子多模式识别算法(PRQMPRA).优化算法避免了在带冗余项的量子多模式识别算法(RQMPRA)中两个相位旋转均为π会导致搜索成功概率降低的缺陷.利用三种数据集对误差反向传播算法(EBPA...     

基于AeroSim的先进无人机仿真平台的设计与实现

在无人机飞行仿真研究方面,存在所建立的模型具有专用性强及可重用性差等问题,文中介绍了一种基于AeroSim模块集所开发的无人机全数字仿真平台,使用了MATLAB/Simulink作为仿真软件的开发环境;在综合考虑了各类影响飞行性能的因素后,根据飞行器建模的通用方法,构建了无人机的全量非线性方程;以模块化的思想进行了仿真子系统的建立,描述了各模块间的关联及功能;在控制律的验证方面,设计了一种非线性动态逆控制器;仿真结果表明,该平台直观性强,所设计的控制器能够保证无人机姿态稳定,并准确地跟踪预定航线,具有较好的模拟效果。