基于分层控制结构的有人/无人机编队队形控制

针对有人/无人机(MAV/UAV)系统在三维空间下的协同编队队形保持和变换问题,提出了具有分层结构的有人/无人机编队控制方法。根据有人/无人机指挥控制方式和作战流程,设计有人/无人机编队系统控制结构,其中,采用动态面控制方法设计有人机轨迹跟踪控制器,解决了反步控制中虚拟控制信号反复求导的问题;基于有限集中分布式编队控制策略设计无人机编队控制器,实现了多架无人机与有人机的协同编队飞行,并基于Lyapunov理论证明了控制器的稳定性。最后,针对三维空间下的有人/无人机编队进行仿真,仿真结果验证了所设计有人/无人机编队控制策略的有效性。     

有人机/无人机编队协同攻击任务分配方法研究

任务分配方法直接决定协同作战效果。针对有人机/无人机编队协同空战的任务分配问题进行研究,给出时序约束下的任务分解方法,采用改进的合同网协议建立任务分配模型,通过引入熟人库来提高任务分配的效率,通过引入任务有效性和黑板机制来实现对时序任务的处理,最后对任务分配算法进行仿真。结果表明任务分配方法是可行的。     

基于QABC-IFMADM算法的有人/无人机编队作战威胁评估

信息化条件下有人/无人机编队作战环境具有高度不确定性,如何对目标进行快速有效的威胁评估成为亟待解决的问题.在直觉模糊集框架下,研究决策者对方案具有偏好,目标属性值为区间数且权重未知的评估问题,提出一种量子蜂群（QABC）优化属性权重的直觉模糊多属性决策（IFMADM）的威胁评估方法.首先,建立方案偏好模型;其次,综合考虑客观优化排序和决策者方案偏好信息,建立主客观最优属性权重优化模型,并采用量子蜂群算法优化属性权重,使得属性权重更准确地反映实际情况.最后,通过编队对地作战威胁评估算例验证了所提方法的合理性与有效性.     

有人/无人机协同空地作战关键技术综述

有人/无人机协同作战是C4KISR体系下一种典型的作战方式,综合有人/无人机协同作战在各国的研究及进展情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空域和时域两个方面分析了有人机、无人机两个平台的组成部分及协同控制功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战情报指令及控制...     

有人/无人机编队指挥控制系统决策分配

在有人/无人机编队指挥控制系统设计与作战使用过程中,为了充分发挥有人机指挥员与无人机自主决策系统的决策优势,需要将决策功能在两者之间进行合理分配。给出了指挥控制系统决策分配过程,在该过程中存在较大的主观不确定性,针对属性值无法准确测度的特点,采用不确定性语言型多属性决策(ULMADM)方法,综合处理不确定语言评估属性值,确定了决策功能的自动化等级范围和最优自动化等级。算例表明了ULMADM方法解决决策分配问题的可行性、有效性和通用性。     

多无人机侦察任务分配方法研究综述

运用多无人机执行侦察任务具有突出优势,研究多无人机侦察任务分配方法具有重要意义.从多无人机侦察任务分配问题建模与求解两个方面展开综述.首先对经典模型进行介绍并分类,讨论其特点及适用问题;其次对集中式、分布式、混合式求解方法进行归纳,对代表算法进行介绍,分析其优缺点与应用前景;最后结合实际需要指出目前多无人机侦察任务分配...     

有人/无人机编队打击时敏目标任务分配

针对有人/无人机编队协同打击地面时敏目标的任务分配问题,利用有人/无人机编队系统总体框架和时敏特性函数,构建有人/无人机编队协同打击地面时敏目标的任务分配模型。采用改进的遗传算法,通过引入矩阵型编码提升任务效率,通过引入针对死锁问题的解码方法来解决任务分配的时序问题,最后运用该算法进行了仿真计算。结果表明该算法具有良好的任务分配效率。     

无人机紧密编队协同控制设计与仿真

研究了紧密编队无人机所受气动耦合的影响以及三维环境下的编队控制方法,分析了在气动耦合影响下编队的动力学特性和运动学特性,建立了紧密编队控制的数学模型。根据编队飞行实体试验的工程控制方法,采用经典PID控制设计了紧密编队控制系统。仿真实验表明,设计的控制系统能够较好地实现无人机紧密编队队形形成与保持,并且具有编队形成速度快、编队误差小的优点。     

面向自动协同驾驶的多车编队任务分配策略

自动驾驶的实现需要大量车载传感器的支持,然而,在有限车载计算资源条件下,由传感器所产生的庞大数据量使得自动驾驶任务的实时性难以满足,成为阻碍自动驾驶技术进一步发展的重要阻力。通过将驾驶任务进行协作处理,因而充分利用多个协作车辆的计算资源,自动协同驾驶成为解决该问题的新途径。而如何形成多车编队并实现编队中驾驶任务分配则是实现自动协同驾驶的关键。该文首先采用排队理论G/G/1模型建立一种普适性车辆编队网络拓扑分析模型,充分考虑编队内车辆间的任务协作能力和单个车辆的任务负荷,得出任务的处理时延和车辆系统中的平均任务数;其次,采用支持向量机(SVM)方法,基于车辆的负荷程度及处理能力将车辆的“空闲”、“繁忙”两状态进行分类,进而建立针对车辆协作任务分配的候选车辆集。最后,基于上述分析,该文提出面向多车编队协同驾驶的任务均衡策略——基于分类的贪婪均衡策略(C-GBS),以充分平衡编队内所有车辆的任务负荷并利用不同车辆的任务处理能力。仿真结果表明,该策略能够减小重负荷网络中的任务处理时延,有效提升自动驾驶车辆的任务处理效率。     

基于贝叶斯优化算法的UCAV编队对地攻击协同任务分配

针对UCAV编队对地攻击协同控制决策优化问题,首先构建了UCAV编队对地攻击任务分配的自主价值优势矩阵.在此基础上依据多人冲突理论分别对双方以及本机编队进行权重分配;建立了UCAV编队对地攻击协同任务分配的整体价值优势矩阵,由此根据决策变量与约束条件构建了任务分配问题的数学模型.然后应用贝叶斯优化算法对该模型进行了优化分析.仿真实例表明,所建协同任务分配模型能够反映编队协同控制决策的重要性,而且应用贝叶斯优化算法能够很快收敛到全局最优解,能有效地解决UCAV编队对地攻击的协同任务分配问题.     

有人机/无人机协同作战机群PHM顶层架构

故障预测与健康管理(PHM)技术作为新一代飞机设计与使用中的关键技术和重要组成部分,受到国内外专家学者的广泛关注.针对未来航空装备无人化、协同化的特点,利用系统工程的方法对有人机/无人机协同作战机群PHM系统进行场景分析,通过系统用例图与活动图建模对系统需求进行分析综合,提出了一种面向机群的PHM系统顶层架构,包括功能...     

无人/有人机协同探测/作战应用研究

无人机将是今后重点发展的武器装备,而无人机和有人机协同探测/作战将是其典型应用方式.介绍了国外无人/有人机协同探测/作战的发展概况,对无人机间的协同探测、无人机与预警机协同探测和无人机与战斗机的协同作战等模式进行了探讨,分析了各协同方式对无人机平台的能力需求.通过协同探测/作战,大大扩展了无人机的使用范围,提升了信息感知能力.     

一种基于无人机MIMO信道的容量分析方法

针对无人机通信环境特点以及多天线系统(Multi-Input Multi-Output,MIMO),建立了具有直射、反射以及散射分量的无人机MIMO三维GBSBCM信道模型,给出了无人机空时频信道相关函数的简要形式;采用信道矩阵分解、信道系数归一化的方法,推导了无人机的MIMO信道相关矩阵的计算方法;根据信道相关矩阵中参数定量分析法,仿真分析了在发射端信道未知条件下的多天线间隔对无人机MIMO信道容量的影响。通过容量的影响分析,对无人机MIMO天线间隔的合理配置具有一定的理论参考价值和实际应用价值。     

基于车载平台的无人机导航欺骗干扰系统

无人机干扰反制在现代战争中受到越来越广泛的关注，其中基于卫星导航信号的欺骗式无人机干扰系统，因其干扰效果好、次生伤害小、设备成本低等一系列优势，得到了广泛的应用。但目前无人机欺骗设备普遍存在探测手段单一、欺骗信号隐蔽效果差、平台机动能力不足和欺骗效果不佳等问题。研究的车载式无人机导航欺骗干扰系统，在提升系统机动能力的基础上，开展雷达光电融合探测及隐蔽式欺骗信号等研究，最终形成高精度无人机欺骗干扰性能，并通过外场试验，验证了系统的有效性。     

基于多维信号特征的无人机探测识别方法

如今,无人机(UAVs)在军用民用领域得到大规模应用,在无人机带来便利的同时也带来了巨大的安全隐患。针对无人机的探测识别技术逐渐成为研究热点,传统的无人机探测方法主要是通过获取雷达回波信号、无人机声音信号和光电信号的方式对无人机进行探测。然而,这类方法往往容易受到环境影响具有一定的局限性,无法对无人机进行精确的定位和识别。该文提出一种基于多维信号特征的无人机识别方法,该方法首先通过自适应三角阈值法从接收到的无线信号中探测并筛选出无人机信号,同时解析获取的无线信号的信道状态信息(CSI)。然后,利用正交匹配追踪算法(OMP)进行参数估计来获取无人机的位置信息对无人机进行定位。最后,提取无人机信号中的盒维数和径向积分双谱(RIB)来对无人机进行分类识别。通过实验,该方法对无人机的3维定位精度小于1 m,对无人机的分类识别精度最高能达到100%。     

基于稀疏A*算法的无人机航路规划方法

针对多约束条件下三维空间航路规划问题,分析了三维规划空间的划分方法,综合考虑航程代价、爬升代价和威胁代价等因素,针对航路规划任务对各种指标的偏重程度,引入指标的权重系数,设计了代价函数,并编制了稀疏A*算法流程,对算法的有效性进行了仿真验证.验证结果表明:采用稀疏A*算法能够有效地解决多约束条件下的三维空间航路规划问题.     

基于协作非正交多址的无人机辅助卫星通信系统中断性能分析

针对无人机(UAV)辅助的卫星通信系统下行链路,该文研究了基于多天线波束成形和协作非正交多址(NOMA)技术相结合的多用户传输系统。首先,在UAV采用多天线和NOMA技术服务多个用户的情况下,基于用户平均信干噪比最大化准则,提出一种利用角度信息的波束成形方案。其次,在卫星-UAV链路服从相关阴影莱斯分布,而UAV-地面用户链路服从Nakagami-m分布的条件下,推导出系统的中断概率闭合表达式。然后,为了进一步分析系统性能,还推导了高信噪比条件下系统的中断概率近似表达式。最后,计算机仿真验证了理论分析的正确性和所提方案的优越性。     

基于搜索规则和交叉熵优化的无人机路径规划方法

针对快速扩展随机树(RRP)算法计算效率低、不具备渐进最优性等问题,该文提出一种基于搜索规则和交叉熵优化的改进RRT(IRRT)算法。在路径搜索过程中根据当前节点位置及搜索规则,调整搜索步长及搜索方向,实现高效、快速的初始路径规划。然后,利用交叉熵理论优化初始路径,使得路径具备渐进最优性。仿真实验1结果表明所提方法的有效性和收敛性,仿真实验2将该文所提算法与多种变体RRT算法进行比较,结果表明所提算法能够保证计算效率,同时使得路径具备渐进最优性。     

基于自相关-倒谱联合分析的无人机旋翼转动频率估计方法

准确估计无人机旋翼转动频率对于无人机的检测与识别具有重要意义。该文针对调频连续波雷达的无人机目标回波模型,提出一种自相关-倒谱联合分析的无人机旋翼转动频率估计方法,推导了无人机旋翼转动频率与雷达回波倒谱输出中周期性时延的映射关系,通过加权均衡能够更有效地估计多旋翼无人机旋翼转动频率,弥补了传统方法的不足。通过仿真和实际场景实验验证了方法的有效性。