同频段混合信号中的无人机信号盲检测识别

无人机信号的探测识别技术是应对无人机黑飞滥用的关键技术之一。在实际信号监测环境中，经常会接收到多个信号的混合信号，它们在时域和频域上混叠且各信号分量调制样式相同。为解决在同频段混合信号中检测识别出无人机信号的问题，提出了一种通过谱特征分析判断无人机信号存在性的方法。分别采用基于二次方谱特征的无人机图传和WiFi混合信号检测识别算法以及基于频谱带宽特征的多无人机混合信号检测识别算法，通过对射频电路采集的信号进行仿真验证，实现了从同频段混合信号中检测识别出无人机信号分量。理论分析和实验测试结果证实了所提检测识别算法的有效性。     

一种新型宽波束低剖面无人机载共形天线

为满足无人机载天线的宽波束低剖面使用需求,设计制作了一种新型宽波束低剖面无人机机载共形天线。该天线采用新型的L形单极子结构,实现了机载天线的低剖面要求;通过加载短路探针实现了阻抗匹配和垂直极化工作。设计制作的天线在水平面内准全向辐射,在垂直面内3 dB波束宽度达到197°。该天线替换了某型无人靶机上传统的单极子天线,经过实测通信距离得到了显著增加,且通信无盲区更可靠。该天线结构简单,波束宽,剖面低,特别在高垂直面高速无人机机载通信与测控中有广泛的应用前景。     

无人机光电载荷及其应用

简要介绍了无人机优势及应用范围,对目前世界上主要固定翼无人机及无人直升机的光电载荷进行了研究分析,在此基础上,对新型无人飞行器概念平台进行介绍。最后总结了无人机光电载荷发展趋势,即随着无人机平台技术及光电载荷技术的迅速发展,长航时、良好隐身性、多用途、具备主动光电干扰能力、高智能将是无人机光电载荷的发展趋势。     

Prolong network lifetime and improve efficiency in WSN‐UAV systems using new clustering parameters and CSMA modification

Since unmanned aerial vehicles (UAVs) have been introduced as mobile nodes for data gathering, wireless sensor networks (WSNs) have progressed considerably. The resulting WSN‐UAV systems are employed for emergency applications and also for remote monitoring purposes. WSN‐UAV systems yield an optimum data gathering method using the WSN. In the proposed method, the nodes' data are transferred using a remotely operated vehicle (drone) rather than the conventional data transferring methods like the direct and hop‐to‐hop data transmission approaches. Then, the gathered data are delivered in the pre‐determined destination point. WSN‐UAV systems, in fact, are a special case of the systems with the mobile sink in which the sink path is previously specified and controlled. In this paper, the effects of clustering parameters on the WSNs are studied; then, the network's lifetime is prolonged by applying some parameters. In addition, the network's performance is enhanced to some extent by assigning some changes in the media access control (MAC) layer. Also, the effect of drone's path pattern on the lifetime of the network is studied.     

基于物元模型-AHP的电子战无人机作战效能评估

针对电子战无人机作战效能评估问题,建立了电子战无人机作战效能评估指标体系通用框架,提出了基于物元模型-AHP的评估方法,并建立了数学评估模型,以某次复杂电磁环境下电子战无人机联合进攻演练任务为背景,给出了评估模型的仿真算例,结果表明,该方法在电子战无人机作战效能评估中是可行和有效的。     

无人机自主编队飞行控制的技术问题

从未来无人机的性能需求出发,详细描述了无人机编队飞行的功能特点和核心技术。根据无人机的任务要求,将编队飞行分为作战编队、侦察编队和混合协同编队,同时研究了编队飞行控制的关键技术,并对无人机编队重构技术进行了探讨和分析。     

纳卡冲突中无人机的应用与启示

为适应高新科技发展对军事行动带来的冲击,加强我军无人战场研究,提高无人机专业建设能力,提出未来无人机作战专业建设的发展方向.通过分析无人机在纳戈尔诺-卡拉巴赫冲突中的应用和遇到的问题,结合无人机作战特点,从无人机的作战优势、集群建设、核心技术自主可控、功能集成以及编制体制建设5个方面展开分析.结果表明:加强无人机专业建设及技术的自主可控具有重大意义.     

基于改进遗传算法的无人战车跃进位置决策

针对无人战车协同进攻战斗中如何自主确定跃进位置和射击位置的问题,构建无人战车自主确定跃进位 置和射击位置决策数学模型。综合考虑战场地形环境、敌方兵力分布、跃进距离、跃进方向、友邻间火力协同等因 素,提出一种保留最优个体的自适应多种群遗传算法(genetic algorithm,GA)对模型进行求解。实验结果表明：该模 型能够实现无人战车自主确定跃进位置和射击位置的目的;提出的改进遗传算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、 稳定性好等优点;对无人作战装备自主能力的研究和提升具有一定参考价值。     

基于MPC-MFAC的双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制

简化模型带来的模型失配以及外部环境不确定性是导致轨迹跟踪误差的主要原因,尤其对于无人履带车辆,其复杂的物理特性和工作环境更放大了两大因素的不利影响。针对该问题,将基于模型和基于数据的控制方法结合起来,提出一种基于模型预测控制结合无模型自适应控制补偿的双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制方法。在平衡建模准确度和求解耗时的基础上,利用模型预测控制进行前馈求解。针对模型预测控制中简化模型与车辆实际模型之间必然存在的差异以及环境不确定性,基于动态跟踪效果构建无模型自适应控制算法进行补偿,即利用车辆实际轨迹与模型预测所得轨迹之间的误差,对模型预测控制求解的两侧履带速度控制量进行实时修正。仿真实验结果表明,该方法能够在一定程度上抑制系统内外部不确定因素的影响,提高动态环境下双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制的精度。     

微小型四旋翼飞行器的研究现状与关键技术

微小型化是世界无人机发展的重要方向之一.对一种新颖的微小型四旋翼无人飞行器进行了介绍,综合了微小型四旋翼飞行器的概念和特性,然后主要从机构设计和飞行控制两方面介绍了世界微小型四旋翼飞行器的发展现状,详细叙述了小型四旋翼飞行器的发展技术路线.在此基础之上,进一步分析了相关的关键技术问题,并对未来发展、应用前景作了展望.最后介绍了某微小型四旋翼飞行器研究进展情况.