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针对实现无人机对地攻击构建攻击综合火力/飞行控制系统的关键问题,提出设计一种以耦合控制器结构完成现有分离的火控系统和飞控系统的综合.由火控系统解算出无人机对地攻击的攻击区和投弹区并生成参考攻击轨迹,耦合控制器根据参考攻击轨迹,控制无人机进行参考攻击轨迹跟踪.设计耦合控制器综合控制策略,避免了因纵向通道和横侧通道交联带来的控制误差;设计耦合控制单元,完成舵机和副翼的偏转量的解算.仿真结果表明:该耦合控制器能根据目标位置较好的完成控制量解算,控制无人机进行轨迹跟踪,实现对地攻击. 相似文献
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研究无人机自主飞行需要空旷的场地并具有一定的危险性.硬件回路仿真则能够在室内较高地模拟出无人机的实际飞行环境.它可以用来测试硬件的可靠性,系统的整体性能以及调节参数.介绍了一套基于Linux的硬件仿真系统的设计.仿真结果表明该系统具有良好的仿真效果,从而降低了无人机实验的成本并提高了实验效率. 相似文献
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《国防科技》2006,(2):F0002-F0002,1
英国宇航系统公司日前向外界透露了两种正在研发的新型无人机,这两种无人机分别是代号为“Herti-1A”滑翔推动无人机和一种较小的代号为“Corax”喷气动力无人机,并成功进行了试飞。“Herti-1A”和“Corax”无人机系统都是用来对未来无人军用飞机所需的技术进行相关测试验证。2005年8月,一架“Herti-1A”无人机首次完或自主无人飞行测试,其飞行高度达到1500米。此外,是在2004年,喷气动力“Corax”无人机已经成功完成了数项飞行测试,其中包括在电脑控制情况实施起降。“Corax”无人机类似于目前的“隐形”飞机,其特殊的外形设计可对抗雷… 相似文献
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设计的无人作战飞机地面控制系统操作员控制台是为进行未来无人机编队作战需求,通过仿真手段进行验证的某大型无人机作战演示系统的一个子系统,采用了二维、三维图形显示技术、TCP/IP网络技术、数据库技术,完成了实时无人机状态监控平台、无人机多机任务监控平台、无人机信息监控平台、三维虚拟环境仿真平台、网络数据传输与管理、飞行数据处理、无人机平台等模块的编制工作.从软件工程的角度分别对各个开发阶段的工作及其功能实现做了具体的阐述.最后,对本系统进行了仿真测试,获得了较好的效果,为实际应用提供了有力依据. 相似文献
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气动力/直接力复合舵系统神经网络参考模型设计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种气动力/直接力复合控制导弹在舵机层面进行复合控制的神经网络设计方法,即空气舵与直接力喷流机构看作是复合舵系统模型.该方法在完成复合舵系统建模的基础上,利用神经网络参考模型方法对等效舵机系统进行设计.最后,通过仿真验证了该方法可利用直接力喷流机构快速性,有效地提高复合舵系统的性能. 相似文献
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《海军工程大学学报》2017,(5)
为解决无人机数据链系统抗干扰性能评估问题,首先采用最低性能约束给出了无人机数据链系统抗干扰性能指标;然后,应用层次分析法,构建了无人机数据链系统抗干扰性能评估模型,利用实验测试结果确定了比较矩阵,避免了应用专家系统主观性强的缺点,实现了无人机数据链系统抗干扰性能的定量评估。实例验证了该评估方法的正确性和实用性。 相似文献
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低慢小无人机具有小型化、红外与雷达暴露征候小、飞行高度低、飞行轨迹不定以及购买使用几乎无门槛等特征,给当前全球军事区域和军事行动安全带来了新的挑战。本文首先分析了世界主要国家对低慢小无人机的界定、国内外管控情况和相关威胁事件;然后,从低慢小无人机的侦察袭击能力、军事区域现有安防措施和低慢小无人机对军事区域进行侦察的相关案例入手,讨论了低慢小无人机对军事区域的侦察袭击的威胁;最后从政策制度、营区部署与隐蔽伪装以及反制措施配置三方面对军事区域防低慢小无人机侦察袭击的手段与措施进行了分析和研究,重点就机动性、经济性、技术难度、可操作性、反应速度、打击效果、能否对抗集群目标以及适用场合等方面对当前各种反无人机的干扰、驱离、毁坏措施进行了对比。 相似文献
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分析了无人作战飞机在各国的研究及使用情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空间位置和主要完成任务的不同,将系统分为有人机、无人机两个平台,介绍了各平台的组成部分及相应的功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术:交互控制技术、协同态势感知、协同目标分配、协同航路规划技术、毁伤效能评估技术及智能决策技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战及信息处理流程.最后对无人作战飞机未来的发展方向进行了展望. 相似文献
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《防务技术》2022,18(9):1697-1714
To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making. 相似文献
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以空中无人平台为背景,研究了地磁辅助惯性导航系统。分析了地磁匹配的特点,给出了一维匹配的概念。从特征空间、相似性度量、搜索空间、搜索策略等四个方面对一维匹配进行了分析,建立了一个地磁匹配方法研究的框架。通过简化惯导解算过程,将一维地磁匹配归结为一个带补偿过程的仿射变换,并提出了一种基于等值线约束的组合匹配算法。该算法兼顾了匹配的全局搜索能力和局部定位能力,能在飞行过程中在线进行。在仿真和车载实验中,对算法的匹配精度、速度、适应性进行了分析和验证,检验了算法的有效性和可行性。 相似文献
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In this paper, based on a bidirectional parallel multi-branch feature pyramid network (BPMFPN), a novel one-stage object detector called BPMFPN Det is proposed for real-time detection of ground multi-scale targets by swarm unmanned aerial vehicles (UAVs). First, the bidirectional parallel multi-branch convolution modules are used to construct the feature pyramid to enhance the feature expression abilities of different scale feature layers. Next, the feature pyramid is integrated into the single-stage object detection framework to ensure real-time performance. In order to validate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments are conducted on four datasets. For the PASCAL VOC dataset, the proposed algorithm achieves the mean average precision (mAP) of 85.4 on the VOC 2007 test set. With regard to the detection in optical remote sensing (DIOR) dataset, the proposed algorithm achieves 73.9 mAP. For vehicle detection in aerial imagery (VEDAI) dataset, the detection accuracy of small land vehicle (slv) targets reaches 97.4 mAP. For unmanned aerial vehicle detection and tracking (UAVDT) dataset, the proposed BPMFPN Det achieves the mAP of 48.75. Compared with the previous state-of-the-art methods, the results obtained by the proposed algorithm are more competitive. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively solve the problem of real-time detection of ground multi-scale targets in aerial images of swarm UAVs. 相似文献
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探讨了无人飞行器(UAV)编队的任务分配问题。任务分配是UAV协同控制的基础,其解是任务区域内各任务的一个排列。求解UAV任务分配问题的有效方法是能在合理的计算时间内找到近似最优解的启发式算法。用对称群描述UAV任务分配的搜索空间,基于右乘运算构造搜索邻域。仿真结果验证了群论禁忌搜索算法的有效性。 相似文献