毫米波被动探测系统中弹目交会模型建模与仿真

基于弹载毫米波辐射计对地面装甲目标的探测过程,分别建立了辐射计坐标系、装甲目标坐标系、地面背景坐标系,推导了3个坐标系之间的相互转换关系;依据交会条件推导了交会点坐标的计算方法,并且基于MATALB建立了弹目交会仿真模型,为天线温度的计算奠定了基础。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

可变形倾转四旋翼无人机设计与飞行验证

随着无人机平台技术的发展,新构型无人机设计成为国内外研究的热点。针对四旋翼无人机欠驱动、航时短等问题,提出了一种新型具有自适应折叠机翼的倾转四旋翼无人机平台设计方法。首先,介绍了当前国内外小型垂直起降无人机的研究进展;其次,详细介绍了该型无人机的总体和结构设计;然后,基于牛顿-欧拉法和典型的级联反馈控制方法对该无人平台开展建模和控制方法研究,并基于计算流体力学方法模拟和分析了该无人机的气动特性。最后,通过搭建原理样机、开展飞行试验,验证了该型无人机作为一种新型快速垂直起降平台的可行性和优势。结果表明,该平台的最大飞行速度和航时分别可达36 m/s与25 min。提出的设计方法对未来的新型垂直起降无人机设计具有借鉴意义。     

无人机规避或跟踪空中目标的自适应运动导引方法

无人机规避或跟踪空中目标可以看作是一个非线性运动导引控制问题。针对这类任务中无人机和目标存在高机动性、高时敏性等特点,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的无人机规避或跟踪目标运动导引方法。构建了基于精细时间运动导引方法的无人机规避或跟踪空中目标问题求解框架,并将无人机碰撞规避和机动目标跟踪问题分别转化为到达虚拟目标点和与虚拟目标点交会的问题。针对碰撞规避问题,将其转化为实现平行导引的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论设计了无人机碰撞规避导引律。针对机动目标跟踪问题,在碰撞规避基础上,根据目标点交会的要求设计了相应的目标跟踪导引律。在Gazebo平台上开展了仿真验证实验,实验结果表明:所提方法能够有效避免大过载情况的出现,并具有较强的时变和参数适应性。     

空中机动平台光电载荷无源定位算法及坐标变换分析

针对空中机动平台搭载光电载荷实现对目标无源定位的应用背景,提出一种基于最小二乘的无源定位方法;对其中涉及到的各种坐标系进行了分析,并对坐标系之间的转换进行了讨论.仿真数据及试验数据的分析,验证了所提出的定位算法的有效性及坐标系转换的正确性.     

双基阵声纳系统水下目标被动定位精度分析

研究了基于双基阵的被动定位方法,论述了仅利用方位测量信息的纯方位定位原理,推导出了定位误差的几何分布关系式及定位精度达到最高的测向线交会角大小,分析了测向误差及站址误差对定位精度的影响,对定位误差与基线、目标方位的关系作了较细致的分析,同时给出了整个探测区域的GDOP分布图,得出了满足一定定位精度要求的交会角范围.该问...     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题，提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型，采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解，并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正，最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明，所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

海上多无人机协同交叉定位的优化配置方法

针对多部无人机协同交叉定位,考虑无人机安全距离、通信距离和动力学约束条件下,解决多部无人机自动实现对飞行速度和角度的优化配置问题.提出了多机协同测向交叉定位方法,该方法先根据几何稀释度精度建立了不等式约束下的无人机运动参数单目标优化模型,再利用惩罚函数法将优化模型转换为无约束条件的极小值求解问题,最后利用粒子群优化算法获得各无人机飞行速度和角度估计值.仿真试验表明,该方法对不同无人机阵型和辐射源运动状态具有较强的适应性,相比直线飞行配置方法,其定位精度有较大的提高.     

固定翼无人机曲线路径跟踪的积分向量场方法

常规的向量场方法在处理无人机曲线路径跟踪问题时很容易受非定常风扰的影响而使得跟踪误差增加,因此很多方法采用用无人机的惯性坐标系(地速和方位角)替代机体坐标系(空速和偏航角)的方式来提高抗风性能。但是,这种方式只能处理大小和方向均恒定的风扰,这在实际飞行中是过于理想的假设。为了克服这些不足,提出了一种采用侧偏距的积分来主动抵消非定常风扰的积分向量场方法用于固定翼无人机曲线路径跟踪控制。根据期望路径的曲率及路径角,结合无人机自身的状态信息设计了曲线路径跟踪策略,并且使用李雅普诺夫理论证明了提出的方法能够确保闭环系统的全局渐进稳定。最后,使用高性能半实物仿真系统验证了提出方法的抗风跟踪性能。     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。