基于方向信息的无人机群编队控制算法北大核心

针对无人机群的速度跟踪编队控制设计了基于方向信息的控制策略,其中无人机的控制器设计只依赖于临近无人机的相对方向,从而可以应用于无人机群通信受阻的情况。通过设计基于方向信息的比例积分控制器完成了无人机群编队系统的速度跟踪问题,控制器的稳定性分析采用了基本Lyapunov函数的方法,与基于优化策略和持续激励方法相比更利于控制策略扩展应用到更加复杂的情形中。最后,分别通过定点和速度跟踪编队控制仿真实验,验证了控制方法的有效性。     

面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制

以无人机集群协同侦察多个区域内潜在的恐怖分子为背景,提出了一种基于贪婪算法的求解思路,设计了任务分配-路径规划-跟踪控制的算法流程,解决了面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制问题。首先,设计任务分配算法,为无人机分配任务区域,解决多无人机多目标的任务分配问题;然后,每一架无人机进行路径规划,生成从当前点到任务区域以及在任务区域侦察的组合路径;再使用追踪虚拟目标点的方法,使无人机沿着规划航线飞行。任务分配-路径规划-跟踪控制在线滚动执行,使无人机集群协同执行反恐侦察任务。对上述算法进行了数值仿真,并基于开源仿真平台搭建复合翼无人机协同仿真环境,进一步验证了算法流程。     

基于航迹消除与策略迭代的无人机集群区域目标搜索方法

无人机集群区域搜索在军事领域以及民用领域的搜救、巡逻、监测、环境勘测等方面有着广泛的应用,但如何保证不同场景下无人机集群搜索方法的效率问题依然是个难题。为了更好地解决搜索目标先验信息已知的无障碍区域内多无人机集群搜索航迹规划问题,提高无人机集群搜索效率,本文根据目标区域热度以及传感器探测概率等先验信息,提出了一种基于无人机航迹消除策略的概率计算方法,并在此基础上结合策略迭代算法动态规划无人机航迹,找到单个无人机航迹覆盖率最优策略;进而通过适当组合顺序实现无人机集群区域目标搜索整体覆盖率最优;最后,通过仿真计算验证了算法的有效性。     

IMM-SCKF算法在海面扩展目标跟踪中的应用

随着雷达测量性能和信号处理水平的不断提高,对目标的探测提供了目标更多的特征信息,因此传统研究中将目标视为质点的假设具有一定的局限性。对雷达跟踪海面舰船目标展开研究,首先利用目标的尺寸参数将目标建模为具有一定形态的椭圆模型,并构建出扩展量测模型。然后采用IMM-SCKF算法对扩展目标进行跟踪滤波,通过扩展信息提高算法的跟踪精度。最后通过机动目标跟踪仿真,验证了所提算法相比于传统的质点算法具有更好的跟踪性能。     

针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。     

基于自由空间光的无人机集群通信载荷技术发展现状与趋势

对基于自由空间光(Free Space Optical, FSO)的无人机集群通信载荷技术应用需求进行了归纳总结,论述了FSO通信技术及应用在无人机载荷的国内外发展现状,展望了高速移动通信环境下无人机集群FSO通信载荷技术的未来发展趋势,进一步深入分析了应用于无人机集群的FSO通信链路的关键技术。可以预见,基于FSO的通信载荷将广泛应用于未来无人机集群的大带宽通信组网。     

考虑速度约束的无人机Dubins路径规划

针对目前关于Dubins路径的研究未考虑速度约束的情况,根据Dubins路径的特点,提出了速度控制算法实现无人机对Dubins路径的有效跟踪。首先为无人机生成满足要求的Dubins路径,随后采用速度控制方法对无人机跟踪Dubins路径进行控制,并通过设置虚拟位姿点的方法,使无人机完成速度大小的调整,以期望速度大小到达任务点,实现了无人机在路程、速度约束条件下的运动控制。最后利用四旋翼无人机平台进行了飞行验证,实验及仿真结果表明了该方法简便可行,易于实现。     

基于鲁棒H_∞控制的无人机纵向自动驾驶仪设计

针对传统增益调度技术在许多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)应用中存在的昂贵和耗时的缺点,通过某型固定翼无人机的6自由度非线性模型,在已知气动系数、飞机转动惯量和推力系数的情况下,利用雅可比线性化方法从6自由度非线性模型推导出线性变参数(linear parameter varying,LPV)飞机模型。应用张量-乘积(tensor product,TP)模型变换方法将无人机纵向非线性参数依赖的LPV模型变换为TP型凸多面体模型形式,将增益调度输出反馈鲁棒H∞控制器设计方法应用于所得到的TP凸多面体模型,设计了常规固定翼无人机的鲁棒增益预测自动驾驶仪飞行控制系统。在MATLAB SIMULINK环境下对该控制系统进行了全六自由度的飞行器仿真试验,结果表明闭环控制系统具有良好的指令跟随性和干扰抑制能力,在定义的飞行包线范围内具有较好的稳定性和鲁棒性,验证了所提出的飞行控制系统设计方法的有效性。     

面向网络化无人机集群的计算换通信分布式任务调度方法

针对网络化无人机集群任务自主协同问题以及市场竞拍法的优缺点,提出“计算换通信”思想及其相应的分布式任务调度方法。通过对显式和隐式冲突任务的分析,建立任务相关智能体集合。提出基于任务抑制的局部优化方法,用于提前消解部分任务冲突,以减少算法迭代次数。设计基于历史竞标信息的智能体位置推断法,为局部优化提供必要的信息输入。基于组网仿真平台与集群救援场景开展蒙特卡罗仿真实验,结果表明,相比于市场竞拍法中具有代表性的基于共识的捆绑算法和性能影响算法,所提方法能够获得更少的迭代次数、更短的收敛时间以及更优的调度性能。     

基于Super-Twisting滑模S面的无人机路径跟踪控制

针对小型固定翼无人机在执行任务时跟踪精度低以及容易受外界风影响的问题,设计基于Super-Twisting滑模S面（STSM S-Plane）的路径跟踪控制器,同时采用内外双环控制模式。外环即速度环采用Super-Twisting滑模控制,内环即姿态环采用S面控制。考虑到S面控制求导易导致积分爆炸的问题引入了二阶微分器,并对外界风组成进行建模研究。最后通过空间特殊曲线来验证所设计算法的控制性能。仿真结果表明,所设计的算法可以实现固定翼无人机对期望路径的精确跟踪,并具有良好的鲁棒性和抗干扰性能。     

多约束条件下无人机航路规划动态评价方法

针对多约束条件的无人机航路规划评价方法缺乏合理性和动态特性的问题,提出了基于无人机六自由度模型的飞行仿真动态评价方法。分析了无人机航路规划的约束条件和影响航路评价的因素,基于某型无人机六自由度飞行动力学模型和飞行控制系统模型建立了无人机飞行仿真系统模型,将航路规划与评价进行有机结合进而进行航路评价方法软件的设计,通过对无人机沿规划航路的仿真飞行参数进行动态特性分析,以更接近真实情况的仿真手段对多约束条件下的航路规划效果进行评价。结果表明,该方法形象直观的实现了对无人机规划航路的动态综合评价,满足工程需求。     

无人机集群作战中连续时间Markov链模型的求解方法

针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法。根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型。以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解。由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率。仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型。同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更好地满足结果精度的可靠性需求,进一步说明了本算法的优越性。 〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCHSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动     

诱饵干扰下无人机集群攻击阈值控制方法

针对诱饵干扰下无人机集群作战中的计算量爆炸,攻击阈值控制解算困难问题,给出了一种基于兰彻斯特方程和最优控制模型的无人机集群作战攻击阈值控制方法。从机载雷达的性能出发,建立作战双方兵力损耗的微分方程,从而构建改进兰彻斯特方程;以兰彻斯特方程为最优控制的状态方程,以无人机攻击阈值为控制变量,建立弹药约束下无人机集群空战的最优控制模型,并且证明一方剩余兵力的最大化等价于另一方剩余兵力的最小化;最后采用直接凸优化法对最优控制问题进行求解,并进行仿真验证。     

基于Lyapunov法和势场法的对峙跟踪研究

现有的基于Lyapunov导航向量场算法的对峙跟踪研究中尚未有考虑避障要求的。针对单架无人机对峙跟踪单个移动目标,通过Lyapunov导航向量场法使无人机对目标对峙跟踪。在遇到障碍时,通过距离控制,切换为使用势场法避开障碍区域。在满足一定的距离条件后,通过角度控制,恢复对峙跟踪方式,从而使无人机在对峙跟踪时可以避开障碍区域。仿真结果表明,不管是在单障碍的条件下还是多障碍的条件下,该方法能使无人机有效地避开障碍区域完成跟踪任务。     

基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。     

基于粒子滤波的无人机协同跟踪算法

针对无人机群协同跟踪移动目标问题展开研究。由于传感器测量精度的有限性,采用多架无人机合作来获得多个测量值,再根据数据融合的方法获得较精确的测量值;建立了移动目标的模型,结合测量值应用粒子滤波算法来预测目标的状态。仿真结果表明了该算法能使无人机获得较好的跟踪效果。     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

微分博弈在无人机集群攻防中的应用研究

为了解决传统微分博弈理论的局中人规模受限问题,针对固定翼无人机目标-攻击-防御三方集群对抗场景,提出了一种基于微分博弈的集群攻防决策算法。该集群攻防决策算法利用基于Dubins路径价值函数的拍卖算法将集群攻防对抗问题解耦为目标-攻击者-防御者三方微分博弈问题,并且融入载体坐标系转换以及自动驾驶仪控制模型等约束,实现三维空间中以加速度为控制输入的集群决策,为等规模三方集群对抗问题提供协同决策控制。仿真实验结果证明,提出的集群攻防决策算法对于多种规模的无人机集群均能生成攻防角色对应的决策控制,实现包括目标-攻击-防御三种角色的三方集群攻防空战决策,在优化个体决策的同时,兼顾集群内无人机间的协同性。     

高超声速飞行器俯冲段制导控制方法研究北大核心

针对高超声速飞行器俯冲段制导控制问题,利用四元数代替欧拉角建立了六自由度模型,避免了高超飞行器大姿态角机动时,欧拉角解算出现发散的问题;基于六自由度模型推导出一种新的制导控制模式:外环利用飞行器状态及目标-飞行器三维相对运动信息,解算出所需的飞行器角速度作为虚拟控制量,内环采用滑模控制器跟踪外环产生的角速度指令,得到飞行器舵偏角指令;该方法采用跟踪角速度代替跟踪欧拉角指令的方法,可以使飞行器实际飞行更加平稳;仿真结果也表明,该方法能够使高超声速飞行器准确命中目标,且其飞行过程中各项状态量均平稳可控。     

高超声速飞行器俯冲段制导控制方法研究

针对高超声速飞行器俯冲段制导控制问题,利用四元数代替欧拉角建立了六自由度模型,避免了高超飞行器大姿态角机动时,欧拉角解算出现发散的问题;基于六自由度模型推导出一种新的制导控制模式:外环利用飞行器状态及目标-飞行器三维相对运动信息,解算出所需的飞行器角速度作为虚拟控制量,内环采用滑模控制器跟踪外环产生的角速度指令,得到飞行器舵偏角指令;该方法采用跟踪角速度代替跟踪欧拉角指令的方法,可以使飞行器实际飞行更加平稳;仿真结果也表明,该方法能够使高超声速飞行器准确命中目标,且其飞行过程中各项状态量均平稳可控。