基于分布式网络化指控体系的协同跟踪设计

针对当前干扰防空环境下的作战特点,通过对网络化作战需求的分析,建立了一种分布式的网络化指挥控制体系架构,并结合协同跟踪的具体作战运用,设计了基于此分布式体系的协同跟踪作战流程,并建立了效能验证模型。对比一般的集中式指挥控制体系,基于分布式的体系具有生存性强、作战使用效能高的特点。     

多无人机协同试飞试验模式

联合作战概念的出现和无人机多任务使命的实际运用,使得无人机联合作战成为世界各国研究发展的重点。基于协同作战和联合作战的内在联系及国内多无人机协同作战有关理论上的研究情况,分析了无人机协同试飞试验的条件和主要特点,总结归纳了无人机协同试飞试验的主要内容,提出了无人机编队的设计依据和关键问题,介绍了集中式、集散式、分布式控制的基本概念,论述了3种控制模式下的无人机协同试飞试验的实现方法和各控制模式之间的关系。     

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。     

防空武器协同数据链的设计与仿真

对防空武器平台的业务进行了分析,通过协同作战模式的特点制定了专用的数据链时隙划分及用户时隙分配,并进一步对宽带高速数据电台下的数据传输进行了分析,最后进行了宽带高速数据电台在特定环境下的仿真,得出其时延特性,证明此设计能够满足复合跟踪、目标实时引导和武器协同等信息实时传输质量要求。     

一种多UAV虚拟队形制导协同运动控制方法

针对多UAV协同运动控制问题,研究了一种非线性制导跟踪控制律,利用期望航迹和UAV的位置关系推导出侧向加速度表达式,在侧向加速度作用下实现对期望航迹的准确跟踪。提出了一种虚拟队形制导协同运动控制方法,首先设计了虚拟队形的期望航迹,采用非线性制导律实现多UAV对虚拟队形的航迹跟踪,在此基础上,通过协同成员间的通信建立位置误差控制方程,实现速度的补偿控制,将UAV调整到期望的队形位置上。仿真结果表明,该方法能有效实现多UAV的协同运动。     

一种高可靠监控模型的研究

监控模型自身的可靠性是衡量其好坏的重要指标.集中式监控模型具有简单高效的特点,但由于这种集中式管理模型只有一个唯一的管理者,因此在可靠性方面具有明显的缺陷和不足.在保留集中式监控模型优点的基础上,通过引入多互联模型、分布式机制和负载均衡策略,设计了一种具有高可靠性的监控模型,并对其进行了可靠性分析.     

战斗机综合航电/火控系统的多机协同试飞

结合战斗机综合航电/火控系统发展趋势及其特点,简述了空地一体化试飞、多机协同试飞概念,介绍了一种利用××型飞机综合航电地面支持设施模拟空中动态试验环境和多目标,与数据传输设备、DGPS多目标导航定位系统、数据融合处理系统以及空中试验机构成的多机协同试飞方案.利用仿真模拟与实际飞行相结合,减少空中飞机的数量,利用有限的资源实现多机协同作战试飞体系.对空地一体化试飞、多机协同试飞的关键技术和试飞评估进行了探讨,为战斗机综合航电/火控系统多机协同试飞提出了一种新模式.     

基于多智能体的传感器网络协同目标跟踪技术研究

针对传感器网络中的协同目标跟踪问题,分析了基于多智能体理论的分布式协同策略,提出了一种基于动态联盟的传感器网络协同目标跟踪框架,分析了系统中的智能体构成,提出了联盟中基于贝叶斯估计的Manage Agent的数据融合算法,讨论了Manage Agent的选举算法。理论分析表明,多智能体理论能够较好地适用于传感器网络的协同目标跟踪问题。     

旋翼无人机的多机协同自主探索决策技术综述

随着探索场景复杂性与任务要求不断提高,多机协同自主探索的研究受到越来越多的关注。其中旋翼无人机凭借其敏捷特性,常被用于复杂小范围场景的自主探索任务,对协同探索系统的实时性与自主性具有更高要求。聚焦于旋翼无人机的多机协同探索系统,并重点关注未知环境探索策略以及多机任务分配策略,对当前决策技术的研究进展进行了介绍并对其特点进行分析总结。将未知环境探索策略归类为基于边界、采样以及两者结合的方法进行介绍和对各自特点进行分析;将多机任务分配策略归类为基于市场、拍卖的方法,介绍了两类方法用于任务分配问题的建模过程,并重点关注协同探索工作在现实世界中的具体应用,特别针对考虑通讯限制的任务分配策略进行分析,分析了在限制场景下协同探索面临的挑战以及当前方法。最后,对多机协同探索技术的研究现状进行总结,并对未来研究重点进行了展望。     

主被动雷达协同跟踪制导方法研究

针对导弹主被动雷达协同跟踪制导问题,采取了复合制导的方法,把2种不同制导律复合作为导弹主被动雷达协同跟踪的导引法,并把卡尔曼滤波器估计应用到有目标机动时导弹的末制导。用Matlab进行仿真,对导弹的机动性,弹目遭遇时间进行研究,最后仿真分析表明了复合制导方法的优越性。     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

预警机雷达在协同空战中的多目标探测

预警机指挥下的多机协同攻防系统,利用预警机的高空机载雷达和强大的通讯导航系统有效地提高了多机攻防系统的防空预警能力和综合指挥作战能力。对该系统进行了理论框架分析,给出了其整个工作过程的各个功能模块的模型,并针对预警机的雷达探测能力进行了对多组目标实时探测跟踪的仿真计算。     

面向目标对峙跟踪的四旋翼协同编队控制方法

针对多四旋翼编队飞行过程中对地面目标对峙跟踪、几何队形生成、稳固保持和协同抗干扰问题,设计了一种可应对外部环境干扰和气动参数不确定性的多四旋翼主从式协同目标跟踪方法。首先,建立存在外部干扰以及参数不确定性的四旋翼运动学/动力学模型;其次,基于Lyapunov导航向量场设计领航者的对峙跟踪航迹使得领航者以固定对峙半径实现对目标的盘旋跟踪;然后,构造多四旋翼分布式位置保持控制器,为后续姿态控制器构造提供必要的期望指令;最后,针对四旋翼外部环境干扰和气动参数不确定性设计基于自抗扰控制的多四旋翼姿态跟踪控制器。仿真结果表明所提方法可以在局部智能体通信的前提下实现对地面目标的对峙跟踪,显著改善四旋翼编队系统的抗干扰能力,提升干扰环境下多四旋翼编队几何构型的稳固性。     

跨层协同指挥控制网络抗毁性研究

针对跨层协同指挥控制网络特点,研究指挥控制网络抗毁性问题。运用复杂网络理论解析指挥控制网络体系,提出跨层协同指挥控制的结构模型和生成算法。在此基础上,分析了指挥控制网络的多类型复合攻击策略,引入自然连通度作为网络抗毁性测度指标。仿真分析多类型复合攻击策略下的跨层协同指挥控制网络抗毁性。     

密集环境中无人机协同机动飞行运动规划方法综述

从单无人机机动飞行向多机协同扩展的通用规划框架出发,介绍了其中各模块相关研究的基本原理、代表性方法和前沿研究,主要包括用于环境障碍感知的实时导航地图构建、离散空间的路径规划、连续空间的轨迹规划、基于离散连续混合空间的规划、多航迹或轨迹的协同规划。综合无人机通用规划框架的关键技术,提出了无人机协同机动规划下一步需要重点研究的方向。     

【专题】无人系统互操作性发展现状与关键问题

无人系统正在加速由专用化、单一化向通用化、标准化发展,多无人系统协同、无人-有人系统协同、无人系统集群等新型作战概念不断成熟。无人系统互操作性是提高无人系统联合作战能力的倍增器和推动无人系统系列化发展的重要抓手,也是适应无人系统协同化、集群化发展的必然需求。本文详细阐述了无人系统互操作性的概念内涵,从顶层规划、技术创新和能力验证三个方面分析了无人系统互操作性发展现状,提出了一种针对跨域、多域无人系统互操作的等级模型,构建了自底向上和自顶向下相结合的互操作性关键支撑技术体系,剖析了通用/开放体系架构、标准协议与模块化组件、自主能力评估验证、数据传输与数据策略等技术因素,并展望了下一步研究重点。     

基于EA-FPHT的无源协同定位检测前跟踪方法

针对无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题,提出一种基于能量积累的快速极坐标霍夫变换无源协同定位检测前跟踪方法。建立了多目标无源协同定位系统的数学模型。提出了快速极坐标多目标无源协同定位跟踪方法。利用目标运动速度先验信息和雷达回波帧序号信息,组合相邻两帧满足目标运动特性的雷达数据,并在第二门限中加入目标能量积累信息构成双门限。仿真分析算法性能,并得出结论:所提方法能够有效解决无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

多机协同多目标攻击空空作战系统研究

主要研究了实现多机协同多目标攻击空空作战的关键问题--多机协同多目标攻击空空作战的空战决策,设计了空战决策算法,并对整个决策系统进行了仿真.然后,设计了多机协同多目标攻击空空作战系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真.仿真结果验证了空战决策算法的正确性.     

基于Cook-Seiford群决策算法的多机协同空战机动决策

面向多机协同空战条件下的机动决策问题,建立了三自由度战机模型,并根据空战时飞行员的实际操纵,设计出一种拓展的基本机动动作决策集。通过构造角度、速度、距离和高度优势函数建立空战态势评估模型。基于群决策理论,设计了Cook-Seiford决策算法,并首次将其应用于多机协同空战机动决策研究,有效优化了决策流程。在初始态势劣势情况下,以2对2、3对2等典型空战条件为仿真背景,将Cook-Seiford群决策算法与Copeland、Dodgson群决策算法进行对抗空战仿真。仿真结果表明,基于Cook-Seiford群决策算法的协同机动决策能够取得明显对抗优势,验证了本文设计算法的有效性,为将群决策算法用于求解多机协同空战决策提供了一种新的思路。