应用虚拟样机技术优化设计卡钳

分析了传统设计方法的弊端,介绍虚拟样机技术这一全新的设计方法.以应用动力学仿真软件ADAMS建造卡钳虚拟样机优化设计的实例,说明虚拟样机技术可以缩短开发周期、降低成本,提高设计质量和可靠性.     

CEC的协同交战潜力

美国海军协同交战能力(CEC)系统在一体化的战斗群防空中可能有一个量的飞跃。但是,由于复杂的互操作问题使引入该系统的工作推迟。本文描述了CEC的技术支撑、联合部队采用CEC的潜在作用和为解决互操作性问题进行的大量工作。     

基于改进强化学习的多无人机协同对抗算法研究

多无人机的作战协同研究内容主要包含飞行协同、侦察协同及干扰协同,随着无人机数量及协同决策内容的增加,多智能体强化学习模型的状态空间及动作空间维度呈指数增长,多智能体强化学习算法在训练中不易收敛,协同决策水平难以得到显著提升。采用并对多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法原理进行模型构建,在此基础上提出了一种选择性经验存储策略的多智能体深度确定性策略梯度(SES-MADDPG)算法。该算法通过设置回收存储标准以及选择性因子,对进入经验池的经验进行选择性存储,以缓解奖励稀疏的问题。仿真实验表明,在保证算法时间复杂度的前提下,SES-MADDPG算法比其他强化学习算法有了更好的收敛效果,相较于MADDPG算法,任务完成率提高了25.427%。     

无人机-无人车空地无人集群系统多任务协同控制

针对无人机-无人车空地无人集群系统多任务控制问题,开展了一种多任务协同控制的自适应鲁棒控制方法研究。首先,根据多任务控制问题的不同情况,确定系统的动力学模型及控制目标。其次,通过伺服约束的形式描述了被控系统需要遵循的约束,将多项控制任务所建立的约束进行整合,并建立约束跟随误差χ。随后提出了一种自适应鲁棒控制方法,并设计自适应律抑制系统中存在的不确定性,保证系统在复杂不确定性干扰下,仍具有较好的控制精度和系统稳定性。仿真结果表明,所提控制方法相比于LQR控制能够在较大不确定性影响下完成无人机-无人车空地无人集群系统控制中的多任务协同控制,不仅使相关各类误差在5 s内快速收敛至0,还能够使系统具有良好的控制性能。     

基于势场导引的空地跨域协同探测方法

对未知区域的探测一直是无人系统的典型任务场景,具有广泛的应用性。但探测过程中各种信息通常十分冗杂,仅一次覆盖探测往往无法获取任务所需的全部信息。针对此,受人工势场法启发,提出了一种通过势场来为空地异构无人平台提供导引的探测策略。首先,将未知区域进行栅格化处理;其次,针对无人机与无人车在探测过程中的特点与优势分别为其设计不同的势场函数,使得无人机与无人车组成的异构无人系统优势互补,能在较短的时间内安全无碰撞地实现协同探测;最后,搭建仿真环境对提出的探测策略进行验证,并与其他传统算法进行对比。仿真结果表明,所提出的协同探测策略能导引无人系统以较短时间在任务区域内多次覆盖探测,以达到任务规定探测程度且探测完成时间相比于覆盖路径规划的传统方法降低了约41%,具备一定的时间优越性。     

一种基于虚拟阵元的超波束形成方法

针对超波束形成方法(Hyper Beam-forming,HBF)在实际应用中的不稳定问题,依据阵元间协方差矩阵同一斜对角线上不同元素具有相同相位差的特点,提出了一种基于虚拟阵元的超波束形成方法(Hyper Beam-forming Based on Virtual Array Element,VAEHBF)。该方法按互相关法对接收阵进行虚拟扩展;按HBF思想分子阵分裂波束形成;对分裂波束形成结果进行合成,得到改善的超波束形成结果。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比HBF方法,该方法通过对接收阵进行虚拟扩展,在保持分辨力不变的情况下,可进一步提高合成波束增益,对信噪比的适应能力得到了3 dB提高,提高了HBF的目标检测性能及方位估计能力。     

基于灰色聚类的信息作战指挥协同效能评估

在立足于作战指挥理论的基础上,分析了信息作战指挥协同要素,研究了信息作战指挥协同要素与指挥协同能力之间的映射关系,设计了信息作战指挥协同效能指标体系,利用基于中心点的三角白化权函数对各级指标进行灰色聚类评估。评估结果表明,针对查找信息作战指挥协同活动中存在的短板所提出的改进建议,具有一定的参考价值。     

新一代步兵班组的多源图像侦察信息融合

传统的步兵班组侦察作战往往受限于士兵自身携带的手持/背负式侦察装置。随着班组微型无人侦察平台等新要素的成熟和应用,未来战场班组侦察越来越趋向于单兵、无人平台协同侦察的模式。基于新一代步兵班组的侦察体系,构建了典型班组侦察模式和流程,分析了多源图像处理的流程、涉及的算法和关键技术,为步兵班组多源图像侦察信息融合的深入研究提供了一定的参考。