基于改进遗传算法的多无人机航路规划方法

在分析多无人侦察机任务需求、限制以及特性等要素基础上,建立了多无人机航路规划优化模型。以航程作为性能指标,将多无人机侦察多目标航路规划转化为多旅行商问题。通过对多旅行商问题特点分析,采用遗传算法基本思想,对编码和适应度函数以及操作算子进行合理设计,并改进了交叉和变异操作算子以取得更好优化结果。仿真结果表明所提算法的合理性和有效性。     

基于MPC和ESO-DO的四旋翼轨迹跟踪控制

针对扰动作用和模型不确定性下四旋翼无人机精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种主动干扰抑制和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)策略。模型预测控制器通过扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)和扰动观测器(Disturbance Observer, DO)来估计和补偿干扰,从而实现位置环精确控制。在存在外部干扰和参数不确定性的情况下,通过仿真实验,证明了所提出的方法提高了对建模误差和干扰的鲁棒性,同时实现了对参考轨迹的平滑跟踪。     

小型旋翼无人机建模及航线控制研究

航线跟踪精度是无人机飞行性能的重要指标,针对小型旋翼无人机航线控制问题,在姿态控制的基础上采用PID控制算法实现对预设航线的跟踪.以中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所研究人员搭建的轴距410 mm的小型四旋翼无人机平台为研究对象,通过牛顿-欧拉法建立了小型四旋翼无人机非线性动力学模型.使用MATLAB/SIM...     

航母编队反无人机蜂群作战能力需求分析

航母编队作为高价值目标势必会成为无人机蜂群攻击的重点,反无人机蜂群作战的重要性和必要性不断凸显。针对航母编队面临的无人机蜂群威胁特点,结合武器装备和战术战法实际,分析航母编队现阶段反无人机蜂群作战能力,进而提出未来航母编队反无人机蜂群作战能力需求,为航母编队反无人机蜂群作战方案拟制以及未来航母编队防空武器发展提供理论依据。     

P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略研究

针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。     

一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法

针对无人机平台空间和资源有限、高分辨率SAR图像检测容易出现目标标注不准以及计算量过大等问题,提出一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法。该方法首先利用双边滤波器抑制高分辨率SAR图像中存在的相干斑噪声和目标内部的非均匀起伏;然后进行一次大尺度的SLIC分割,通过对超像素单元粗糙度进行分析,对存在欠分割问题的超像素单元再进行一次小尺度的SLIC分割;最后对过分割的超像素单元进行合并处理,最终得到目标检测结果。实验结果表明,该方法不仅可以提升对高分辨率SAR图像目标的检测效率,改善SAR图像目标提取能力,还有利于发现部分人工方法容易遗漏的小目标,具有很好的工程应用价值。     

无人机的应用及发展趋势

本文结合无人机的发展历史,阐述了无人机在军事上的重要地位,介绍了世界主要军事强国目前无人机发展的现状,分析了无人机的主要特点,列举了无人机在军事上的应用,介绍了无人机的发展趋势。     

部队机动作战中无人机安全威胁与防控对策

近几场局部冲突表明无人机作战已由小规模使用转向常态化运用,无人机机型谱系众多、作战样式多样,给传统防控体系带来了全新挑战,特别是严重威胁装甲车、坦克、后勤车队等机动作战单元的安全。在分析无人机主要安全威胁的基础上,立足当前典型的无人机防控手段,针对性开展机动作战中无人机防控体系设计,提出驻车待机阶段和机动行进阶段两种防控模式,重点围绕防区规划、防控流程、战术要领研讨防控策略,以期为现代战争中机动作战单元无人机防控力量建设和实践运用提供参考。     

无人机极限边界性能突变模型和评估方法

近年来,无人机的应用范围不断扩大,投入数量呈指数增长,获取无人机在实际环境下的能力底数已成为现阶段的现实需求。无人机执行飞行任务的能力随着使用包线扩展和环境逐渐恶化,其性能由渐变到发生量变,最终在极限边界附近突变、质变。这一过程具有非线性、跳跃性,结果具有显著的突变特征,即在相对较短的时间内,无人机从具备执行飞行任务能力的状态突然转化为丧失飞行能力的状态。引入突变理论,依据系统的内在作用机理将无人机极限边界性能评价问题转变为由多个控制变量组成的系统,提出突变模型和评估方法,并从无人机自身能力和外部环境影响两个方面解构无人机的有效飞行时间模型及推论,构建无人机极限边界性能结构层次,建立极限边界性能评价原则和步骤,获取无人机极限边界性能与正常性能使用、不同类型无人机极限边界性能的对比关系,为探索无人机极限边界性能和不稳定状态提供解决方案。     

遥控机动式侦察干扰系统

本文在阐明遥控机动式侦察干扰系统的作用地位、任务、功能、组成的基础上,详细分析了系统的遥控、遥测、侦察探测子系统的体系结构、组成、数据传输及设备功能等。