小型无人机系统作战效能综合评估

本文探讨了通用小型无人机系统作战效能的系统分析方法,根据各种作战任务的任务设备配置分析,采用专家团体决策和模糊数学方法进行了评估,并在其基础上建立了小型无人机系统的作战效能评估指数模型。     

空中预警机

本文说明什么是空中预警机,它在战争中的作用,以及E-2C 空中预警机的特点。详细叙述了E-3A 的六个航空电子设备分系统和空中预警机的发展趋势。     

基于灰色理论的有人/无人机协同作战效能评估

在人工智能等高新技术推动下,有人/无人机集群协同作战将是未来战争的新常态,如何有效评估其作战效能是当前亟须研究解决的重点难点问题。从有人/无人机集群典型作战任务下的作战运用能力需求入手,重点对评估指标体系构建、评估指标权重的确立与修正、评估模型构建等进行研究,实例验证了评估模型的可行性。研究成果可为评估有人/无人机集群协同作战效能提供有效方法手段,同时为有人/无人机集群协同作战运用提供理论支撑和决策参考。     

无人机蜂群通信网络电磁频谱分配问题研究

随着智能、无人技术的不断发展,无人机蜂群技术受到世界各国高度关注,而频谱资源不足和频谱管理等问题已成为制约无人机蜂群发展的重要因素。针对无人机蜂群频谱资源供求矛盾突出和蜂群无人机之间自扰互扰问题,从频域、时域、能域三个方面提出基于非合作博弈的无人机蜂群通信网络频谱分配方法。仿真结果表明,提出的无人机蜂群通信网络频谱分配方法能够有效节省频谱资源、避免蜂群无人机之间的自扰互扰,具有强抗干扰、低能耗的优势。     

基于PSO优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型

针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。     

基于视觉伺服的四旋翼吊挂抗摆控制方法

四旋翼吊挂飞行时载荷的摆动会显著影响无人机的操纵性和稳定性,无人机运动会引起负载振荡,严重威胁控制系统的安全。针对无人机从起飞阶段加速跟踪远距离时变期望轨迹,尤其是弧形轨迹的过渡过程中,吊挂载荷摆动频率较高的问题,提出了一种基于视觉伺服的三闭环轨迹跟踪和载荷抗摆控制方法,通过对期望姿态角指令进行修正,减小载荷摆动对无人机的影响。对不同吊挂载荷质量以及载荷质量突变的情况进行了分析,仿真和飞行实验结果表明,该抗摆控制策略不但可以极大地降低吊挂载荷的摆动频率,还能使无人机平稳跟踪期望飞行轨迹。     

基于智能反射面辅助的无人机主动监听优化方法

针对可疑用户可能利用无线通信危害公共安全的问题,通过智能反射面和无人机组合的方法来帮助合法监视器监听可疑链路。首先,考虑了无人机与地面用户以及地面用户之间复杂的信道交互,构建了一个合法监视器监听速率最大的优化问题。其次,为了解决这个复杂的非凸优化问题,采用深度强化学习技术,将无人机的轨迹规划和智能反射面的相移变化问题建模为马尔可夫决策过程,设计了相应的奖励函数,并基于最大熵的深度强化学习算法实现无人机和智能反射面相移设计的联合优化。最后,从仿真结果看,与无智能反射面的优化方案相比,有智能反射面的优化方案不仅提高了合法监视器的监听速率,还降低了无人机的能耗,另外智能反射面反射单元的不同数量也会对监听速率产生影响。同时,相较于近端策略优化,基于最大熵的深度强化学习算法的优化策略拥有更稳定的训练过程和更快的收敛速度。