无人机时代的喜与忧

文章论述了无人机的发展,历次战争中的表现,近年来世界五大国在无人机研制方面的进展,及未来的无人机时代的到来。     

改进博弈论的舰载无人机编队协同对海突击目标分配

目标分配问题是UAV自主控制的重要问题。针对舰载无人机编队协同对海突击目标分配问题,首先建立了基于离散动态贝叶斯网络的目标价值评估模型,在此基础上构建了舰载无人机编队的益损值矩阵,设计了舰载无人机编队协同对海突击目标分配的决策函数,提出了一种基于改进博弈论的目标分配方法,为4种不同约束条件下的目标分配问题分别设计了算法。最后对所建立的目标价值评估模型和改进博弈论的目标分配算法进行了实例仿真,仿真结果表明了模型和算法的可行性和有效性。     

无人机伞降回收系统设计与实现

对无人机伞降回收系统的组成及工作原理进行研究,在此基础上依据无人机总体要求对回收系统进行详细设计,综合考虑系统开伞动载、稳降速度及回收减震等要求,系统采用减速伞引导、主伞收口及减震气囊缓冲的回收方式,通过仿真分析及实际飞行试验验证,系统设计合理可行,满足无人机回收要求。     

对海目标识别中舰载预警直升机引导舰载无人机的方法及阵位配置

针对水面舰艇编队对海攻击时的目标识别需求,提出了舰载预警直升机引导舰载无人机实施对海目标识别的协同样式。从引导识别的基本过程入手,建立了舰载无人机占领预定识别阵位的运动要素计算模型;基于以最短时间到达预定识别阵位的要求,建立了舰载无人机目标识别时,相对舰载预警直升机阵位配置的拟合模型,并针对舰载无人机识别时的反应时间和识别距离,建立了舰载无人机阵位配置的修正模型,为水面舰艇编队对海攻击中的目标识别提供了新手段。     

基于跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出了一种基于跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航方法。结构化线特征包括跑道平面上的跑道边缘及共面的垂直于跑道边缘的单条合作标志线。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场距离为200m处,无人机的距离参数精度为<0.5m,角度参数精度为<0.1°。本文的方法充分考虑到无人机自主着陆过程中的成像特点,具有自动化程度高、工程实用性好的优点。     

基于目标中心战的舰载UAV协同对海突击作战构想

针对舰载无人机编队协同对海突击作战的特点,在充分吸收目标中心战理论的基础上,提出了基于目标中心战的舰载无人机编队协同对海突击作战构想,论证了目标中心战应用于舰载无人机编队协同对海突击作战的可行性,并对其概念和特征进行了界定和分析,着重对目标中心战理论中的“侦-控-打-评”作战过程进行适应性改造,提出了基于目标中心战的舰载无人机编队协同对海突击作战的主要环节,包括态势评估,目标选择与分配,航路规划,协同打击和效能评估等。     

对地攻击型无人机作战效能评估

由于对地攻击型无人机与有人机在性能参数和作战方式等方面存在诸多不同,为了评估其作战效能,首先建立了对地攻击型无人机作战效能评估的指标体系,然后在此基础上建立了对地攻击型无人机的综合指标模型,同时对效能模型中各分项能力的评估模型进行了完善。最后以6种无人机综合作战效能评估为例计算并检验了模型的可用性。     

有人机/无人机协同效果评估模型设计

针对目前有人机/无人机协同效果评估缺乏科学方法的现状,在确定了有人机/无人机指控体系结构的基础上,给出了一种新的基于复杂网络的有人机/无人机协同作战网络模型描述方法,进而生成了一种有人机/无人机协同作战协同效果评估模型,并运用该模型对有人机/无人机协同作战网络拓扑模型进行了协同效果评估.     

印度海军即将接收“米格-29K／KUB”舰载战斗机

美国ImSAR公司正在以“扫描鹰”无人机为平台,试飞一种仅0.9千克重的微型合成孔径雷达——NanoSAR。目前,标准的小型SAR重约13.6千克,大多数小型SAR重量在22.7-90千克之间。除大型无人机外,这个重量对多数无人机来讲过重,而NanoSAR的重量还不到标准的小型SAR重要的1/10,可以有效解决小型无人机搭载SAR的问题。     

亚洲军用无人机发展新动向

继美、欧之后,亚洲国家近年来也越来越重视军用无人机的发展,除长期在该领域位居于前列的以色列外,印度、韩国、日本、新加坡,土耳其、伊朗等国家都在积极研制或从国外购买军用无人机。