二阶非线性多智能体系统的分布式编队控制

面向多智能体系统编队协同完成既定任务,针对具有非线性动态的二阶多智能体系统的编队控制问题,开展分布式编队控制协议设计.考虑到集群运动过程中,各智能体只需调整自身与相邻智能体的相对位置即可维持整体队形.基于邻居智能体之间的相对状态信息,提出了具有时变增益的自适应控制协议,证明了多智能体系统在该控制协议作用下能实现编队控制...     

时变通信时延下的多无人机系统编队追踪控制

针对存在时变通信时延的情形,研究了多无人机系统的编队追踪控制问题,使得系统中的领导者能够追踪期望轨迹,跟随者能够追踪领导者轨迹并形成期望编队。对系统中的无人机建立其动力学模型,对于所描述的情形作出一些基本假设和说明。基于一致性理论对领导者和跟随者设计相应的控制器,通过变量代换和数学变形,将原系统的编队追踪控制问题变为低阶系统的渐近稳定问题。设计合适的Lyapunov-Krasovskii函数,运用线性矩阵不等式的相关定理,推导出新系统渐近稳定的充分条件。在Matlab环境中对系统进行飞行仿真实验,实验结果表明：在满足所给条件时,系统在时变通信时延条件下能够实现编队追踪控制。     

一种基于证据理论的陆战场机动平台情报关联方法

针对陆战场情报来源对象不明的问题,提出了一种采用证据聚类技术对陆战场机动平台情报进行分类以实现目标关联的方法。该方法针对陆战场机动平台的特点,建立描述该类情报的证据理论模型;并将各情报之间的矛盾量化成冲突因子,推导分类优化函数;然后采用平均场模拟退火算法进行情报分类。     

基于人工势场的军事态势分析模型

在基于Agent建模仿真方法的战争复杂性研究过程中,为了解决高层指挥控制Agent对军事态势自主分析判断能力的问题,引入了高等物理学中电势场的基本原理来对战场军事态势分析进行建模--并取名为人工势场.介绍了人工势场模型构建的基本原理,结合工程实践详细讨论了该模型在理论和工程实现上的一些基本问题,最后给出了基于该模型的几个简单的分析测试实例.仿真实验证明该模型用于高层指挥控制Agent的实时军事态势分析是可行的.     

一种时域标量场平面波算法的改进方法

基于现有时域平面波(PWTD)算法,提出了一种对时域标量场平面波算法的改进方法。此方法将现有算法中的插值计算改为制表查询,并给出了其最大误差。另外,还将现有算法中转移算子中对时间求导提到算法最外层,将原先所需的(K 1)(2K 1)次FFT和IFFT计算减少为一次FFT和IFFT计算。最后算例证明当算法选取适当参数值时,可获得需要的计算精度,并验证了改进算法所需计算时间远少于现有算法。     

延时和切换拓扑下多智能体系统动态事件触发一致性

研究了具有延时和切换拓扑的一般线性多智能体系统动态事件触发一致性问题.在实际系统中,传统的触发方式并不能有效地节约网络资源,在事件触发机制的基础上,通过引入动态变量提出了动态事件触发机制.使所设计的事件触发条件可以根据系统的运行状态进行动态调整,从而减少控制更新的频率.在时延控制输入、切换拓扑及动态事件触发下,建立了闭...     

实测海浪水压场特性分析

海浪水压场是舰船水压场的主要背景干扰.为深入研究海浪水压场与舰船水压场的特征区别,在大量实测海浪水压场数据的基础上,对其时域及频域特性进行研究,并对海浪水压场的平稳性进行了检验,结果表明,海浪水压场能量主要集中在低频范围,且随着海况和水深的增加,最大能谱频率向低频方向移动,在较短的时间内,可将海浪水压场视为平稳随机过程.     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.