动态威胁环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在动态战场环境下的测向定位问题,提出了一种基于动态窗口法的单机测向定位航迹优化算法。以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,在由动态探测雷达和静/动障碍构成的动态战场环境中,基于动态窗口法思想,将测向定位航迹优化评价准则由传统的单步最优原则扩展到对多步预测航迹的评价,同时考虑雷达探测和静/动障碍环境对预测航迹的影响,通过滚动时域方法控制无人机最优航向。仿真结果表明,所提方法能够使无人机在有效逃避雷达探测威胁以及规避环境中静/动障碍的条件下保证对目标的高精度测向定位,为解决动态战场环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

基于有限元法的超声相控全矩阵检测与成像仿真

全矩阵超声相控阵成像技术具有信噪比好、缺陷分辨率高等优点,近年来在无损检测领域获得广泛研究.基于全矩阵数据采集理论和全聚焦成像算法原理,采用有限元法建立超声相控全矩阵检测模型,该模型以钢板中的圆孔缺陷检测为研究对象,提取检测模型中超声纵波幅值信号进行分析.仿真结果显示,采集到的全矩阵A扫描数据具有对称性,且全聚焦算法能有效地实现缺陷的反演成像.成像结果进一步表明,与常规B扫描检测模型相比,该全矩阵模型能准确定位缺陷位置且成像效果较好.而对于某一特定检测介质的全聚焦成像,不同的阵元数成像效果也不同,可以通过数值模拟确定最优的阵元数.     

基于方向信息的无人机群编队控制算法北大核心

针对无人机群的速度跟踪编队控制设计了基于方向信息的控制策略,其中无人机的控制器设计只依赖于临近无人机的相对方向,从而可以应用于无人机群通信受阻的情况。通过设计基于方向信息的比例积分控制器完成了无人机群编队系统的速度跟踪问题,控制器的稳定性分析采用了基本Lyapunov函数的方法,与基于优化策略和持续激励方法相比更利于控制策略扩展应用到更加复杂的情形中。最后,分别通过定点和速度跟踪编队控制仿真实验,验证了控制方法的有效性。