一种吞吐量优化的无人机飞行轨迹规划算法

基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协作通信已成为满足下一代蜂窝用户需求的有效技术.UAV的飞行轨迹对通信服务质量有直接影响.为此,提出吞吐量优化的UAV飞行轨迹规划(UAV Trajectory Planning to Maximize Throughput,TPMT)算法.TPMT算法以最大化用户与UAV通信链路的吞吐量为目标函数,并通过求解目标函数规划UAV的飞行轨迹.先构建用户与UAV的信道模型,再建立最大化吞吐量的目标函数,然后,引用混合优化算法GASimplex求解目标函数.仿真结果表明,提出的TPMT算法能够快速收敛,并提高了吞吐量.     

辨析非线性编辑系统中的几个概念

本文对非线性编辑系统中的几个容易混淆的概念如通道与轨迹、实时特技与软件特技、实时字幕与软件字幕、压缩方式及压缩比等进行了辨析阐述。     

三维表面裂纹扩展轨迹与数值仿真研究

针对三维表面裂纹扩展形态和轨迹难以预测的特点,基于ANSYS有限元分析软件,利用三维裂纹扩展仿真方法,开发三维裂纹扩展程序,研究典型的三维表面单裂纹与三维非等大共面表面双裂纹扩展轨迹,实现了任意三维多裂纹扩展轨迹的数值模拟。主要研究内容与结论如下：针对三维表面单裂纹模型,当初始裂纹形状c/a>1时,最深处的应力强度因子值大于自由表面处应力强度因子值,随着裂纹的不断扩展,前缘会渐渐趋于稳定的圆形。而对于三维非等大共面表面双裂纹,较大的裂纹扩展速率大于较小的裂纹。开始时2条裂纹均沿光滑的样条曲线扩展,后来受到另一条裂纹的影响,在彼此接近处,由于应力放大作用,此部位的应力强度因子变大,扩展速率也会高于裂纹前缘其他部位。     

基于FOCUSS二次加权的DOA估计方法

针对■-SVD、FOCUSS等稀疏重构算法应用波达方向(DOA)估计时,存在或运算量大、或精度不高的问题,提出了一种基于FOCUSS二次加权的信号DOA估计方法。将传统DOA估计表述为稀疏表示的信号模型,通过贝叶斯理论推导目标函数的最优解及加权矩阵,并在迭代过程中对结果进行二次加权优化,进一步增强恢复结果的稀疏性,提高恢复性能。仿真实验证明了该方法的优越性:与其他稀疏重构方法相比,该方法恢复精度高、稳健性好、运算量低。     

基于人工势场法的多机编队重构防撞控制

针对多机编队在队形变换过程中存在的机间碰撞问题展开研究。首先基于人工势场法提出一种有界斥力函数的设计方法;同时为避免同平面内队形变换导致的航迹交叉现象出现,设计了队形变换协调策略,有效解决了人工势场法容易陷入局部极值点的问题。其次,通过引入时变权重系数协调防撞控制量和一致性控制量,设计了机间防撞控制协议,在提升队形变换速度的同时确保无人机之间的距离始终大于安全距离。最后,通过数值仿真实例验证了所提编队防撞控制方法和队形变换协调策略的有效性,不仅显著提升了协同编队的安全性,还能够支撑未来大规模多无人机系统协同编队。     

非奇异快速终端滑模及动态面控制的轨迹跟踪制导律

针对飞行器跟踪预设轨迹的问题,提出非奇异快速终端滑模和角度约束的轨迹跟踪制导律。通过引入虚拟目标点,提出参考轨迹曲率半径的期望视线角约束条件,建立带有视线角约束并考虑自动驾驶仪动态特性的轨迹跟踪数学模型。为了保证在有限时间内跟踪预设轨迹并避免出现奇异问题,采用快速非奇异终端滑模和动态面控制方法进行制导律设计。推导出视线角误差和轨迹跟踪误差之间的数学关系,并利用Lyapunov稳定性准则证明轨迹跟踪误差最终有界任意小。与弹道成型轨迹跟踪制导律进行仿真对比,仿真结果表明所提出的制导律具有良好的跟踪性能及鲁棒性。     

基于Volterra级数的航空年事故率预测方法

针对当前航空年事故率传统预测精度不高的问题,从分析混沌特性入手,对事故数据重构相空间,构建了航空年事故率预测的Volterra级数模型。对航空年事故率数据进行预处理,采用0-1混沌特性判定方法判断时序的混沌特性;在混沌时序的基础上,应用互信息法和假近邻法确定相空间的参数,重构相空间;基于此,构建二阶Volterra自适应预测模型,并采用NLMS算法实时获取模型的最优参数;最后,应用模型对美国空军飞行事故万时率进行预测,能够将相对误差控制在2%以内,优于传统灰色时序组合预测模型,所建的模型反映了航空装备的安全状况。     

基于STK的弹箭半实物飞行实时可视化仿真

随着信息化时代的到来,在先前所建立的弹箭半实物飞行实时仿真系统的基础上,研究了弹箭飞行的实时可视化方案。因此,在弹箭半实物飞行的Windows+RTX实时仿真系统下实现与STK软件的RT3模块的实时数据传输与控制,从而实现弹箭飞行的实时可视化。结果表明:基于STK建立的弹箭半实物仿真实时可视化系统,可以在STK窗口看到弹箭飞行姿态和轨迹的变化,通过对姿态和轨迹进行分析,可以得到该可视化系统满足需要的实时性要求。     

基于组合非线性反馈的机器人鲁棒控制方法

自身关节摩擦或外部环境扰动不可避免地会对机器人系统产生不利影响,致使系统产生定位误差和抖动,从而弱化系统的控制性能。所使用的方法在组合非线性反馈(CNF)控制器的基础上加入干扰估计补偿项(鲁棒项)所形成的新型控制器可以有效地解决这个问题。最终仿真结果表明,新型控制器不但能保留原有组合非线性反馈控制方法的优点,还可以有效抑制摩擦等扰动对系统的影响,使系统获得更好的控制性能并保持较强的鲁棒性。