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。     

蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

反无人机绳网捕获系统的动力学建模与仿真

针对无人机"黑飞"问题,提出了包含捕获平台地面发射、柔性绳网空中展开抓捕和降落伞回收的反无人机绳网捕获系统方案,建立了全过程动力学模型.并将动力学模型中的平台飞行轨迹模型和绳网展开模型与飞行试验数据进行了对比验证.结果表明,该系统动力学建模与仿真方案可行,对系统工程设计具有指导意义.     

基于进化算法的多无人机协同航路规划

以突防航路时域协同指数、空域协同指数、突防时长指数和受威胁指数为规划目标,以最小直线航路段长度、可飞空域、续航能力和进入任务航路方向为约束,构建了多无人机协同突防航路规划模型。结合模型特点,利用合作型协同进化遗传算法对该模型进行求解。     

无人机测控系统Turbo-MAP译码方法

无人机测控数据链系统与地面控制站进行的是遥测数据、侦察图像及遥控指令的传输,因此,高质量的通信是确保无人机数据链发挥效能的关键技术之一。针对无人机信道的特点和要求,研究了无人机信道的Turbo-MAP译码模型,提出一种无人机测控系统Turbo-MAP译码方法,并针对各种参数条件进行了Matlab仿真。实验结果证明,该方法能够保证在发送数据的时候尽量使用长度较长的数据包且增加交织深度,并显著提升译码BER性能。     

一种组件化的无人机机动模型设计与实现

在联合作战背景下,无人机已然是不可或缺的作战力量,因此,在基于联合作战的仿真系统中,研究并建立无人机模型是当前的工作重点。针对无人机空中机动行为的建模需求,采用组件化建模的方法,设计并构建了固定翼的无人机机动模型,初步实现了无人机的空中机动行为,最后通过仿真推演,验证了模型的可用性与合理性。     

基于分组优化改进粒子群算法的无人机三维路径规划

针对粒子群算法在解决三维路径规划问题中遇到的过早成熟、陷入局部最优等问题,借鉴鸡群算法中的分组优化策略,对粒子群算法中的粒子进行分组处理,并在小组粒子更新时采取模拟退火操作,提高了粒子群算法的局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优和早熟的现象。利用MATLAB进行实验仿真,验证了使用鸡群分组优化策略和模拟退火操作改进后的粒子群算法在解决无人机三维路径规划问题上的可行性和有效性,实验结果表明,改进后的算法具有更强的局部搜索能力且规划的航迹稳定性更好。     

面向无人机识别网络中链路中断概率的优化算法

针对无人机识别网络,提出基于时间和带宽资源分配的链路中断概率优化算法（time and bandwidth allocation-based outage probability optimal algorithm,TBAP）。在TBAP算法中,先推导了中断概率的闭合表达式。再建立基于时间和带宽资源分配的中断概率最小化的目标问题,然后运用快速收敛算法求解目标问题,进而获取最优的时间和带宽分配策略。仿真结果表明,相比于传统的二分分配法,TBAP算法具有更低的中断概率。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。