从X-47B看美国无人作战飞机发展

无人作战飞机代表了航空装备无人化发展的方向.美国X-47B无人作战飞机已经完成了航母上自主弹射起飞和拦阻着舰,标志着美军海空作战模式将发生革命性的改变.这是人类的一小步,但对于无人系统来说却是技术发展的一大步.文章以X-47B为例,回顾了美军无人作战飞机的发展历程,分析了美军对无人作战飞机的概念和认识的变化,以及无人作战飞机对未来空中作战的影响,总结了值得借鉴的经验和教训.     

需求可拆分的应急物资调度问题的蚁群算法

应急物资调度问题是个典型的需求可拆分的车辆路径问题,区别于传统的车辆路径问题,将每个需求节点只能由一辆车访问的约束去除,允许需求节点由多辆车进行访问。针对应急物资调度问题的特点,建立相应的多目标车辆路径数学规划模型(SDVRP),并根据模型特点设计改进蚁群优化算法。最后,进行相应的算例分析,验证了该模型和算法的有效性。     

基于MATD的高超声速飞行器反演控制

针对高超声速飞行器弹性体模型,提出了一种基于改进的反正切跟踪微分器(MATD)的鲁棒反演控制器。将控制系统分为高度和速度子系统,采用反演方法设计虚拟控制量和实际控制量。引入MATD对高阶系统虚拟控制量求导,避免了传统反演方法"微分膨胀"的问题。基于MATD设计干扰观测器,对模型不确定项进行精确估计,增强了控制器的鲁棒性。最后,通过实例仿真验证,该控制器对速度和高度指令具有很好的跟踪效果,且具有较强的鲁棒性。     

无人机小样本条件下遮挡和混淆目标识别方法

针对无人机对地目标识别过程中的小样本问题以及目标存在的遮挡和混淆情况,提出了一种融合自注意力机制的小样本目标识别模型。在利用元学习思想获取小样本学习能力的基础上,将自注意力机制学习目标内部各部分之间的上下文依赖关系引入模型,从而增强目标表征能力,以解决遮挡和混淆情况下有效特征不足的难题。为验证模型效果,通过对基准数据集和无人机航拍数据进一步加工,构建了遮挡和混淆目标数据集,设置了不同的遮挡程度和背景混淆率。通过在不同数据集上的验证,并与深度学习模型对比,证明提出的模型具有更高的学习效率和识别正确率。     

水域无人系统平台自主航行及协同控制研究进展

水域无人系统平台是指可通过远程遥控、无人驾驶、自主航行等方式达成任务的一类平台,涵盖无人船艇及其所配备的无人机、自主水下机器人等.自主航行及协同控制理论技术水平是水域无人系统平台的核心所在,已成为船舶与海洋工程及水上交通等领域的热点研究方向.为掌握水域无人系统平台的自主航行及协同控制方面的发展动态和趋势,综述了水域无人...     

变质心再入飞行器自抗扰控制器设计(英文)

再入飞行器采用变质心控制不但可以保持较好的气动外形,还町以增大机动能力,但变质心控制较强的非线性和耦合性大大增加了控制系统设计难度,使控制器设计和实施的代价较高。针对这一问题,基于自抗扰控制技术,设计了变质心再入飞行器双通道解耦控制器。通过构造连续光滑扩张状态观测器,不加区分飞行器的各类干扰与耦合,对其统一进行估计:利用非线性状态反馈控制律,并自适应调节控制参数对其进行补偿,实现对飞行器姿态的解耦控制。仿真结果表明:该方法大大降低了对系统模型精度的要求与控制器设计实施代价,对变质心再入飞行器非线性、耦合性以及参数摄动具有较强的鲁棒性。     

基于单变量多目标规划的装甲车辆冷却系统智能化控制

根据新一代装甲车辆推进系统热部件散热特点及其冷却系统调控原理,提出了一种单变量多目标数学规划与模糊智能控制相结合的控制算法。该算法将冷却系统抽象为单变量多目标数学规划问题,采用加权的方法将多个目标函数转化为综合目标函数,输入到模糊智能控制器中进行冷却控制。仿真结果表明:该控制算法具有良好的控制效果,能够有效地解决新型推进系统热源多、目标温度范围广而可调参数单一的问题。     

基于信息链的防空作战体系能力分析方法

针对要地防空指挥控制系统的组成、结构和功能,通过双层图对作战体系结构进行建模,提出体现作战体系作战业务流程、信息连通性的双层信息链搜索和解析方法,实现了将信息链与作战体系能力分析的有机关联。仿真验证表明,该方法有效地体现了在作战体系能力分析中,各类型作战实体的协作性和连通性,提高了作战体系作战能力与体系结构的融合能力,利于作战体系的作战效能评估。     

一种基于Dijkstra算法的航空平台组网技术

针对航空平台在超低空和超视距飞行过程中,传统单一的TDMA网络难以满足无盲区通信需求,提出一种基于Dijkstra算法的AdHoc组网技术。通过建立实时邻居信息表、网络拓扑表和动态路由,在工程应用中实现了具有中继功能的地空-空空高速实时无线传输网络,满足了部队通信网络大范围覆盖和实时性需求。     

近似平面场景多视点图像拼接算法

以小型无人机对地观测为应用背景,研究了近似平面场景多视点图像拼接问题。对于已知粗略相机位姿的情况,提出一种融合相机位姿信息和图像特征点对应信息的方法,采用直接稀疏Cholesky分解方法求解拼接全局优化问题。由该方法得到的拼接结果没有全局变形,局部拼接误差也得到了明显的改善。对于相机位姿未知的情况,先采用structure-from-motion(SFM)方法恢复相机姿态和场景稀疏结构信息,再采用稀疏全局调整方法获得最终的图像变换参数。通过沙盘图像和真实的航拍图像拼接实验验证了算法的有效性。