基于角色切换策略的多无人机协同区域搜索

针对存在随机分布目标的区域快速搜索问题开展研究,考虑无人机有限通信能力和探测信息的实时回传需求,提出了一种基于角色切换策略的多无人机协同区域搜索方法。首先,考虑各无人机平台的历史搜索信息和协同搜索收益,基于概率传感器模型构建了多无人机协同区域搜索求解框架;其次,基于4项无人机节点重要性的评价指标,采用改进逼近理想解排序法（TOPSIS）完成无人机节点重要性评估,通过无人机角色动态切换实现了区域搜索过程中协同搜索收益与网络连通性的平衡;最后,考虑机间防撞、通信保持、无人机运动学等约束条件,利用分布式滚动时域优化方法完成各无人机在线运动规划,实现多无人机协同区域搜索。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。      

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

无人机位姿测量的点特征视觉方法

针对无人机在动态环境下快速高精度定位的问题，提出了用单目相机对无人机上的人工特征点进行位姿解算的方法。在无人机上放置一定数量的小型LED灯，并将其作为视觉测量的特征点，并以其中一个点作为原点建立无人机机体坐标系。通过多场景测量确定特征点在机体坐标系下的三维位置，再将三维位置与特征点在图像中的成像位置相匹配，最后使用EpnP算法求解出无人机的位置和姿态。在实验部分，利用三轴移动平台和三维转台，分别对位置解算结果和姿态解算结果进行误差测量。试验结果表明，位置解算误差在2%以下，姿态误差在8%左右。同时，该算法的处理时间在2 ms左右，该算法可以满足无人机对定位的实时性和精度的要求。     

未知环境下无人机集群协同区域搜索算法

针对无人机集群在无先验信息的未知环境中协同搜索的问题,提出了一种以覆盖率为实时搜索奖励的无人机集群协同区域搜索算法。首先建立覆盖分布地图（CDM）来描述任务环境,并采用Hadamard积实现CDM的快速更新,继而基于CDM计算覆盖率来定量描述实时搜索效果。将无人机集群视为一个控制系统,基于分布式模型预测控制理论建立系统的预测模型,并将预测周期内最大覆盖率增量设为奖励函数,采用差分进化算法进行求解,得到最优解作为系统的最优输入。仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,在出现突发情况时,覆盖率远高于平行搜索方法。      

多无人机协同搜索区域分割与覆盖

多无人机覆盖搜索是无人机的一项主要任务,将搜索区域进行分割后,每个子区域内成为单机覆盖搜索问题,大大降低了任务难度.对无人机的平行搜索策略进行了详细的分析,针对平行搜索策略给出了搜索起始点、转弯关键点、搜索终点的判断依据,使得区域覆盖率达到100%.分析了最小转弯半径对搜索路径的影响.根据无人机初始位置和搜索面积对任意凸多边形搜索区域进行分割.针对无人机搜索的特点,以转弯次数作为主要依据对分割结果进行评估.对不同情况下无人机从初始位置到搜索起始点的路径进行了研究.最后通过仿真验证了方法的实用性.      

基于信息素决策的无人机集群协同搜索算法

针对无人机(UAV)集群在未知环境中无先验信息条件下的搜索问题,提出了一种以信息素为决策机制的无人机集群协同搜索算法。首先,考虑无人机通信约束,建立了有外部节点的星型网络通信和无外部节点的自组织网络通信2种形式的搜索模型。其次,通过环境地图向信息素地图映射的方法建立任务环境模型。将任务过程分为3个阶段,在搜索阶段,无人机通过不断地移动实现本机信息素地图的更新;在通信阶段,通过通信网络实现多机信息素地图的融合;在决策阶段,根据局部信息和全局信息做出决策,并将栅格信息素浓度作为决策函数来引导无人机的位置更新。基于信息素地图覆盖率来定量描述搜索效果。最后,仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,表现为搜索效率高、抗毁性强、受集群的初始位置影响小。      

基于飞行冲突网络最优支配集的冲突调配策略

针对空中交通流量逐年上升、管制压力增大、飞行冲突难调配的问题，以航空器为节点，基于航空器之间的速度障碍关系建立飞行冲突网络。定义最优支配集的概念，通过移除飞行冲突网络的最优支配集节点，快速消解网络中的冲突，降低网络的复杂性。在使用粒子群（PSO）算法对网络最优支配集进行求解的过程中，引入免疫机制，设置节点和连边2种类型的抗原，保证对关键航空器和高风险冲突的优先调配。实验仿真表明：所提冲突调配策略相较于传统方法能够快速识别网络中的关键航空器节点，并对高风险的冲突连边具有较好的灵敏性，可为管制员和管制系统提供更加准确、可靠的信息和建议，在宏观上辅助进行飞行冲突的调配。     

应急轨道机动变轨方案快速设计算法

为了满足应急轨道机动过程中测控约束和时间、燃料资源等各方面的要求 ,提出了一种变轨方案快速设计算法.给出了适用于变量搜索的轨道机动变轨模式,将变轨 方案快速设计问题转化成了约束优化问题;建立了完整的测控约束数学模型和对测控约束的 处理算法;然后利用遗传算法搜索出了同时满足测控约束条件和优化目标的变轨方案.算例 表明,利用此算法设计得到的变轨方案,能够满足应急轨道机动任务的需要.      

基于合作博弈的多机冲突解脱算法

为解决低空无人机冲突解脱过程中个体支付成本不公平问题,提出了基于合作博弈“核仁解”概念的多机冲突解脱算法。针对低空多机冲突场景的特点,基于“核仁解”概念,建立无人机冲突解脱支付矩阵。结合人工势场法与蚁群算法的优点,提出基于人工势场法-蚁群算法(APF-ACO)的冲突解脱混合求解策略。仿真结果表明:综合计算时间、可行性与系统效率3个评价指标,APF-ACO混合求解策略效能最优;基于合作博弈“核仁解”的求解策略在一定程度上可提升个体公平性;同时能够在牺牲少量整体利益的前提下,拥有优先级无人机的快速规划达到目标。      

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务，如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时，延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成，导致任务数据丢失，所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略，提高地月中继卫星的资源利用率，减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究，在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上，以最小化数据丢失量为优化目标，建立了地月中继卫星任务调度模型，并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明，基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法，是一种合理、有效的调度方法。     

基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配

无人机（UAV）集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势，得到最优武器-目标分配（WTA）方案，使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求，又能够较少作战单元消耗，建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型，采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法（WPA）对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率，避免陷入局部最优，引入蚁群优化（ACO）算法中信息素启发规则，对游走行为及狼群更新机制进一步改进，提出了基于信息素启发狼群算法（PHWPA）的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的，相比较于其他算法，PHWPA具有更高效的寻优能力，能够为UAV集群作战火力规划提供支持。      

基于人机合作的无人机实时航迹规划

针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。     

协同无线通信系统中的分布式自适应功率分配

在系统总功率一定的情况下,通过在协同节点间进行优化的功率分配以改善系统的接收性能.针对单中继协同传输,推导了节点间最优功率分配因子的闭式表达式,给出了中继节点的激活条件,仅当信道的衰落特性满足该条件时,中继节点才发送信号到目的节点,否则进入空闲状态.多节点协同传输场景下,直接根据系统的输出信噪比难以得到节点间最优功率分配因子的闭式表达式.因此,推导了系统输出信噪比的上界,在此基础上,提出了一种新的功率分配方法.将整个功率分配过程分成两步,采用迭代的方法实现节点间的最优功率分配.仿真结果表明,对于单中继节点的情况,所提出的功率分配方案能够获得约1~2 dB的性能增益,随着参与协同传输的节点数的增大,迭代的功率分配可使系统获得显著的性能提升.     

机会传感网中一种自适应链路侦测数据收集算法

提出了一种自适应链路侦测的数据收集算法,以提高机会传感网链路的预测精度与传输成功率:采用自适应链路侦测算法测量出各节点的实时网内链路质量权重因子,结合节点能量消耗模型,通过基于无味卡尔曼滤波的概率预测方法对节点间的链路质量进行量化计算,实现节点对通信链路的实时自适应预测与最优化选择,从而完成数据收集.仿真实验结果表明:新算法提高了最优化路径决策的预测精度,可以有效地增加消息的平均通信成功率,降低消息的平均传输延时.     

多约束多星快响巡察任务规划方法

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。     

基于FPGA无人机影像快速低功耗高精度三维重建

现有无人机（UAV）影像三维重建方法在功耗、时效等方面无法满足移动终端对低功耗、高时效的需求。为此,在有限资源FPGA平台下,结合指令优化策略和软硬件协同优化方法,提出一种基于FPGA高吞吐量硬件优化架构的无人机航拍影像快速低功耗高精度三维重建方法。首先,构建多尺度深度图融合算法架构,增强传统FPGA相位相关算法对不可信区域的鲁棒性,如低纹理、河流等区域。其次,结合高并行指令优化策略,提出高性能软硬件协同优化方案,实现多尺度深度图融合算法架构在有限资源FPGA平台的高效运行。最后,将现有CPU方法、GPU方法与FPGA方法进行综合实验比较,实验结果表明:FPGA方法在重建时间消耗上与GPU方法接近,比CPU方法快近20倍,但功耗仅为GPU方法的2.23%。