面向无人机蜂群的航电云多层任务调度模型

在航空作战体系中，基于航电云的无人机（UAV）蜂群作战是提高未来无人机综合作战能力的一种新模式。针对无人机蜂群作战的航电云架构，如何将云端作战任务派发到无人机且保证作战任务完成时间是其中关键。在无人机蜂群分层分簇网络结构和模块级资源虚拟化的基础上，对传统单层平台级任务调度模型进行改进，提出了一种细化到模块级的多层任务调度模型，将作战任务从云端逐层调度到无人机功能模块上执行。利用OMNeT++对无人机蜂群多层任务调度模型以及传统的单层任务调度模型分别进行仿真，云端以攻击使命组为例构建使命组集进行分配，并对任务吞吐量、消息平均端到端延时和任务完成时间进行性能对比。仿真结果表明：与平台级单层任务调度相比，在执行任务方面，模块级多层任务调度模型将单个任务平均完成时间降低了46.2%，将使命组完成时间降低了52.1%，在保证任务吞吐量的基础上具有对复杂任务更稳定的调度能力；在网络性能方面，模块级多层任务调度模型消息端到端延时更低，延时分布更集中，提高了网络消息传输的实时性。     

无人机飞行品质评定准则探讨

基于无人机的任务特性,建议按照任务快速性与精确性的要求将无人机飞行阶段重新划分为4个阶段;在此基础上借鉴有人机飞行品质主观评定方法,修改给出了适用于无人机飞行品质主观评定的Cooper-Harper评价尺度;然后以纵向飞行品质客观评定准则为例,分析了有人机飞行品质评定准则对于无人机飞行品质评定的适用性,认为部分有人机飞行品质准则可借鉴应用于无人机飞行品质评定,但其准则边界必须针对无人机的飞行特性进行修改.通过研究,初步形成了无人机飞行品质评定准则研究框架,对无人机飞行品质评定具有一定的参考价值.     

基于遗传算法的无人机自组网吞吐量优化方法

在一些紧急情况下,无人机自组网可以为特定地域提供通信服务。无人机自组网中的每架无人机相当于一个路由器,通过无线链路形成一个网络,以实现中继通信的目的。吞吐量是一个重要的网络性能指标,无人机节点的位置对其有一定影响。首先从无人机位置和终端选择两个方面分析了无人机自组网吞吐量的影响因素;其次,建立了无人机自组网吞吐量优化的数学模型;再次,提出了一种基于遗传算法的无人机位置优化算法,使无人机网络的吞吐量最大化;最后,使用Matlab从性能、位置约束半径（PCR）的影响和粒度半径（PSR）的影响三个方面对该算法进行了仿真。结果表明,通过控制无人机位置,吞吐量可以达到预期目标,优化速度与PCR和PSR有关。     

有人机/无人机协同任务控制系统

针对有人机/无人机协同任务控制系统的设计和实现问题展开研究。结合有人机/无人机协同控制过程的特点,提出了基于自然语言接口方式的有人机/无人机协同任务控制系统结构。在此基础上,分析了系统模块的关键内容,设计了面向有人机与无人机交互过程的任务指令格式,提出了基于优先级的任务模式调度策略,针对无人机的典型任务模式,讨论了航路规划的计算方法选择,最后构建了有人机/无人机协同任务仿真环境。仿真试验结果验证了整体方法的可行性。     

无人机自主控制发展趋势研究

根据无人机自主控制的定义与内涵,将无人机自主控制关键技术划分为态势感知技术、规划与协同技术、自主决策技术和执行任务技术,并针对这四项关键技术发展所涉及内容分别进行了层级研究,初步给出了我国无人机自主控制层级发展规划和层级发展趋势图,可以为我国建立无人机自主控制能力标准或者开展无人机自主控制研究项目提供参考.     

基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制

针对四旋翼无人机在编队飞行执行任务时可能遭遇障碍物问题,考虑多无人机避障及机间避撞的需求,提出 1种基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制算法。首先,建立四旋翼无人机动力学模型,并建立虚拟控制量简化控制模型;其次,基于零空间方法进行避障与协同编队控制算法研究,将无人机任务执行分解为目标趋向任务、避障避撞任务和协同编队任务,并根据优先级进行任务融合得到期望速度;再次,基于 PID方法设计控制律;最后,通过仿真验证所提控制算法的有效性。所提方法可保证四旋翼无人机在编队飞行中遭遇障碍物时的飞行安全。     

基于自组网策略的多机编队与防撞任务研究

近年来多旋翼无人机编队飞行技术取得了巨大的突破,将无人机技术与自组网技术相结合将会促进无人机集群技术的发展。为了促进无人机编队飞行技术的发展,以5架六旋翼无人机为研究对象,重点研究了基于自组网策略的多旋翼无人机队形组成、队形保持、队形重构以及飞行过程中的避碰策略,设计了数据闭环的地面编队控制软件并进行试飞验证。测试结果表明,该数据闭环地面编队控制软件稳定可靠,实现了编队队形组成、保持、重构以及在队形变换过程中的机间避碰等功能,对多旋翼无人机编队飞行工程化实现具有一定的参考价值。     

多无人机监控系统人机交互界面研究

首先从人机权限方面考虑,提出基于三级自主等级以上的无人机系统,分析典型无人机作战任务下各操作项自动化程度、复杂性等信息,得出多机监控能力下操作员角色需向指挥员转变。然后以四机监控为例,通过设计人机智能认知信息架构,建立操作员意图识别模型,采用空域页面布局切换和时域页面智能推显等形 式进行人机交互界面设计,实现单操作员对多架无人机的监控。最后在飞行模拟器环境下进行了多机监控仿真测试,测试结果证明本文设计的人机交互界面合理可行。     

基于云平台的飞行试验数据中心架构设计

近年高密度航天发射任务和不断提升的数据采集处理能力使得试验数据规模呈几何级数增长,但目前采用的传统试验数据存储管理和应用服务手段已难以适应任务发展的形势要求.针对航天任务参试系统多、地域跨度广、试验数据采集源多、规模增长迅速、业务应用复杂及用户多样等特征需求,采用云存储和云计算技术,提出了一种基于云平台的分布式数据中心架构,论述了基于两级数据中心的应用服务模式,实现了两级数据中心的整体设计,支持全系统计算资源、存储资源、网络资源和业务资源的统一调度管理,支持计算节点、存储节点和网络节点的动态扩展,能够较好地满足海量飞行试验数据的长期存储管理和高效应用服务需求.     

“忠诚僚机”式有人/ 无人机协同作战概念 与任务管理技术研究

“忠诚僚机”式作战概念定义了有人机与无人机协同作战的新理念，颠覆了传统作战模式。在有人/ 无人机协同作战过程中，有人机以指挥者的角色，对作战任务进行分解、分配与管理。实现有人/ 无人机编队 之间在时间、空间上的协同与配合，而无人机在有人机的指挥下完成侦察与打击等任务。     

Optimization of bits allocation and path planning with trajectory constraint in UAV-enabled mobile edge computing system

In this paper, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) enabled Mobile Edge Computing (MEC) system is studied, in which UAV acts as server to offer computing offloading service to the Mobile Users (MUs) with limited computing capability and energy budget. We aim to minimize the total energy consumption of MUs by jointly optimizing the bit allocation for uplink, computing at the UAV and downlink, along with the UAV trajectory in a unified framework. To this end, a trajectory constraint model is employed to avoid sudden changes of velocity and acceleration during flying. Due to high-order information in use, we lead to a more reasonable nonconvex optimization problem than prior arts. An Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) method is introduced to solve the optimization problem, which is decomposed into a set of easy sub-problems, to meet the requirement on the efficiency in edge computing. Numerical results demonstrate that our approach leads a smoother UAV trajectory, significantly save the energy consumption for UAV during flying.     

小型无人机实时仿真系统设计与实现

介绍了一种面向小型无人机实时仿真系统的设计与实现。系统的硬件平台采用PC/104总线的体系结构。利用RTKernel实时核开发基于DOS的实时多任务应用程序。文中就系统结构、飞机模型、传感器仿真、仿真算法、实时多任务应用程序编写进行了详细的论述。该系统已成功应用于某小型无人机仿真。     

飞翼无人机平面外形气动隐身优化设计

对一种双后掠飞翼布局隐身无人机(UAV)平面外形,基于参数化模型和网格自动划分技术,采用气动无黏/黏性数值求解模型和隐身工程评估方法结合单/多目标优化算法,在给定的变量设计空间中完成了气动隐身综合优化设计研究。通过多目标优化给出了布局气动升阻性能相对隐身性能的最优设计边界,指出了外形气动与隐身设计之间存在的冲突关系,即一方性能提升必会使另一方性能降低,不存在双方同时最优的解,飞翼外形设计时需要在气动与隐身间进行权衡折中。计算表明,在飞翼布局外形优化中应采用精度高的黏性气动计算模型。所建立的气动隐身一体化优化设计方法,为飞翼布局无人机外形精细设计奠定了基础。     

伞翼无人机精确建模与控制

前缘切口以及后缘下偏是影响伞衣气动力计算的关键因素。为实现伞翼无人机（UAV）的精确控制，从提高翼伞系统动力学模型的精度入手，在升力线理论的基础上，基于计算流体动力学方法，综合考虑前缘切口以及后缘下偏的影响，计算了不同切口尺寸模型的升力、阻力系数。利用最小二乘法辨识了升力、阻力系数与迎角、切口尺寸以及下偏量的关系，实现了翼伞气动力的精确计算，改进了伞翼无人机的六自由度动力学模型。对改进的动力学模型进行轨迹跟踪控制的仿真，通过与空投试验数据的对比，验证了改进翼伞系统动力学模型方法的准确性，对于伞翼无人机的仿真和控制器设计具有重要意义。     

空中机器人飞行平台设计与分析

空中机器人指能够实现自主或者半自主飞行的无人飞行器,一般还具有一定的自主执行任务能力.自主特性减少了其对地面站的依赖,但同时要求飞行平台有良好的操纵性和稳定性,飞行高效、安全、可靠.本文介绍了空中机器人的种类、实用价值和使用要求,并为此设计了一款飞行平台,论述了该飞行平台总体设计与分析的方法.以此为基础搭建的"哨兵"无人机系统,在2005"枭龙杯"中国空中机器人中大赛表现不凡,获得固定翼5公斤级亚军、飞行器系统设计一等奖的优异成绩.本文的计算结果在无人机系统试飞和比赛中都得到了验证.     

Mission-driven autonomous perception and fusion based on UAV swarm

Distributed autonomous situational awareness is one of the most important foundation for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarm to implement various missions. Considering the application environment being usually characterized by strong confrontation, high dynamics, and deep uncertainty, the distributed situational awareness system based on UAV swarm needs to be driven by the mission requirements, while each node in the network can autonomously avoid collisions and perform detection mission through limited resource sharing as well as complementarity of respective advantages. By efficiently solving the problems of self-avoidance, autonomous flocking and splitting, joint estimation and control, etc., perception data from multi-platform multi-source should be extracted and fused reasonably, to generate refined, tailored target information and provide reliable support for decision-making.     

Real-time ray-based channel generation and emulation for UAV communications

A real-time ray-based hardware emulator for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) communication channels which suits for the Three-Dimensional (3D) dynamic scenarios and considers the movements of both terminals is developed in this paper. The time-variant channel parameters, i.e., ray delay, ray gain, and ray Doppler frequency are precalculated in the host by using the Ray Tracing (RT) method. Meanwhile, RT simulation dramatically increases the number of valid rays. To address the problem of resource limitation and huge computational burden in the implementation, an efficient ray coefficients generation method based on iteration is proposed and implemented. With the advantages of low cost and high flexibility, a Software Defined Radio (SDR) hardware platform is used to emulate the ray-based UAV channels by utilizing the compact architecture including the Time-Division (TD) scheme and Tapped-Delay Line (TDL) for channel convolution. Finally, hardware measurement results demonstrate that the properties of emulated channel, i.e., Power Delay Profile (PDP) and Doppler Power Spectrum Density (DPSD) consist with the simulated ones, which verifies the correctness of hardware implementation. The proposed channel emulator provides an efficient way for optimization, verification, and evaluation of UAV communication systems.     

An architecture decomposition method of pneumatic catapult system based on OPM and DSM

The architecture strategy of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) pneumatic launch system should continue to evolve to adapt to complex and variable operating environments. Architecture representation, decomposition perspective, and cluster analysis play a vital role in the early phase of system architecture development. In order for the system to emerge anticipated and desirable intrinsic functional properties, an architecture decomposition method based on the Object-Process Methodology (OPM) and Design Structure Matrix (DSM) is put forward in this paper. The OPM is proposed to model the UAV launch process formally, and the matrix representation of the architecture of the pneumatic launch system is established. After the extension of the definition and operations of DSM, with the Idicula-Gutierrez-Thebeau Algorithm plus (IGTA + ) clustering algorithm, the transformation of the pneumatic launch system architecture from process decomposition to function decomposition is demonstrated in this paper. The analysis shows that the architecture decomposition of the pneumatic launch system meets the functional requirements of stakeholders.