Application of nonlinear filtering to navigation system designusing passive sensors

The problem of navigation system design for autonomous aircraft landing is addressed. New nonlinear filter structures are introduced to estimate the position and velocity of an aircraft with respect to a possibly moving landing site, such as a naval vessel, based on measurements provided by airborne vision and inertial sensors. By exploring the geometry of the navigation problem, the navigation filter dynamics are cast in the framework of linear parametrically varying systems (LPVs). Using this set-up, filter performance and stability are studied in an H_∞ setting by resorting to the theory of linear matrix inequalities (LMIs). The design of nonlinear, regionally stable filters to meet adequate H_∞ performance measures is thus converted into that of determining the feasibility of a related set of LMIs and finding a solution to them, if it exists. This is done by using-widely available numerical tools that borrow from convex optimization techniques. The mathematical framework that is required for integrated vision/inertial navigation system design is developed and a design example for an air vehicle landing on an aircraft carrier is detailed     

无人机自动着陆中的机器视觉辅助技术

设计了一套辅助无人机自动着陆的机器视觉系统。该系统由机载硬件设备和用户开发软件共同组成,用以完成数字图像处理任务和无人机运动参数估计任务。系统传感器包括一个单目摄像机和机载惯性陀螺;数字图像处理使用的主要算法有图像的轮廓提取、角点检测和模版匹配。基于角点处各个方向上灰度差变化较大的特征,依据最小核值相似(SUSAN)算法和角点几何结构分析,提出一种改进的角点特征提取算法;根据任务开发的位置参数估计算法依据摄像机透视投影理论,运用摄像机成像标定方法导出了一种高精度的位置测量模型。通过计算机仿真表明,所提出的计算机视觉位置参数估计算法可以达到无人机着陆过程的精度要求。     

低空无人机交通管理概览与建议综述

大量无序飞行的低空无人机运行会对地面设施、公共安全、空中载人飞行器等带来危害。然而，目前民航空中交通管理不能适应未来数以百万架的无人机。为了应对该挑战，世界各国针对低空无人机空中交通管理开发了新框架。低空无人机空中交通管理属于近几年出来的新事物。藉此聚焦于低空无人机交通管理，从4个方面进行概览：低空无人机相关的空中交通基本概念及现状、低空无人机交通管理介绍、低空无人机交通管理的关键技术和低空无人机交通管理相关科学问题，以期望对无人机产业健康发展有一定的建议意义。     

Mobility control of unmanned aerial vehicle as communication relay in airborne multi-user systems

In this paper, a model-based adaptive mobility control method for an Unmanned Aerial Vehicle(UAV) acting as a communication relay is presented, which is intended to improve the network performance in airborne multi-user systems. The mobility control problem is addressed by jointly considering unknown Radio Frequency(RF) channel parameters, unknown multi-user mobility, and non-available Angle of Arrival(AoA) information of the received signal. A Kalman filter and a least-square-based estimation algorithm are used to predict the future user positions and estimate the RF channel parameters between the users and the UAV, respectively. Two different relay application cases are considered: end-to-end and multi-user communications. A line search algorithm is proposed for the former, with its stability given and proven, whereas a simplified gradient-based algorithm is proposed for the latter to provide a target relay position at each decision time step, decreasing the two-dimensional search to a one-dimensional search. Simulation results show that the proposed mobility control algorithms can drive the UAV to reach or track the optimal relay position movement, as well as improving network performance. The proposed method reflects the properties of using different metrics as objective network performance functions.     

无人驾驶飞行器的气动特点和设计

首先论述了发展无人驾驶飞行器(UAV)的重要性,集中介绍了2种UAV的平台,包括:高空长航时UAV和无人战斗机(UCAV)。讨论了这2种飞行器空气动力特点和气动设计的主要问题。对于高空长航时UAV设计中要重点发展的专用翼型的设计,介绍了一种新型的杂交设计思想和提出了基于CFD技术的多目标多点优化设计的工具。讨论了此类飞行器三维机翼设计的基本要求和三维后掠自然层流机翼的设计。UCAV设计中强调了气动/隐身综合设计的重要性,讨论了无尾布局时新型先进气动控制和矢量推进相结合的必要和难点。     

通信和测量受限条件下异构多UAV分布式协同目标跟踪方法

研究了通信和测量受限的异构多无人机(UAV)网络化分布式协同目标观测与跟踪问题.该分布式UAV系统采用长机一僚机异构型网络结构,以实现在电子静默和战术隐身条件下扩大探测和打击纵深.提出改进的一致性信息滤波(ICF)算法,实现通信和测量范围内各UAV节点的分布式信息融合.由于一致性算法的收敛性与网络拓扑结构的连通性密切相...     

基于交互式多模型滤波算法的航迹预测

航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法。将算法应用于航空器的航迹预测,并与单一模型的卡尔曼滤波、α-β滤波和α-β-γ滤波的仿真预测结果对比,结果表明算法的有效性。     

单目机器视觉测距技术在无人机自动着舰中的应用

介绍了机器视觉的概念，探讨了机载单目机器视觉在无人机自动着舰方案中的应用。在对前方舰艇进行快速探测以及对摄像机进行预先标定的基础上，本文利用机器视觉理论与方法，以及摄像机内部参数和透视投影几何关系，计算无人机与前方舰艇相对距离。最后展望了机器视觉的发展及应用前景。     

小型无人机发展现状及其相关问题分析

就小型无人机(UAV)的发展现状及其相关问题进行了初步讨论。介绍了几种典型的小型无人机、微型飞机及一些机载设备。指出了小型无人机在空气动力、飞行力学方面存在的问题。对小型无人机的研究起到了借鉴作用。     

电控汽油喷射改善小型无人机发动机性能的研究

电控汽油喷射能有效地改善发动机的性能,特别对小型无人机发动机,可以实现空中飞行过程中对发动机各参数的实时控制。本文以试验研究为手段,介绍了电控汽油喷射在小型无人机发动机上应用研究的初步成果,然后从理论上分析了电控汽油喷射改善发动机性能的因素和潜力,并且强调了它在小型无人机发动机上应用的重要性。     

活塞发动机高空动力恢复方法的探索研究

本文分析了新一代无人机动力的发展,针对小型无人机的活塞式动力装置的性能特点,提出了一种小型无人机二级增压系统匹配的高空实现方法。并对发动机的高空性能进行了初步分析,验证了方案的可行性,为高空无人机动力设计提供了设计依据。     

基于LMI的鲁棒滤波在无人机飞控系统中的应用

针对无人机在实际飞行过程中存在外界干扰以及传感器量测噪声的问题,应用线性矩阵不等式理论对无人机飞控系统进行了降阶鲁棒滤波器设计.讨论了适用于连续系统的降阶鲁棒滤波算法以及滤波器存在的条件.最后,进行了无人机纵向高度保持阶段的数字仿真,给出迎角与俯仰角速度的仿真曲线,仿真结果验证了该算法的合理性和有效性.     

六旋翼无人机的飞行力学建模研究

为开展六旋翼无人机的全机飞行力学建模研究,针对六旋翼无人机的前飞和非定常飞行要求,引入了动量叶素理论和动态人流理论对旋翼气动力进行分析.根据无人机的变转速控制方式,增加了旋翼转速变化对机身运动的影响项,推导了使六旋翼总需用功率最小的拉力分配优化方法,建立了六旋翼无人机的飞行力学模型.气动力计算结果表明,新建立的旋翼气动力计算方法精度高于现有的比例系数法.     

一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。     

小型无人机大气数据采集系统的设计与实现

大气数据采集是小型无人机自动飞行控制系统的关键技术之一。根据小型无人机的飞行任务需求,设计了基于大气数据采集的高度、空速检测系统。该系统以TMS320F2812为核心,采用高精度A/D转换器(12位)提高测量精度,对于提高无人机大气数据检测的动态性能具有较高的应用价值。     

Deep learning enabled localization for UAV autolanding

This article concentrates on ground vision guided autonomous landing of a fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) within Global Navigation Satellite System (GNSS) denied environments. Cascaded deep learning models are developed and employed into image detection and its accuracy promoting for UAV autolanding, respectively. Firstly, we design a target bounding box detection network BboxLocate-Net to extract its image coordinate of the flying object. Secondly, the detected coordinate is fused into spatial localization with an extended Kalman filter estimator. Thirdly, a point regression network PointRefine-Net is developed for promoting detection accuracy once the flying vehicle’s motion continuity is checked unacceptable. The proposed approach definitely accomplishes the closed-loop mutual inspection of spatial positioning and image detection, and automatically improves the inaccurate coordinates within a certain range. Experimental results demonstrate and verify that our method outperforms the previous works in terms of accuracy, robustness and real-time criterions. Specifically, the newly developed BboxLocate-Net attaches over 500 fps, almost five times the published state-of-the-art in this field, with comparable localization accuracy.     

无人机自动着舰末段机器视觉导引方法研究

介绍了无人机的概念，以及目前舰载无人机的发展现状；主要讨论了在无人机自动着舰末段如何利用机器视觉导引无人机识别并跟踪舰艇，使其平稳、准确地飞入安装在舰艇尾部甲板上的拦截网中，实现撞网回收。     

从空战制胜机理演变看未来战斗机发展趋势

制空权是当代战争一切空中行动的前提条件,而承担空中优势重任的战斗机的研发工作长期以来为各军事大国所重视。数十年来,美军在空战理论、战斗机研发和空战实践等方面具有领先优势,已率先完成由能量机动制胜向信息机动制胜的空战能力转变。随着自主、人工智能、无人、通信、计算等技术的快速进步,美军正在塑造以下一代战斗机为核心,以复杂空战系统为基本空战单元的新空战形态,认知机动制胜将是未来空中对抗的制胜机理。本文将系统梳理空战制胜机理的演变历程,结合当前技术发展与布局,研判未来战斗机发展趋势。     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位，存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器；需要建立准确世界和无人机物理模型；受环境影响较大；自主智能水平较低，无法较好地满足无人机对导航系统的要求，需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术，无需训练模型参数，不依赖高精度传感器，无需精确建模，且复杂环境下鲁棒性较强，具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理，分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术，最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。     

低雷诺数平面叶栅试验方法研究

传统的叶型气动设计体系建立在高雷诺数基础上,UAV（无人飞行器）的发展对低雷诺数叶型气动设计和试验验证提出了新的要求。本文就降低叶型试验雷诺数的原理、实现的方法进行了分析,提出了在现有试验器基础上进行设备改造的方案和试验调节方法,并根据试验数据对改造后试验器的低雷诺数流场进行了初步分析,在国内首次通过试验手段获得了某高...