无人直升机舰上自主起降设计及实现CSCD

详细分析了无人直升机舰上自主起飞和降落流程,设计了自主起飞和降落控制策略,并根据起降策略设计了无人直升机舰上自主起降系统,可为舰载无人直升机的设计、研制及使用提供理论依据和技术支撑。     

空中加油伸缩管装置控制系统研究

论述了空中加油伸缩管控制系统的基本组成和工作原理,提出了控制系统设计中需要考虑的一些关键问题,进行了两种控制模态的控制律初步设计,并给出了关键技术问题的解决措施,最后进行了理论分析和仿真验证。仿真验证结果表明,所设计的控制系统正确、有效,可为我国发展硬式空中加油机提供参考。     

高速飞行器热结构工作时变模态参数辨识

高速飞行器由于其很高的飞行速度而无可避免地受到气动加热作用的影响,进而引起结构特性的时变。采用理论或有限元方法(FEM)进行数值分析,难以获取反映结构在飞行(工作)状态下的真实模态参数。通过辨识获取高速飞行器热环境下的时变结构模态参数是一项十分具有挑战性的任务。针对此问题,引入参数化时频域的最大似然方法,对气动加热作用下的高速飞行器升力面结构的时变模态参数进行了辨识。通过模拟真实飞行状态的数值算例研究,说明参数化时频域的最大似然方法能够很好地辨识出低信噪比(SNR)情况下的模态频率和模态振型,验证了参数化时频域最大似然方法适用于具有显著时变特征的高速飞行器热结构的时变结构模态参数辨识,可为将来相关的工程研究和应用提供良好的理论支持。     

CamShift在加油锥套识别跟踪中的应用

针对插头锥套式自主空中加油过程中加油锥套的识别跟踪问题,提出了一种基于Cam Shift的视觉识别跟踪算法。选取加油锥套跟踪视觉特征,将RGB空间图像转换到HSV色彩空间,并采用自适应阈值算法分割图像。运用最小二乘椭圆拟合算法解算锥套在图像中的中心点坐标;根据目标像素位置变换速度,对Mean Shift算法的目标搜索窗宽进行自适应修正;定义基于巴氏系数的阈值函数,处理锥套被遮挡的情况;将VC与Open CV相结合,设计了加油锥套视觉跟踪软件,对锥套位置进行实时解算和显示。试验结果表明,该算法可达到毫米级精度,满足自主空中加油视觉导航的技术要求。     

无人机空中加油自主会合制导律研究

典型的自主会合制导律主要包括基于在线估计的制导律和无需在线估计的制导律两大类,其中在线估计具有计算量大,实现复杂的缺点。提出了一种无需在线估计的制导律,在此基础上,文章进行了改善,一是借鉴导弹中的带落角约束的比例导引律,实现了一种同时满足航向和纵向自主会合要求的制导律形式,简化了制导律设计;二是引入了相对距离反馈与速度反馈进行相对距离控制,避免了速度控制指令设计的复杂化和开环控制鲁棒性差的缺点。最后,通过一个仿真例子证明了这种制导律方案原理可行,具有一定的工程应用价值。     

基于磁强计的卫星自主定轨

针对低轨小卫星 ,提出一种低成本的自主导航方法。该方法采用一个三轴磁强计作为测量手段 ,通过卫星所在位置的地磁场强度的量测值与国际地磁场模型 (IGRF)之间的差值来提供导航信息 ,利用推广的卡尔曼滤波技术来确定卫星的轨道。仿真研究的结果验证了该方法的可行性。     

导航星座的自主导航技术--卫星自主时间同步

基于星载原子时钟频率稳定性的Allan方差表达,建立系统状态方程,并以星间双向测量伪距差作为基本观测量,组成系统测量方程,从而可以设计适用于导航星座卫星时间同步的Kalman滤波算法。系统仿真结果表明：通过对星间双向测量数据的滤波处理,能够实现星座卫星时间精密同步。     

火星轨道交会自主导航与制导方法

对火星采样返回任务中的火星轨道交会自主导航和制导技术进行了研究。采用光学自主导航敏感器测量的火星中心方向和视半径，相对敏感器测量的相对位置等观测量，设计了导航滤波器同时估计轨返组合体和上升器的轨道。在导航滤波器设计中，针对光学自主导航敏感器更新频率远低于滤波解算频率的问题，设计了一种连续观测量构造算法，确保每个滤波周期均可进行测量更新，以提高导航精度。基于导航滤波器估计结果，采用T-H制导设计了4脉冲共椭圆交会策略实施轨道控制，从而构成近程交会自主导航和制导方案用于完成火星轨道交会任务。通过数学仿真校验了所提出方法的有效性。     

A new modeling scheme for powered parafoil unmanned aerial vehicle platforms: Theory and experiments

A novel framework is established for accurate modeling of Powered Parafoil Unmanned Aerial Vehicle (PPUAV). The model is developed in the following three steps: obtaining a linear dynamic model, simplifying the model structure, and estimating the model mismatch due to model variance and external disturbance factors. First, a six degree-of-freedom linear model, or the structured model, is obtained through dynamic establishment and linearization. Second, the data correlation analysis is adopted to determine the criterion for proper model complexity and to simplify the structured model. Next, an active model is established, combining the simplified model with the model mismatch estimator. An adapted Kalman filter is utilized for the real-time estimation of states and model mismatch. We finally derive a linear system model while taking into account of model variance and external disturbance. Actual flight tests verify the effectiveness of our active model in different flight scenarios.     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。