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.     

考虑根铰间隙的空间框架展开机构动力学分析

利用Kane法多体动力学基本理论并考虑根铰间隙影响因素，建立适用于空间柔性太阳电池阵的多框架展开机构多体系统动力学模型，对框架展开机构的展开方式和展开过程进行仿真分析，获得了机构组成部件在展开过程中的几何位置、速度、加速度等动力学特性，分析了框架展开机构各个关节点运动特性、铰链间隙与外部驱动力的相互作用规律。结果表明：合理控制框架展开机构各运动部件的驱动力矩是保证框架按照确定规律展开的必要条件；根铰间隙对太阳电池阵框架展开机构角加速度影响较为明显，进而影响到展开框架展开过程的稳定性，对转角和角速度几乎没有影响；在进行空间太阳电池阵框架展开机构设计时应严格控制铰链轴间隙，并通过动力学仿真校核间隙对太阳电池阵展开过程的影响；研究结果为空间柔性太阳电池阵多模块框架展开机构设计提供指导。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

螺旋桨滑流对发动机进气道气动性能的影响

针对螺旋桨/短舱/进气道一体化构型,采用多重参考系(MRF)法和滑移网格非定常法进行了数值模拟研究,实现了螺旋桨/短舱/进气道一体化内外流耦合流场仿真,研究了不同工况下螺旋桨滑流对进气道气动性能的影响,并与无桨构型的进气道性能进行了对比,最后通过数值分析解释了螺旋桨桨盘后总压上升的原因。结果表明:多重参考系法和滑移网格非定常法对进气道出口的时均参数的计算结果吻合较好,多重参考系法可用于螺旋桨及进气道的气动性能参数计算;螺旋桨做功使进气道总压恢复系数增高,螺旋桨转速越大,总压恢复系数的增量就越大,且螺旋桨滑流使进气道出口畸变指数明显增大;通过数值分析推导的桨盘前后总压关系公式与仿真结果的误差均在3%以内。      

虚拟多触角探测的高超声速滑翔飞行器再入机动制导

针对高超声速滑翔飞行器再入过程中面对的多约束问题，提出一种基于虚拟多触角探测的路航点规划机动制导策略。该机动制导策略通过飞行器最大转弯轨迹计算速度-剩余地面距离-航向角约束，在分段定点模式中发出多条粗略预测触角，引用触角末端反馈的信息计算优先级以确定临时路航点；同时在机动制导模式中发出精细探测触角，计算触角末端信息优先级，经倾侧角延时滤波器得出控制指令，对飞行器进行机动制导。基于多触角探测的路航点规划机动制导策略，降低了三触角机动制导方法中的计算时间；同时，4种典型禁飞区条件下的仿真结果表明，该策略能够有效稳定地解决机动制导过程中的多约束问题。     

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。     

Distributed intelligent self-organized mission planning of multi-UAV for dynamic targets cooperative search-attack

This article studies the cooperative search-attack mission problem with dynamic targets and threats, and presents a Distributed Intelligent Self-Organized Mission Planning (DISOMP) algorithm for multiple Unmanned Aerial Vehicles (multi-UAV). The DISOMP algorithm can be divided into four modules: a search module designed based on the distributed Ant Colony Optimization (ACO) algorithm, an attack module designed based on the Parallel Approach (PA) scheme, a threat avoidance module designed based on the Dubins Curve (DC) and a communication module designed for information exchange among the multi-UAV system and the dynamic environment. A series of simulations of multi-UAV searching and attacking the moving targets are carried out, in which the search-attack mission completeness, execution efficiency and system suitability of the DISOMP algorithm are analyzed. The simulation results exhibit that the DISOMP algorithm based on online distributed down-top strategy is characterized by good flexibility, scalability and adaptability, in the dynamic targets searching and attacking problem.     

一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。