基于Google Earth的协同飞行可视仿真

基于Google Earth API提供了一个协同飞行仿真系统.该系统利用Google Earth提供的真实卫星影像和三维地形信息,实现了面向互联网用户的飞机加载和动态飞行仿真;同时为了进行多机协同飞行,采用AJAX通信方案实现了多机位置姿态信息在多个客户端浏览器下的一致性更新,该方案简单有效.系统不但具有较强的真实感,而且具备全球三维场景,开发工作量小,可拓展性强.     

无人直升机自主飞行控制技术

分析了国内外无人直升机自主飞行控制技术的现状及差距,提出了应重点解决的关键技术,为我国无人直升机自主飞行控制技术发展提供参考.     

单星导航HEO卫星初轨确定算法

HEO(Highly Elliptical Orbit)轨道卫星利用星载GPS(Global Positioning System)进行自主定轨面临的主要难题之一就是解决在单颗导航卫星条件下的初轨确定问题.从理论上分析了利用单颗导航卫星的观测量确定HEO卫星轨道初值的所需满足的条件,指出了利用F.G级数法求解初值存在的问题,提出了一种基于轨道根数约束的迭代批处理算法,该算法无需复杂的数学运算,避免了F.G级数法用短弧资料定初轨时系数矩阵秩亏的影响.仿真结果表明,当先验轨道根数误差在允许范围内取值时,在考虑轨道射入误差的情况下,初值的位置偏差在10⁴ m量级,速度偏差在10⁰ m/s量级,能够根据单颗导航卫星的短弧观测值可靠地完成轨道初值的确定.     

仿生全翼式太阳能无人机分层协同设计及分析

结合"太阳神"无人机(UAV)和高山兀鹫提出了太阳能UAV的某仿生全翼式构型,针对该构型开展了气动分层协同设计及分析。在设计和分析过程中,自下而上将设计分为三个层次,基于纵向配平需要以低雷诺数反弯内翼翼型设计为第一设计层次,基于高升力需求以外翼设计为第二设计层次,以UAV全机性能设计为第三设计层次;与此同时,每个层次均采用基于代理模型的基本优化流程,三个层次的设计自上而下来相互协同,最终得到满足指标的设计结果。研究结果表明:分层协同设计提高了设计效率,获得了高效的仿生全翼式太阳能UAV构型;证明了设计方法的可行性和设计结果的有效性。     

应用于卫星自主任务调度的改进遗传算法

针对具有侧摆能力的对地观测卫星的自主任务调度问题,对卫星自主任务调度问题和约束条件进行了描述,针对卫星自主任务调度NP-hard的特点,构建了基于目标收益及多约束卫星任务调度模型。设计了一种改进的遗传算法,从遗传操作的各个部分进行算法优化。首先将小区间法应用于初始种群生成,保证了种群的多样性,并且交叉和变异算子均引入自适应概率;同时采用两代竞争技术来避免“早熟”现象,提高算法的效率和鲁棒性。算法还采用最优保留策略用来保存进化中的最优解,使得算法收敛于全局最优。对局部多冲突观测任务应用该改进遗传算法,并针对区域密集目标的观测问题设计了仿真试验,与传统模拟退火算法及免疫蚁群遗传混合算法进行了比较,验证了该算法的有效性和收敛效果。     

火星探测巡航段天文自主导航方法研究

对于火星探测巡航段的自主导航问题,提出了一种基于太阳及行星观测的自主导航方法。在巡航段初期及后期,根据探测器在太阳系中的位置关系,分别选择太阳、地球及太阳、火星作为观测目标,采用星载太阳敏感器和光学相机测量导航天体实现矢量,建立观测方程。利用非线性扩展卡尔曼滤波,分别建立两种观测方案对应的导航算法。仿真结果表明巡航段导航定位精度优于100 km,定速精度1 m/s。该方法实现简单,系统资源要求不高,对未来火星探测具有一定的工程参考价值。     

行星着陆自主导航与制导控制研究现状与趋势

行星着陆自主导航与制导控制技术是行星着陆过程的核心技术之一,关系到行星着陆任务的成败。本文基于未来火星和小天体着陆对自主导航与制导控制技术的发展需求,阐述了进一步开展自主导航与制导控制研究的必要性,围绕行星着陆过程环境特点,分析了自主导航与制导控制技术所遇到的挑战,随后概括了行星着陆自主导航与制导控制所涉及的关键技术,并综述了关键技术的研究现状。最后对我国未来行星着陆探测自主导航与制导控制技术的发展方向进行了展望。     

四旋翼无人直升机飞行控制技术综述

四旋翼无人直升机因具有良好的性能而成为近十几年来的研究热点,针对四旋翼直升机的飞行控制技术进行了简要综述。首先,通过分析四旋翼无人直升机的飞行控制特性,指出了飞行控制系统设计的要求和难点;然后,总结了四旋翼直升机飞行控制的研究现状,对几种常用控制算法的特点进行了分析;最后,在分析四旋翼无人直升机关键技术的基础上,讨论了四旋翼飞行控制的发展趋势。     

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.     

航天器轨道机动过程中的自主导航方法

典型的航天器自主天文导航方法利用地球敏感器和星敏感器的观测信息,根据轨道动力学模型和测量信息,采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）估计航天器位置矢量。为了在航天器轨道机动过程中减小滤波器的估计误差,设计了用于航天器自主导航的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波（AREKF）算法。仿真结果表明,采用AREKF算法能够有效地减小推力不确定性的不利影响,在不增加导航敏感器的前提下改善系统的导航性能,取得优于传统EKF算法和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的估计精度。