事件触发机制下多导弹固定时间编队控制

针对领-从弹编队结构中从弹对领弹的固定时间协同跟踪控制问题，同时为了节省通信带宽和弹载计算资源，基于多智能体一致性理论，给出了有向拓扑下基于事件触发机制的固定时间编队控制算法。用微分几何法将导弹运动模型精确线性化，为其设计固定时间编队控制协议，保证具有较大飞行速度的导弹编队在较短的时间内收敛到稳定的队形。在此基础上，引入事件触发机制，克服有向拓扑下Laplacian矩阵的不对称性和事件触发通信引入的误差项对系统稳定性带来的影响；为从弹设计了基于自身状态误差的事件触发函数，当状态误差满足所设定的阈值时，从弹在通信网络中更新并传递自身的采样信息，有效减少了弹载资源的占用率。利用代数图论、矩阵理论和Lyapunov稳定理论证明了编队控制系统的稳定性。数值仿真结果校验了算法的有效性和稳定性分析的正确性，适用于导弹编队的总体设计。     

一种多源组合定位系统中信息质量评估方法

多源组合定位系统可有效提高定位精度及定位鲁棒性。但更多的信息源提高了引入低质量信号的可能性,从而影响组合系统的定位性能。针对该问题,提出了一种多源组合定位系统中信息质量评估方法。在单系统信息质量评估的基础上,分析了其虚警率与漏警率,发现了二者的影响因素,利用多系统拥有更多冗余信息的特点,通过一致性检验,实现了多源组合导航系统的信息质量评估。仿真实验结果表明,该方法可以同时降低信息质量评估的虚警率与漏警率,且随着组合定位系统数量的增大,虚警率与漏警率呈持续下降趋势,拥有较好的信息质量评估效果。     

基于持续-保持机制的多智能体系统跟踪控制

考虑到实际应用中，由于外部干扰或通信能力有限，连续通信有时无法保证，研究了间歇通信下二阶多智能体的跟踪控制问题。在持续性通信无法保证的场景下，为了提升间歇通信下系统的收敛性能，引入非周期性的持续-保持控制机制，设计了一种面向二阶多智能体系统的一致性跟踪控制协议。基于矩阵论和图论知识，并结合双线性变换证明了非周期性间歇通信结构下系统可以实现一致性跟踪，进而得到了针对无向拓扑网络的一致性跟踪条件。仿真实验验证了理论结果的正确性。     

多传感器融合状态估计方法综述

随着传感器网络技术的发展，多传感器融合状态估计凭借其鲁棒性、灵活性、可扩展性以及便于故障检测等优点，长期受到国内外学者的广泛关注，并取得了大量研究成果。数据融合的方法为融合状态估计奠定了理论基础，也是早期研究的主要方向，从20世纪70年代到20世纪末，相继发展出了集中式和分散式滤波架构及相应算法。无线通信技术的成熟以及一致性算法的出现使得分布式状态估计的研究进入了快车道，自2005年以来，大量基于一致性的分布式滤波算法被提出，其中不乏实用的经典方法和优秀的开创性方法。旨在梳理多传感器融合状态估计的发展，探究从数据融合到分布式滤波的内在联系，并对一些经典方法进行了总结。     

航空兵装备映射模拟蓝军相似度匹配问题研究

文章主要针对航空兵训练中模拟映射蓝军装备时所面临的问题,提出蓝军模拟方法、建立相似度评价体系及模型以及提出用一致性排序方法解决求相似度的权重问题,从而可以求得更为精确的系统相似度,可解决航空兵装备蓝军模拟过程中"像不像"的问题,为航空兵装备是否能够模拟映射蓝军找到了依据。     

具有动态领导者的多智能体系统分组一致性控制

对一类具有动态领导者的非线性多智能体系统的一致性进行研究，解决了领导-跟随一致性控制问题。首先，考虑到多目标任务中广泛存在的合作-竞争机制和领导者的控制输入非零的情况，基于邻居智能体的相对状态信息，设计了一类分布式的分组一致性控制器。通过在所设计的控制器中增加补偿项，解决了由领导者非零控制输入引出的问题。引入了一类Lipschitz-like条件，解决了非线性项在实现分组一致时所带来的困难。其次，利用图论和构造Lyapunov函数，通过求解代数Riccati方程得出了系统实现分组一致性的充分条件，并基于所设计的控制器实现了多智能体系统动态领导-跟随的分组一致性控制。最后，通过数值仿真和结果分析验证了所提出控制方案的有效性和可行性。     

集群多机器人系统建模研究的发展与展望

凭借高效、鲁棒、应用广泛的特性,集群多机器人系统已经成为当今研究的热点课题之一,具有重要的实用价值。首先简述了自顶而下和自底而上两种多机器人系统研究思路的当前研究概况。然后从拟生物集群系统模型引入,进而引出一致性系统模型,针对低阶、高阶、异质、时延等一致性模型进行分析总结,单独阐述了多智能体强化学习系统模型的研究情况,并分别讨论了三种集群多机器人系统自组织建模方法的研究现状与各自存在的问题,总结与分析了集群多机器人系统运动的发生机理。最后,分析了现有集群多机器人系统模型尚待解决的关键问题和面临的挑战,并对其未来发展进行了展望。     

基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法

针对无线传感器网络跟踪多目标过程中传感器能搭载的计算负荷有限,不宜采用复杂算法实现数据处理的问题,提出了一种基于量测一致性的分布式多传感器多目标跟踪算法。算法采用计算相对简易的最近邻域法处理多目标跟踪中的数据互联问题,针对最近邻域法容易受杂波干扰的情况,通过量测的平均一致性迭代来改进算法的性能。仿真结果证明,算法具备有效抑制因误判产生的错误量测对跟踪过程干扰的性能,实现了良好的传感器网络跟踪精度和估计信息一致性。     

有限元仿真模型V&V技术研究

仿真模型建模过程存在多种误差输入，将引起仿真预测结果的不精确性。采用仿真模型V&V（Verification and Validation,验证与确认）技术，进行仿真模型的建模误差分析与控制。利用物理试验数据进行仿真模型的精度评估，基于模型修正算法进行仿真建模参数的自动修正，提升仿真和试验结果的一致性，帮助设计师基于精确的仿真模型进行产品的虚拟性能预示，提升仿真技术在产品研制流程中的地位和作用。阐述了模型V&V的概念和流程，对模型V&V的关键技术和原理进行了详细论述,以NASA Rotor37转子验模为例进行了V&V案例说明。     

通信拓扑切换下的预定时间分组协同制导方法

针对通信网络拓扑结构切换下的协同制导问题，提出了一种预定时间协同制导方法(PTCGL),以保证拓扑切换下的预定时间分组收敛。首先，建立三维飞行器协同制导模型和拓扑切换下的分组协同架构：组间利用小组领队飞行器之间的协作实现分组配合，组内则通过有向通信实现组协同。随后，在通信网络拓扑结构切换的情况下，结合牵制控制和预定时间理论，基于M矩阵假设的牵制分组误差和预定时间尺度函数提出拓扑切换三维预定时间协同制导律。进一步，考虑拓扑切换驻留时间，利用Lyapunov理论证明在通信拓扑切换的情况下，该制导律可实现预定时间收敛。最后，数值仿真结果验证了所提出的协同制导方法可实现在拓扑切换下的预定时间收敛、保证分组协同打击。