概率有限状态机在动态效能评估中的应用

为了反映作战过程中实时战场变化对武器作战效能的影响，本文对武器作战动态效能评估(DEE)方法进行研究，提出一种基于概率有限状态机(PFSM)的动态效能评估方法。利用该方法对武器作战过程进行动态效能评估的同时，能够快速准确地分析影响武器作战效能的关键因素，为作战方案决策及武器研发提供依据。该方法考虑了武器装备、战场环境、作战方案及作战目标这四个战场信息空间对武器效能的影响，能够根据实时战场信息输出动态效能变化曲线。本文以反舰导弹为例，对其进行动态效能评估，结果表明,本文所提出的方法能够动态评估不同战场信息对效能的影响，并快速找到影响其效能的关键因素，从而为作战方案优化提供参考。     

高精度液浮陀螺仪在双轴转台上的标定方法与误差分析

为提高液浮陀螺仪在双轴转台上的标定精度，将双轴转台的误差，陀螺仪的安装误差以及陀螺仪自身的静态误差建立在陀螺仪的标定模型中，在1g重力场中分别建立了16位置和20位置陀螺仪的标定方案。采用误差分离技术与最小二乘法来标定液浮陀螺仪的误差模型系数。与传统的8位置标定方法相比，本文所提出的两种多位置标定方法可以自动规避或补偿双轴转台误差，也可消除不易测量的陀螺仪安装误差对标定结果的影响，以此来提高液浮陀螺仪的标定精度。最后对提出的多位置标定方法进行误差分析，验证了方法的有效性。     

基于神经网络模型的伺服系统控制与补偿方法研究

本文从两个角度提出使用神经网络模型提高伺服系统的控制精度。首先，分析了扰动力矩对精密伺服系统的影响。提出使用神经网络方法建立扰动力矩的数学模型，并根据全补偿原则设计补偿环节，实现扰动力矩的动态补偿。进而考察一类非线性伺服系统对象，研究使用神经网络模型实现对象逆动态模型的在线辩识和控制，在实验室条件下进行了神经网络伺服系统补偿控制的实验研究。试验结果表明这种新的补偿方法对提高伺服系统的精度十分有效，具有实际应用价值。     

空间机器人的智能控制器设计

自由漂浮空间机器人动力学方程不能被参数线性化并且存在模型不确定性，使得基于数学模型的控制问题变得十分复杂。本文研究了自由漂浮空间机器人的智能控制方法，提出了一个鲁棒的模糊神经网络控制器。首先利用模糊神经网络控制器来逼近理想控制器，然后利用鲁棒控制器对逼近误差进行估计和抑制。根据Lyapunov函数建立的新的网络学习算法保证了系统的稳定性。最后利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了研究。仿真结果表明该智能控制方案是有效的。     

三轴转台三轴交汇中心位置对准方法的研究

在导弹仿真系统中,需要设计一个三轴导引头转台来模拟空中导弹的姿态,需要仿真转台的三轴交汇中心与模拟运动球面的球心精确对准。首先在转台地基上设3个基准点,并精确测量在某基准坐标系下3个基准点和球心的三维坐标。为了满足精确的对准要求,本文设计了一种对准方案,利用已知坐标,通过利用两个经纬仪的测量将经纬仪三轴交汇中心引入基准坐标系,再利用经纬仪引出转台三轴交汇中心,以经纬仪为桥梁将球心与转台三轴交汇中心联系起来。通过计算和调整,完成对准任务,最终实现了三轴转台的位置对准。     

GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法

针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题，从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式，构建了覆盖目标机动状态的交互模型集，提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度；采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法，提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明，所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段，在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。     

基于李群谱配点法的卫星姿态仿真

为了提高卫星姿态控制系统仿真的精度、可信性和长时间稳定性,提出了一种基于李群谱配点法的卫星姿态仿真方法。对于李群上动力学系统的仿真,李群谱配点法具有独特的优势,不仅能很好地保持系统的几何结构,而且具有几何收敛性。主要结合李群算法和谱方法各自的优势,给出了几何动力学与控制系统李群谱配点法的构造方法并将该算法应用于欠驱动卫星系统的姿态控制系统仿真中。     

基于萤火虫算法的磁信标自主定位方法

传统定位和跟踪应用(如雷达和GPS等)受天气、地域的限制,无法适应室内、地下、水下等应用场合,对此研究了一种低频磁信标定位方法,可穿透土壤、岩石、海水、建筑物和许多其他类型的介质,不受恶劣的天气条件或昼夜变化的直接影响,在许多室内和室外环境中应用十分方便。针对传统磁信标定位存在的问题,分析了分离式磁信标定位的原理,给出了萤火虫算法在磁信标定位中的数学模型,提出了一种基于萤火虫算法的磁信标自主定位方法,该方法适应性更强,更易于工程实现,最后通过仿真和实验验证了该方法的可行性。     

美国地下领域无人系统发展现状及启示

随着科学技术的高速发展,地下领域(如天然洞穴网络、人造隧道和城市地下环境等)逐渐成为人类研究的热点,利用无人系统在地下等复杂场景执行探索、搜索与搜救等任务仍面临着许多挑战.深入分析了美国地下领域无人系统技术发展的模式框架,梳理了快速轻量自主、机械天线和地下挑战赛等DARPA典型研发项目的 研究目标与现状,提炼出地下领域无人系统需要解决的关键技术,在此基础上归纳总结了美国地下领域无人系统的发展趋势.最后,结合国内发展情况提出了地下领域无人系统的发展启示.     

序言

多智能体的协同导航与控制作为人工智能及导航控制的重要分支,在当今受到广泛关注。"多智能体系统协同导航与控制技术"专栏,致力于探索自然界中生物个体间的信息交互和共享机制,发掘多智能体之间灵活有效的协同方法,解决导航、定位、环境感知等问题,以提高多智能体在复杂环境下的决策与工作能力。