无人机航迹规划算法的初步研究

航迹规划算法是无人机的关键技术之一,本文初步综述了近年来国内外在该领域的主要研究成果。首先给出了航迹规划的描述和涉及的关键问题,然后着重介绍了几种较为常用的规划算法,如A-Star算法、遗传算法、神经网络、Voronoi图、PRM(ProbabilisticRoadmap)、RRTs(RapidlyExploringRandomTrees)、人工势场法、基于案例的算法等,最后讨论了航迹规划算法存在的问题和面临的挑战,指出飞行中实时重规划的研究是航迹规划未来主要的发展方向。  

基于目标分配的无人机航路规划

在航路规划中．如果存在多个目标点，优化问题就会变得复杂化。因此，在多目标点存在的情况下，航路优化问题应充分考虑目标的有关因素及空域状况，对目标和航路进行优化选择以取得某种效益。针对这一问题，提出了目标选择及航路规化的优化模型．并提出了一种改进的A*算法——大规模平行扩展A*算法对这一问题进行求解。在此基础上，针对无人机的水平飞行航路进行了规化。结果表明，通过该方法可以有效地解决多目标点存在时的航路规划问题。  

二元引射喷管高空性能及对无人机红外抑制的数值研究

研究了长/短套管两种结构的二元引射喷管在高空飞行的无人机上的推力特性，以及对无人机3~5μm波段红外辐射特征分布的影响，同时还对比了高空和地面状态下二元引射喷管推力和红外辐射特征.排气系统和无人机的流场、温度场采用商用软件Fluent计算，红外辐射特征采用自主开发的软件（NUAA-IR）进行计算.结果表明：高空状态下二元引射喷管仍可以提高推力特性，但其效果略弱于地面状态；无人机采用二元引射喷管后在大部分探测方向上的红外抑制效果明显，最大降幅为90%；机尾探测方向上长/短套管两种结构的二元引射喷管的红外抑制规律与地面状态不同，短套管二元引射喷管的红外辐射强度大于长套管二元引射喷管，最大增幅为7%.  

一种两侧布局的亚声速无人机进气道流场特性

对一种两侧布局的亚声速无人机进气道进行了气动设计和数值模拟研究,得到了该进气道的工作特性.结果表明,进气道唇口、两侧管道的汇合段、以及发动机轮毂对进气道流场和性能影响较大,发动机轮毂能改善进气道出口流场品质,降低流场畸变.在所有状态下,该进气道的总压恢复系数大于0.97,畸变指数小于0.15,满足发动机的工作要求.  

发动机背负式安装无人机的排气系统红外特征的计算研究

用数值模拟的方法研究了对发动机背负式安装的无人机排气系统的红外辐射特征.排气系统的流场采用商业软件计算,红外辐射特征采用根据离散传递法自行发展的程序进行计算,研究了排气系统在3~5μm波段红外辐射强度的空间分布.在红外辐射计算过程中,考虑了喷管内壁的发射和反射、燃气组分CO2、H2O和CO的吸收-发射、后机身结构的遮挡以及大气吸收等影响.结果表明:通过发动机的背负式安装、尾喷口的下遮挡设计及其相对机身的内缩可使排气系统在下半球的红外辐射强度明显降低,但由此也造成了上半球的辐射强度有所增强;大气对该无人机排气系统前半球红外辐射的吸收明显强于后半球.  

无人机覆盖路径规划中转弯机动的运动学分析

针对无人机覆盖路径规划过程与机器人的不同,对无人机转弯机动的运动学特性进行了分析。建立了无人机转弯机动的数学模型;证明了转弯过程比直线平飞需要耗费更多的燃油;推导出了转弯过程中,给定巡航速度下最省油的法向过载计算公式;分析了转弯过程中探测区域移动路线与无人机移动路线之间的关系,并分三种情况给出了转弯过程中转弯路程和转弯时间的计算公式。  

基于Turbo码研究的无人机信道分析与建模

针对无人机通信信道的特点和要求,提出了一种无人机信道模型.通过分析无人机通信信道的组成,将信道按照无人机的飞行状态划分为3种主要状态,最后通过实验给出了无人机在不同飞行状态下误码率性能和的仿真结果,并将此结果与计算机模拟该无人机信道下的仿真结果相比较,得出在进行无人机信道编码的仿真研究中应用该信道模型的具有可行性和重要意义.  

靶用型无人机安全性分析方法

文章从建立靶用型无人机可靠性模型出发，通过对靶用型无人机故障危险等级和故障可能性等级进行归纳分析，并计算出某型无人机的危险概率，最后对影响其使用安全性的因素进行了分析。  

基于双谱相位算法的无人机图像定位研究

由于传统的定位方法都有不同程度的缺陷,如GPS导航或者捷联惯导,所以借助图像匹配技术实现无人机导航定位具有重要研究意义。双谱中只提取相位信息,形成基于相位谱的算法,能很好地抑制不均匀的光照度变化等。首先以对数-极坐标方式进行相位谱的采样处理,然后由相位相关算法获取尺寸和旋转校正值。校正之后,再由相位相关算法进行2幅图像之间的平移配准。仿真结果验证了该算法不仅有很高的配准精度,而且有很强的稳健性。  

无人机活塞式发动机进排气系统优化

针对一款无人机(UAV)用活塞发动机在飞行转速为6 500r/min时扭矩较低以及燃油消耗率较高的问题,提出了一种基于自适应遗传算法(GA)的发动机进排气系统优化方法,进行进排气系统改进设计。使用GT-Power软件搭建了该发动机一维仿真模型,并通过台架试验数据验证模型;基于该模型进行了进排气系统结构参数对扭矩和燃油消耗率的敏感性分析,将进气管长度、直径、空滤器后腔容积和排气管长度作为优化变量,使用Matlab进行自适应遗传算法优化,使用Simulink/GT-Power接口实现数据采集和优化结果反馈。通过台架试验验证了优化结果的准确性。结果表明:在飞行转速为6 500r/min时,经过优化后的发动机扭矩和燃油消耗率都得到明显改善,扭矩最大可以提高5.51%,燃油消耗率最大降低6.31%。