无人直升机系留气动载荷CFD计算分析

系留气动载荷作为无人直升机系留装置的设计输入，通常以机身大风侧向角气动特性风洞试验数据为基础进行计算。采用CFD计算方法对某无人直升机算例样机的机身大风侧向角气动特性进行了计算，包括自由来流、停放在开阔地面和船艉甲板3个状态，以机身气动特性CFD计算结果为基础计算了其系留气动载荷。结果表明:无人直升机在开阔地面停放时的系留气动载荷与自由来流时基本一致。而受船体上层建筑的影响，停放在船艉甲板时的系留气动载荷与自由来流时有较大的差别，除部分风侧向角状态的偏航力矩之外，力和部分力矩的绝对值相对较小，部分风侧向角状态的力和力矩方向相反。研究结果可为选取无人直升机系留气动载荷计算方法和不同停放环境下的机身气动特性的CFD计算及风洞试验状态提供一定的参考。      

无人水面艇海洋调查国内应用进展与展望

针对浅水区、污染区、极地等复杂海洋环境，传统海洋调查手段劳动强度高、安全风险大、作业效率低。无人水面艇具备无人、高效等特点，非常适合在上述复杂海洋环境中作业，并于近年来在海洋调查领域中得到了快速发展与广泛应用。从海洋调查领域中无人水面艇的优势、国内外典型的无人水面艇和应用案例入手，深入分析了我国无人水面艇海洋调查的现状，并对未来的技术发展方向进行了展望。实践表明，应用无人水面艇进行海底地形地貌调查的技术已基本成熟，水深数据质量和自主导航精度均可满足规范要求。在未来，须将无人水面艇的应用进一步扩展至物理海洋、海洋生物、海洋化学等专业领域，并加快研制基于可再生能源的长航程无人水面艇，以开展全球性海洋调查。     

基于国产化服务器集群的海量数据处理负载均衡技术

国产服务器可控性强、安全性高,但处理性能较国外产品有较大差异。通过搭建国产服务器集群,可以达到所需的处理性能,但需要解决集群内负载均衡的问题。为改善目前航天海量数据处理服务器集群负载不均的现状,本文提出"动""静"结合的负载均衡方法。在数据接收环节采用静态负载均衡,利用LVS进行任务调度;在数据处理环节采用动态负载均衡,根据数据流量和服务器负载来分配处理任务。实验结果表明,该方法可以有效地均衡集群中各个服务器的负载。     

无人集群系统时变编队H∞控制

针对有向通信拓扑网络下具有通信时滞与外部干扰的无人集群系统（AUSS）时变编队H_∞控制问题进行了研究。首先，基于AUSS期望编队构型信息、无人机（UAV）实时状态信息以及通信UAV之间带通信时滞的状态误差信息提出了AUSS的编队控制方法，通过变量替换将AUSS的编队控制问题转换成低维闭环系统的渐近稳定问题，并以线性矩阵不等式（LMI）形式给出了系统稳定的充分条件与最大允许通信时滞的计算公式。其次，通过构造Lyapunov-Krasovskii（L-K）泛函，证明了存在通信时滞与外部干扰条件下AUSS能够实现时变编队。最后，通过数值仿真验证所设计方法的准确性与有效性。      

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题，提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上，建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取，随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后，在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明，相比于传统的融合算法，提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性，为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

无人值守遥感卫星接收站的设计及实现

文章针对无人值守遥感卫星接收站的特点及任务要求，采用任务流程调度引擎，实现了遥感卫星接收站的自动化运行调度、远程自动测试及标校；采用RMI远程访问技术，实现了客户端与服务端之间的信息交互、软件远程管理和升级及远程监控管理；对薄弱环节进行冗余设计，以提高可靠性和使用效能。设计的无人值守遥感卫星接收站已用于高分专项北极接收站，该站投入运行后工作稳定，接收成功率达99.91%。     

异构无人系统协同作战关键技术综述

针对异构无人系统的规模、异构性强弱，对异构无人系统进行了分类，引入了异构无人系统协同作战班组的概念以及应用设想，并通过城市环境中异构无人系统协同作战问题为牵引，提出了异构无人系统协同作战面临的挑战与解决思路，在此基础之上，从异构无人系统协同控制架构、协同任务规划、智能交互、目标感知、环境感知等主要方面对异构无人系统协同作战的关键技术进行了分析，最后对异构无人系统协同作战目前的研究进展与挑战进行了总结。     

基于分布式反集群算法的无人水面艇区域覆盖方法

海上无人系统覆盖问题可广泛应用于搜索营救、区域侦察观测、信息采集等任务，针对无人水面艇对海面区域进行区域覆盖的问题，采用模仿独居动物社会行为的分布式反集群算法，使得无人水面艇系统能够通过自组织行为实现良好的动态覆盖性能，因此使其具有更高的可扩展性及环境适应性。首先建立个体的包含覆盖历史的信息图，其次进行反集群算法的避障、去中心化及自私这3个基本属性的数学公式描述，然后计算每个个体在每一时刻的最大化收益方向，使得每个个体能够最大化累计覆盖面积及最小化个体之间的重叠覆盖部分。仿真结果表明，基于覆盖历史及个体局部通信交互，能够实现避障功能，并且可以达到100%的覆盖率，同时可尽量减少重叠覆盖。     

无人水面艇自适应路径跟踪算法

路径跟踪作为无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle, USV）控制系统中必不可少的底层模块，受到国内外无人水面艇研究人员的普遍关注。为了提高无人水面艇路径跟踪的准确性和自适应性，提出了一种基于Mamdani模型的自适应模糊LOS控制策略(Mamdani Based on Line-of-Sight，MLOS）。相比传统LOS控制策略，该算法通过模糊控制修正LOS控制参数，削减了速度与LOS制导律之间的耦合，确保了路线跟踪的完成度，并且避免了传统LOS各项参数固定、不能实时调整而导致的船舶操纵性无法被充分利用的缺点。基于欠驱动水面滑行艇数学模型，通过理论分析和仿真试验证明了该算法的优越性和有效性。     

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。