基于强化学习的无人机空战机动决策

针对一对一空战中无人机机动决策问题,提出了一种基于强化学习的无人机空战机动决策方法。在强化学习的框架下,分析表征空战态势的各主要因素,建立空战优势函数并以此作为强化学习回报值的基础;设计空战机动决策的动态模糊Q学习模型,对空战机动决策的状态空间进行模糊化作为强化学习的状态输入;选取典型空战动作作为强化学习基本行动,通过各模糊规则的触发强度加权求和实现连续行动空间的覆盖。相对于传统方法,本方法具有更强的鲁棒性和自主寻优性,在不断的仿真和学习中无人机所做的决策水平能够不断提高。     

无人机栖落机动建模与轨迹优化

对固定翼无人飞行器栖落机动的纵向运动进行了气动特性建模与轨迹优化设计。通过运动捕捉系统测量获得试验滑翔机实时飞行数据,并结合统计学原理和平板气动理论建立了气动模型和动力学模型。针对所建立的模型采用GPOPS优化工具箱设计了栖落机动标称轨迹。优化结果表明,不同初始速度条件下执行栖落机动的空间需求不同,但最终都可以实现以相同的栖落速度落到同一位置。     

基于深度迁移强化学习的无人机投放自主引导机动控制算法

针对无人机精确投放引导问题，本文提出基于深度迁移强化学习的无人机投放自主引导机动控制算法，分别建立基于马尔可夫决策过程的引导机动决策模型、引导机动评估模型等，并设计基于迁移学习和课程学习的引导机动策略训练方法，拟合基于深度学习的引导机动策略和评估网络，最后开展仿真训练和验证试验。仿真结果表明，该算法实现了无人机在任意姿态和位置条件下，能够自主规避区域威胁并自主引导至目标投放点，成功完成投放瞄准任务，有效地提升了无人机投放引导机动控制的自主性。     

基于相对方向的非线性无人机群反步编队跟踪控制

针对具有未知动态模型的非线性无人机群的编队问题，设计了基于神经网络的反步控制策略。首先，通过径向基(RBF)神经网络来逼近无人机的未知非线性动态，增加系统的鲁棒性和抗扰能力；然后，引入方向刚性图理论，结合反步控制策略，设计了仅基于方向信息的无人机群编队分布式控制器，并通过Lyapunov方法证明了控制系统的稳定性；最后，通过Simulink仿真验证了控制器的有效性。     

基于扰动观测器的无人机固定时间编队协同控制

针对无人机的编队控制问题,基于虚拟领航者编队方法,提出了 1种基于固定时间超螺旋干扰观测器的反步控制策略。首先,设计了 1种固定时间超螺旋扰动观测器,以保证在固定时间内,对无人机编队机动所受扰动的快速观测;其次,针对编队控制问题,设计了基于超螺旋扰动观测器的反步控制策略,该控制器显著降低了抖振效应;然后,使用李雅普诺夫理论和固定时间理论,分析了控制策略的固定时间稳定性;最后,通过仿真算例验证了所提出的控制策略的有效性与可行性。     

非对称机动能力多无人机智能协同攻防对抗

协同攻防对抗是未来军用无人机的重要作战场景。针对不同机动能力无人机群体间的攻防对抗问题，建立了多无人机协同攻防演化模型，基于多智能体强化学习理论，研究了多无人机协同攻防的自主决策方法，提出了基于执行-评判（Actor-Critic）算法的集中式评判和分布式执行的算法结构，保证算法稳定收敛的同时，提升执行效率。无人机的评判模块使用全局信息评价决策优劣引导策略学习，而执行时只需要依赖局部感知信息进行自主决策，提高了多机攻防对抗的效能。仿真结果表明，所提的多无人机强化学习方法具备较强的自进化属性，赋予了无人机一定智能，即稳定的自主学习能力，通过不断演化，能自主学习提升协同对抗的决策效能。     

面向林火持续侦察的多无人机分布式控制方法

为解决目前面向林火持续侦察多无人机（UAV）协同控制实用性与自主性不足的问题，基于蔓延速度诱导元胞自动机（SVICA）林火蔓延算法、无人机与传感器建模，构建了较为真实的三维多无人机火场侦察仿真环境与侦察效能指标，提出了一种面向林火持续侦察的多无人机双层分布式控制架构，在行动层基于强化学习训练的人工神经网络（ANN），实现了有风条件下无人机自主火场环绕与地形跟随功能，在策略层设计通过时域均匀分布算法进行各无人机空速的离散自主调节，最终达到多无人机林火持续侦察时域分布的均匀性与即时性目的。通过一系列数值仿真实验，验证了所提出的无人机分布控制策略在无人机损失和补充突发情况下的自适应性。基于无人机数量与侦察效能指标关系的实验与研究，定义了无人机出动阈值并验证了无人机长时间出动回收策略。最终实验结果表明，针对林火持续侦察任务，所提出的多无人机分布式控制方法具备一定的有效性与实用性。     

基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法

基于能量优化的无人机机动能够使无人机在不失去决定性位置优势的情况下获取相对于对手的能量优势，足够的能量优势可转换为有效的位置优势，有利于无人机在空战中随时改出当前机动并投入下一机动动作，对于无人机获取空战胜利至关重要。开展了基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法研究，通过在无人机机动飞行包线内设计合适的机动指令，使得无人机能量性能指标最优。以上升转弯机动为例进行了机动轨迹生成的详细设计，并与常规上升转弯机动轨迹生成结果进行对比，仿真结果显示所设计的机动动作完成时间缩短了28.6%~83.8%，总能量变化减少了64.7%~70.1%，实现了无人机机动飞行的能量优化。     

基于深度强化学习的智能空战决策与仿真

飞行器空战智能决策是当今世界各军事强国的研究热点。为解决近距空战博弈中无人机的机动决策问题，提出一种基于深度强化学习方法的无人机近距空战格斗自主决策模型。决策模型中，采取并改进了一种综合考虑攻击角度优势、速度优势、高度优势和距离优势的奖励函数，改进后的奖励函数避免了智能体被敌机诱导坠地的问题，同时可以有效引导智能体向最优解收敛。针对强化学习中随机采样带来的收敛速度慢的问题，设计了基于价值的经验池样本优先度排序方法，在保证算法收敛的前提下，显著加快了算法收敛速度。基于人机对抗仿真平台对决策模型进行验证，结果表明智能决策模型能够在近距空战过程中压制专家系统和驾驶员。     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

倾转三旋翼无人机纵向推力矢量控制研究

针对倾转三旋翼无人机纵向姿态控制问题开展研究,结合倾转三旋翼无人机构型的特殊性,提出了一种基于推力矢量控制的纵向姿态控制策略,同时基于新型的推力矢量控制方法设计了更高效的倾转三旋翼无人机操纵机制;采用牛顿-欧拉法对倾转三旋翼无人机进行动力学建模分析,通过对机翼采取分段分析的方法,设计了旋翼/机翼下洗载荷模型,并进行了仿真和实地飞行试验。试验结果表明,所提出的纵向姿态控制策略,能有效提高无人机飞行效率,具有更强的速度响应能力,提高了飞行过程中的可靠性和安全性。     

Multiple model predictive control of perching maneuver based on guardian maps

Considering the strong nonlinearity of Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) resulting from high Angle of Attack(AOA) and fast maneuvering, we present a multi-model predictive control strategy for UAV maneuvering, which has a small amount of online calculation. Firstly, we divide the maneuver envelope of UAV into several sub-regions on the basis of the gap metric theory. A novel algorithm is then developed to determine the ploytopic model for each sub-region.According to this, a Robust Model Predictive...     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

飞行器栖落机动轨迹可达域分析

飞行器的栖落机动被认为是解决舰载固定翼飞机超短距精确着舰的一种可行方式,已有研究主要集中于栖落过程大迎角气动力建模、标称栖落轨迹优化与轨迹跟踪控制,而鲜有对栖落着舰任务的总体分析。基于飞行器纵向栖落机动动力学模型,引入栖落轨迹可达域的概念,并给出可达域的数学描述;在此基础上,对可达域求解采用计算速度和精度兼具的高斯伪谱法,将可达域问题拆分为三个轨迹优化问题依次求解,首先求解栖落轨迹终端高度上边界,然后求解终端高度一定时的最近轨迹,最后求解终端高度一定时的最远轨迹,并给出相应的轨迹优化数学模型。结果表明：运用该模型及求解方法能快速得到计算结果,无动力飞行器的纵向栖落轨迹可达域为上窄下宽的不对称区域,且左右边界曲线线性度较好。     

基于态势评估及DDPG算法的一对一空战格斗控制方法

已有的空中格斗控制方法未综合考虑基于专家知识的态势评估及通过连续性速度变化控制空战格斗的问题。基于深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习算法,在态势评估函数作为强化学习奖励函数的基础上,设计综合考虑飞行高度上下限、飞行过载以及飞行速度上下限的强化学习环境;通过全连接的载机速度控制网络与环境奖励网络,实现DDPG算法与学习环境的交互,并根据高度与速度异常、被导弹锁定时间以及格斗时间设计空战格斗结束条件;通过模拟一对一空战格斗,对该格斗控制方法在环境限制学习、态势评估得分以及格斗模式学习进行验证。结果表明：本文提出的空战格斗控制方法有效,能够为自主空战格斗进一步发展提供指导。     

基于深度强化学习的固定翼无人机编队协调控制方法

由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组无人机遂行任务目前仍面临较大挑战。首先,以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,提出了基于无模型深度强化学习的无人机编队协调控制方法。然后,为平衡探索和利用,将ε-greedy策略与模仿策略相结合,提出了ε-imitation动作选择策略;结合双重Q学习和竞争架构对DQN（Deep Q-Network）算法进行改进,提出了ID3QN（Imitative Dueling Double Deep Q-Network）算法以提高算法的学习效率。最后,构建高保真半实物仿真系统进行硬件在环仿真飞行实验,验证了所提算法的适应性和实用性。     

无人机机动轨迹跟踪系统设计

对无人机机动飞行轨迹跟踪系统的内环姿态控制律和外环轨迹跟踪控制律两部分分别进行了设计。利用非线性动态逆方法设计了内环姿态控制律。外环轨迹跟踪控制律采用逆动力学前馈加模糊反馈的控制结构,提高系统对飞行条件及期望轨迹剧烈变化时的跟踪精度。仿真结果表明,所设计的系统能够控制无人机精确跟踪指定的机动轨迹,且相对于固定增益系统具有更好的鲁棒性。