固定翼无人机编队集结控制算法研究

针对固定翼无人机协同作战时的编队集结问题，提出了一种新的路径规划和位置分配方法，并设计了包括航迹跟踪、高度保持和速度控制在内的自动驾驶仪。该路径规划算法通过矩阵迭代得到一组较优的目标点分配方案，满足总航程较小和同时到达约束。根据得到的各无人机飞向目标点的航迹，算出无人机编队集结的代价矩阵。在每架无人机确定了应飞航路后，开始沿航路飞向目标点，在此过程中，纵向采用高度保持自动驾驶仪，横向采用航迹跟踪自动驾驶仪，控制无人机按规定航迹飞行。速度调节自动驾驶仪可根据速度指令调节油门大小加减速，跟踪上目标速度，进而实现编队集结。仿真结果验证了所提出的编队集结控制方法的有效性和可行性。     

均等通信时滞下多UAV协同编队控制

多无人机(UAV)系统编队控制中,时滞是无法回避的问题,研究时滞对多UAV编队形成和系统稳定性的影响,具有重要理论价值。重点研究均等通信时滞下多UAV协同编队控制问题,并获得系统的稳定性条件。首先,设计具有均等通信时滞的协同编队控制律,得到多UAV编队系统的闭环时滞状态方程;在恒定均等时滞下,考虑到系统模型不确定性,基于线性矩阵不等式(LMI)理论得到系统的时滞依赖稳定性条件;最后,进行仿真实验,结果表明多UAV编队系统是稳定的,期望的编队队形能够形成并保持。     

一种基于信息一致性的卫星编队协同控制策略

提出一种基于信息一致性的分布式协同控制策略,实现了卫星编队的构型建立、保持与整体机动。首先根据编队各星的初始相对状态,应用一阶一致性算法,协商估计出编队整体系统基准参考点的相对状态;再根据编队整体系统模型预测方程,以凸优化方法规划出期望重构机动路径;之后设计了基于二阶一致性算法的反馈协同控制律,使各星彼此协同地跟踪期望路径与构型、整体机动参考信息,并证明了系统的稳定性。仿真结果表明:只要在基准参考点一致性估计过程中信息拓扑图中存在最大生成树,该策略就能实现卫星编队的协同机动;反馈协同控制律能有效消除相对初始状态误差与地球非球形摄动J2项引起的各星状态偏离,并具有较好的容错性;与传统方法相比,本文方法在燃料消耗总量与均衡性方面均有所改善,且在构型快速建立或重构时,燃料消耗总量方面优势较为明显。     

无人机空中加油自主编队控制器设计

针对自主空中加油(AAR)任务中的飞行器编队形成问题,提出了一个完整的自主控制器方案。采用基于视线的编队制导律控制队形,产生制导指令。针对加油编队过程中产生的模型误差和尾涡扰动等不确定性,基于RBF神经网络和自适应Backstepping方法,设计了UAV姿态和速度非线性控制律来在线逼近和补偿不确定性,保证系统的鲁棒性和稳定性。使用协调转弯方式将航迹角指令转换为姿态指令,以实现控制律对航迹角指令的精确跟踪。最后,仿真结果验证了制导律和控制律的有效性。     

多无人机协同编队飞行控制的研究现状

多无人机（UAVs）编队飞行的协同侦察、作战模式可以在一定程度上提高单机单次作战任务的成功概率,因而引起各国对多机编队飞行的研究热潮。针对这一情形,在介绍了多UAV协同编队飞行（CFF）的定义和应用特点的基础上,结合近年来国内外多UAV编队飞行的发展状况和一些主要的研究成果,着重分析和讨论了编队飞行控制中几个相关的关键技术问题,主要包括：队形设计、气动耦合、队形的动态调整、航迹规划、信息互换以及编队飞行控制策略等问题;最后对未来的发展趋势进行了展望。研究成果对正在研究的多机作战平台系统的协同作战技术具有一定的参考意义。     

基于Leader-Follower的多无人机编队轨迹跟踪设计

针对四旋翼无人机（UAV）群在轨迹跟踪过程中易受外界干扰而引起跟踪误差的问题，设计了基于Leader-Follower的多无人机协同编队轨迹跟踪控制方法。在该系统中，首先通过积分反步法（IBS）对所建四旋翼飞行器模型设计Leader无人机的轨迹跟踪控制器。其次设计了滑模控制（SMC）器，以控制Leader与Follower无人机实现期望的编队队形并同时跟踪参考轨迹。然后通过数值仿真验证了算法的有效性，仿真结果表明，系统具有良好的控制精度。最后通过视觉定位系统进行实验，结果表明所设计的控制器能够实现多个无人机轨迹跟踪和编队控制，所设计的算法具有可行性。     

机载雷达目标跟踪与航迹信息提取

针对机动目标跟踪中航迹信息提取精度不高的问题,提出一种ECEF坐标系下基于交互多模型的多机协同跟踪算法。首先,各载机以ECEF坐标系为融合中心对目标量测进行无偏转换处理,以有效减小量测转换误差对目标跟踪的影响;然后,利用交互多模型的方法对目标进行融合跟踪,以进一步提高目标机动时的跟踪精度;最后,通过二次滤波的方法,来有效实现目标航迹信息的精确提取。仿真结果表明,该算法可较好地提高目标机动时的跟踪精度和航迹信息提取精度。     

指令决策下的多UAV协同跟踪

针对多UAV在协同standoff跟踪目标过程中初始航向不收敛和UAV间实现相位协同时间较长的问题,首先在Lyapunov矢量场对UAV进行导引跟踪的基础上,利用UAV初始航向误差角指令设计了一种能满足任意初始航向收敛的方法,该方法可使UAV航向与矢量场的理想航向对齐,并确保在收敛过程中转弯速率不会超出约束范围。然后,在非对称持久性架构的基础上提出了一种速度指令控制的多UAV相位修正算法,该算法能够使UAV在跟踪目标初期就对相位进行修正,缩短了相位协同的时间。经过航向调整与相位修正后,多UAV实现了协同standoff跟踪,仿真结果验证了该设计方法的准确性与有效性。     

海上低空突防群目标跟踪的IMM-Bayesian实现

由于海上低空突防编队目标存在低检测和高机动的特点,采用传统跟踪算法对编队内目标逐个跟踪存在航迹连续性差、关联混乱等问题。针对上述问题,基于对编队群整体跟踪的思想,将交互式多模型(IMM)与Bayesian算法相结合,采用IMM-Bayesian算法完成典型机动场景下(拐弯、合并、分裂)海上低空编队群目标整体的跟踪,同时利用随机矩阵作为群的扩展状态完成对群形状信息的估计。其中,对海上低空突防编队群目标运动过程中出现的分裂与合并现象,在IMM-Bayesian算法的基础上采用最近邻分类的思想对其进行有效跟踪。仿真结果表明了算法的有效性。     

固定翼无人机紧密编队的鲁棒协同跟踪控制

固定翼无人机（UAV）具有典型的欠驱动、非线性等特点,导致航点自主跟踪设计难度大,同时紧密编队飞行过程中无人机之间运动耦合与气动干扰明显,进一步增加了高性能控制设计难度。为此,本文针对固定翼无人机紧密编队飞行的航点自主跟踪问题,综合考虑轨迹平滑性、运动协同性和跟踪鲁棒性等需求,依托全驱系统建模方法提出了一种多层次鲁棒协同跟踪控制架构。该架构包括上层运动规划、中层协同滤波及底层鲁棒协同跟踪控制3个核心部分。上层运动规划根据离散航点指令,融合虚拟结构法和迭代线性二次型优化,实时生成可行、平滑的运动轨迹。在此基础上,为改善跟踪控制的瞬态性能,引入分布式协同滤波思想,对规划轨迹进行滤波处理,生成每架无人机个体的参考信号。最后,考虑到紧密编队中气动耦合与系统不确定性等挑战,设计了一种基于不确定性及干扰观测器的鲁棒协同跟踪控制方法,实现了编队轨迹的精确跟踪以及队形的可靠保持。所提出的鲁棒协同跟踪控制架构考虑了紧密编队飞行中的多种约束与挑战,实现了编队运动规划与跟踪控制的综合设计,可以有效提升系统自主性、协同性和鲁棒性。最后,通过5架固定翼无人机的紧密编队飞行仿真对所提方法进行综合测试,验证了方法的...