面向无人机编队队形保持的航路规划技术研究

针对无人机编队快速转弯时队形难以保持的问题,提出一种基于编队方向角变换的编队航路规划方法,使编队飞行过程中各无人机满足队形保持要求以及自身运动学约束。首先围绕编队保持问题构建编队数学模型,并结合无人机运动学约束构建编队飞行过程中的最优控制问题。然后,利用伪谱法对最优控制问题进行求解,从而获得编队协同飞行航路。仿真结果表明,规划出的编队航路在满足编队队形保持要求的同时,能够保证各无人机满足自身运动学约束。     

空战中机群编队分层优化算法

针对机群编队优化计算复杂的问题,提出了一种分层优化算法。根据敌我双方的距离、角度、速度以及飞机导弹、雷达的性能,建立了多机协同任务分配模型。根据空战中常用的基本飞机队形,对敌方机群编队进行分层,对每层分别计算己方对选取各种基本队形时的任务分配结果和队形优化优势值,通过比较得到己方机群编队的每层最优队形,当得到己方每层的最优队形之后,将己方每层最优队形进行组合解码就可得到己方机群编队的最优队形。仿真结果表明该方法能有效地解决机群编队队形优化问题,并且该算法具有较好的实时性。     

大规模UAV编队信息交互拓扑的分级分布式生成

UAV编队信息交互拓扑的优化设计是保证UAV编队安全性和任务执行高效性的重要基础。目前队形保持下UAV编队信息交互拓扑生成算法局限于小规模编队,且优化目标单一。针对这一问题,采用了分级分簇结构扩展信息交互拓扑层级,以满足大规模场景,同时以提高编队续航能力和减少编队总通信代价为组合优化目标,提出了基于最小树形图的分级分布式领航-跟随者编队信息交互拓扑生成算法,并通过OMNeT++进行了仿真验证。实验结果表明在考虑位置误差传递迭代时,分级分布式领航-跟随者编队的总通信代价明显低于传统领航-跟随者编队,且通过周期性更新簇首,网络能耗更加均衡,提高了编队续航能力;在80架UAV编队规模下,分级分布式领航-跟随者编队生成算法能够在0.3 s内求解完成,相比于传统领航-跟随者编队算法,求解效率提高了约2.5倍;在100架UAV编队规模下,分级分布式领航-跟随者编队生成算法能够在0.4 s内求解完成,而传统领航-跟随者编队由于位置误差的传递迭代已不能保持原有队形。     

基于势函数的护卫队形控制

利用Multi—agent理论研究一类位置一速度模型的护卫队形控制问题。研究的问题中同时考虑队形实现和过程避碰两个因素,基于势函数方法给出了控制器设计．在设计的控制器作用下,编队中的护卫者能按指定队形护卫被护卫者,并保证在运动过程中编队成员间不发生碰撞。     

双舰编队舰空导弹反导能力分析

根据双舰编队反导队形的配置和舰空导弹的战术技术性能,对双舰编队协同反导能力进行了分析,阐述了计算来袭目标处于不同舷角时的协同反导区域的大小和协同反导时间的方法。     

飞航导弹高动态自主编队协同控制系统的建立与仿真

为了提高多枚飞航导弹自主编队低空突防综合作战效能,建立了由编队队形控制及编队离入队管理等模块组成的高动态自主编队协同控制系统,有效地解决高动态自主编队下导弹编队队形动态变化、编队管理复杂、编队导弹出现网络故障或机械故障等问题。半物理仿真系统实验结果表明,飞航导弹高动态自主编队协同控制方法满足编队实时性、自主性和高动态性要求。     

编队卫星队形重构防碰撞最优轨迹规划

 针对编队卫星队形重构的轨迹规划问题,提出了直接配置混合整数线性规划(DCMILP)方法。首先将卫星编队飞行问题进行简化,整个过程使用线性化描述;继而将三阶Simpson方法扩展至编队卫星的队形重构过程中,将各卫星的状态量和控制量在各节点处离散化;然后根据目标函数及碰撞规避问题等各种约束条件,将整个过程转化为混合整数线性规划问题,从而可以找到该非凸问题的全局最优解。最后,通过对三维和二维两组编队卫星队形重构进行仿真,由结果可以看出,与传统方法相比该方法快速有效,能够满足实时性的要求,使得卫星编队的自主运行成为可能。     

小卫星编队飞行队形设计与轨道要素确定

用两体相对运动的线性Hill方程进行了小卫星编队飞行队形的初步设计，并给出编队飞行中各绕飞小卫星轨道要素的确定过程，以空间圆形编队为例，在未考虑摄动情况下，通过仿真验证了Hill方程在小卫星编队队形初步设计中的有效性。     

基于协同进化粒子群和Pareto最优解的卫星编队队形重构方法

针对卫星编队自主队形重构问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)和Pareto最优解的求解方法.首先,使用Legendre伪谱法(LPM)将队形重构问题离散化为非线性规划(NLP)问题;其次,根据卫星编队的特点及碰撞规避的需要,使用CPSO算法对重构问题采用既独立又集中的求解方式,避免了传统优化方法对梯度的求解;...     

一种长期稳定的卫星编队队形优化设计方法

 对于卫星编队飞行设计长期稳定以节省控制燃料的队形是一项非常重要的工作，本文提出了一种队形长期稳定的优化设计方法。首先利用Hill方程设计出满足任务要求的相对位置和相对速度的约束关系，以剩下的自由相对位置或相对速度作为优化变量。优化目标选择为主从星在J2摄动下的各平均轨道根数相对漂移率最小。文中的优化算法采用改进的遗传算法，遗传算法作为一种通用的全局最优随机搜索算法，在解决一些复杂问题时它还存在着过早收敛和收敛速度慢的缺陷，针对此问题，本文提出一种改进的遗传算法。仿真结果表明利用这种优化设计方法设计的队形在各种摄动力下能够长期保持稳定。     

分布式卫星干涉测高系统编队构形优化设计方法

 分布式卫星干涉合成孔径雷达（InSAR）编队构形设计是系统总体设计的关键问题。从系统测高性能优化角度出发,提出分布式InSAR编队优化设计一般方法,将其概括为求解一个优化问题,以主星带辅星群体制分布式InSAR为例建立目标函数,针对其星载双站、斜视、空间基线等特点建立测高精度与辅星轨道根数的关系,基于近似的相对运动数学模型对该优化问题进行简化,并采用遗传算法求解。在此基础上,对多颗卫星组成编队以提高系统测高性能提出了一种多星编队设计方法。仿真分析表明,经优化得到的编队测高性能要优于干涉车轮和钟摆编队,该结果验证了优化设计方法的有效性和正确性。     

两栖攻击舰编队火力支援作战能力综合评估分析

在建立两栖攻击舰编队火力作战能力评估指标体系的基础上,构建了以战场感知能力、指挥系统控制能力、对岸火力打击能力和火力支援综合保障能力为二级指标的多层次评估指标体系,并将二级指标细化为51个具体指标,运用AHP和熵权法得到评价指标的综合权重,通过模糊综合评判得出综合评判总分。所得结果对两栖攻击舰编队火力支援作战能力的评估具有实际应用价值。     

基于多步裁定法评估编队超视距空战效能

提出了评估编队歼击机超视距空战效能的多步裁定法。用损失交换比和剩余飞机数量作为效能指标,将最优火力分配与空空反导弹引入到多步裁定模型中。考虑了电子对抗与飞机生存力,计算了歼击机领先发射概率、空空导弹击毁概率和发射次数。算例表明,领先发射一方超视距空战效能通常较高,滞后发射一方若采用最优火力分配、空空反导弹、电子对抗及提高飞机生存力等措施也可提高超视距空战效能。此模型计算简便,合理有效。     

基于自适应方法的多无人机编队队形控制

针对"长机-僚机"近距编队队形因风场扰动而不能保持期望队形的问题,首先,提出了一种自适应队形保持控制的方法,该方法可用于抵消因风场不确定性对无人机的横侧向和前行方向所产生的距离误差,同时能够保持无人机编队稳定飞行。其次,由于风场的不确定性会引起"长机-僚机"之间的动力学发生变化,因此设计了一种基于"长机-僚机"相对运动模型的自适应控制律用以估计风场在3个方向的大小,进而控制无人机之间的相对运动以消除风场不确定性所产生的距离误差并保持速度的一致性,最终实现保持期望的队形。再次,通过构建合理的李雅普诺夫函数,证明无人机编队在风场干扰下能够保持编队稳定飞行,同时"长机-僚机"之间相对横向、横侧向以及纵向的距离误差均接近零。最后,通过仿真验证：所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性,这为工程实践提供理论依据。     

编队空战的目标分配研究

编队空战目标分配可以使飞行员在选择空战对手时更趋理性,也更有针对性。首先分析了构成目标威胁的因素,运用层次分析法确定了构成目标威胁度各因素的权值;进而构建了目标分配函数,并运用最优势原理实现了目标的分配;最后,通过设定双方不同性能的飞机空战作为目标分配实例进行了计算,计算结果符合编队空战的一般规律,表明所提出的方法可以解决实际编队空战中目标分配问题,方法简洁,结果可靠。     

基于量子行为鸽群优化的无人机紧密编队控制

随着军事、民用需求的提高和相关领域的技术推动，无人机编队协同作业已成为当今人们逐渐关注的焦点。无人机紧密编队是指无人机间侧向距离在1~2倍翼展内的编队，因其可有效改善编队中无人机的气动性能而备受瞩目。基于无人机紧密编队条件下的气动耦合效应，建立三维空间下的状态空间方程描述双机相对运动，并推导了紧密编队条件下的双机最优编队构型，在此构型下将人工势场法和编队控制相结合作为控制系统中的间接控制环，并针对基本鸽群优化算法的寻优缺陷利用量子行为规则对其进行改进，将改进后的鸽群优化算法和无人机控制量结合作为控制系统中的直接控制环，最后通过仿真对比验证了此控制系统对于紧密编队控制的有效性。     

无人机编队构成的分散最优控制方法研究

针对无长机带领、具有固定无向通信拓扑的无人机编队构成控制问题,提出了一种基于"相邻"无人机状态反馈的分散最优控制方法。该方法采用Laplacian矩阵描述编队通信结构,以"相邻"无人机与编队构型间的相对状态误差构建分散最优控制模型,并通过求解具有LMI约束的线性目标最优化问题得到编队各无人机的分散最优控制律。该方法使得多无人机在分散协同的前提下,基于局部信息快速准确地形成预定编队构型,达到运动方向和速度的一致性。仿真实验验证了该方法的有效性。