多导弹编队保持控制器设计

针对多导弹编队保持控制器设计展开研究。首先利用多智能体系统技术研究领弹与从弹的协同优化组织结构;其次针对面向编队飞行的从弹控制律和实现算法进行重点研究,利用惯性坐标系下从弹与领弹的坐标得到相对坐标差值,进一步利用误差的动力学特性设计了三维条件下基于从弹的稳定的编队控制器,实现对从弹的速度控制、弹道偏角控制和弹道倾角控制,在领弹机动情况下,从弹与领弹的相对距离始终为指定的期望值;最后通过仿真实验验证此编队控制器具有较强的鲁棒性和稳定性。     

多导弹时间协同制导:一种领弹-被领弹策略

首先,假设各枚导弹的速度为相同常值,领弹采用经典比例导引（PNG）,被领弹采用经典比例导引和机动控制相结合的方式,推导出采用领弹-被领弹策略的多导弹时间协同控制设计模型,该模型实际上描述的是一个非线性的弹目相对运动状态跟踪控制系统。在此系统中,领弹的弹目距离与导弹前置角作为两个参考状态量,被领弹的弹目距离与导弹前置角作为两个待控制的状态量。针对这一弹目相对运动状态跟踪控制系统,采用时标分离的方法设计了期望的慢子系统和快子系统。对这两个子系统分别进行动态逆控制设计,得到了被领弹的机动控制指令。该机动控制指令用于调整被领弹相对目标的运动状态,来逼近领弹相对目标的运动状态,这就保证了所有的导弹能够同时攻击目标。然后,通过为每枚被领弹引入一个与其速度相同的虚拟领弹,将上述方法推广到各枚导弹速度可为不同常值的情况。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

基于虚拟领弹的攻击时间和攻击角度控制

构造一枚虚拟领弹按指定的攻击时间和攻击角度以直线飞向目标。实际导弹通过机动以"等待"虚拟领弹的到来,导弹与虚拟领弹相遇后随其一起飞向目标,从而实现导弹的攻击时间和攻击角度控制。对于这种导弹对虚拟领弹的轨迹跟踪问题,建立了控制设计模型并采用了分阶段控制设计方法。仿真结果验证了该方法的有效性。     

领弹控制下的多导弹时间协同三维制导律

采用领弹一被领弹策略,在三维空间内设计了一种多导弹时间协同制导律。领弹在俯仰和偏航2个通道都采用增广比例导引,而被领弹在俯仰通道采用增广比例导引,但在偏航通道采用机动控制。该机动控制使被领弹与领弹在偏航面内达到时间协同,即在偏航面内被领弹与领弹的弹道曲率大小（相对于速度而言）趋于一致。俯仰通道上的增广比例导引使被领弹与领弹在该通道上的前置角逐渐趋于0,致使它们的弹道完全落于偏航面内,最终实现被领弹与领弹的协同,这意味着被领弹按照领弹的攻击时间攻击目标。在设计被领弹偏航通道的机动控制指令时,采用了动态逆方法。仿真结果验证了方法的有效性。     

多弹编队飞行控制技术研究

针对未来复杂战场环境下反舰导弹编队协同攻击的技术需求,提出了一种多弹编队飞行控制的技术方案。采用基于分层递阶控制思想的多智能体系统结构,把多枚功能相同或者不同的导弹按照一定的原则组合成弹群,弹群中各导弹之间进行编队飞行、协同搜索、信息融合和协同攻击等方面的作战配合,实现对单个目标或多个目标的精确打击。该方案可以实现多发导弹的编队飞行控制,能够提高导弹编队的体系对抗能力。     

无人机编队飞行控制器设计

主要对两架无人机斜线编队控制进行研究,建立了相应的数学模型,并基于PI控制律分别设计了x,y两个方向的控制器,利用解析和数值计算两种方法解算.仿真结果表明,设计的控制器可以控制僚机跟随长机机动,保持原有的相对位置和姿态.     

某小型无人机编队控制器设计及试飞验证

以某小型固定翼无人机作为研究平台,按前向、侧向和垂直方向3个通道设计僚机编队控制器.利用自动驾驶仪的航路飞行模态简化侧向通道编队控制器的设计,并采用在长机航向角发生较大变化时加入基于视线方位角的方法,使僚机保持编队精度.试验结果表明,所提出的编队算法是可用的,并能够很好地控制无人机的编队飞行精度.     

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。     

无人机近距编队飞行建模与仿真

无人机编队飞行有着单架无人机无法比拟的优点,但属于较新的研究领域。从无人机未来发展需求出发,根据近距编队的特点,提出了一种近距编队控制方法,并以双机近距编队为基础对控制律设计和算法实现进行了研究。通过建立僚机旋转参考系下的双机编队相对运动模型,同时考虑长机翼尖涡对僚机产生的气动耦合效应,基于PI控制设计了一种无人机近距编队飞行控制器,通过仿真验证和比较分析,证明僚机可以很好地跟随长机的机动保持编队构型,验证了提出的编队飞行控制方法的可行性和有效性。     

集群空间控制框架下的四旋翼编队飞行研究

针对四旋翼编队控制问题,采用水平通道与高度通道解耦的四旋翼动力学模型,基于集群空间控制方法设计了编队控制器。首先介绍了集群空间控制方法的两个重要概念,即集群空间变量和集群运动学关系,进而以3架四旋翼为例,详细地给出了集群空间编队控制器的设计思路。在选取集群变量并建立编队与单机的运动学关系后,设计了不完全微分PD控制器以产生集群控制指令。不完全微分PD控制与常规PD控制相比,前者抗高频干扰能力更强。最后通过仿真验证了该编队控制算法能够完成多架四旋翼的队形放大和队形保持任务,且具有较高的控制精度和较好的抗高频干扰能力。     

多无人机编队队形保持优化控制仿真研究

采用多无人机编队保持队形的优化控制可以通过调节较少参数使各无人机能够精确跟踪领航无人机,达到稳定编队队形的目的。以简化的自动驾驶仪模型作为编队保持控制系统的内回路,基于以长机为参考的旋转坐标系建立相对运动学模型,采用全局渐近稳定控制方法设计了多无人机编队保持控制器。经过仿真验证,该控制器实现了长机在三维空间机动飞行时僚机能够迅速跟踪长机并保持编队队形的稳定,且响应速度和跟踪精度较为理想。仿真结果表明,该控制器能够实现多无人机编队队形在三维空间下的保持。     

Robust image-based coordinated control for spacecraft formation flying

This paper addresses a coordinated control problem for Spacecraft Formation Flying (SFF). The distributed followers are required to track and synchronize with the leader spacecraft. By using the feature points in the two-dimensional image space, an integrated 6-degree-of-freedom dynamic model is formulated for spacecraft relative motion. Without sophisticated three-dimensional reconstruction, image features are directly utilized for the controller design. The proposed image-based controller can drive the follower spacecraft in the desired configuration with respect to the leader when the real-time captured images match their reference counterparts. To improve the precision of the formation configuration, the proposed controller employs a coordinated term to reduce the relative distance errors between followers. The uncertainties in the system dynamics are handled by integrating the adaptive technique into the controller, which increases the robustness of the SFF system. The closed-loop system stability is analyzed using the Lyapunov method and algebraic graph theory. A numerical simulation for a given SFF scenario is performed to evaluate the performance of the controller.     

基于分布式自适应的多智能体容错一致性控制

针对"领航者-跟随者"的多智能体编队，由于领航者系统出现故障引起编队通讯中断而不能完成任务的问题，提出了一种基于一致性理论的分布式自适应控制方法，用于解决该问题。首先，以一个位于顶点的智能体作为领航者，其余3个位于同一条线上的智能体作为跟随者，由此所构成的三角形编队作为被控对象。其中，领航者速度方向作为编队的前行方向，跟随者位于领航者之后。其次，基于图论，对智能体局部信息参数进行分布式自适应更新，并设计分布式自适应控制律，用于弥补多智能体编队中领航者故障所造成的影响。同时，根据相邻智能体的局部信息，设计整体分布式自适应容错控制律，进一步通过构建合理的Lyapunov函数，证明所设计控制器的稳定性，以及"领航者-跟随者"之间相对横向以及相对纵向的距离误差均收敛于固定常数。最后，仿真验证表明：所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性，这也为工程实践提供了理论依据。     

无人机参数优化自抗扰编队保持控制器设计

针对无人机编队飞行中的队形保持问题,采用结合粒子群算法的自抗扰控制技术对控制器进行设计,使响应过程具有良好的动态品质和较小的稳态误差。建立三维空间内基于相对误差的无人机编队飞行模型,并在此基础上设计了跟踪微分器、扩展状态观测器和非线性状态反馈自抗扰控制器,采用粒子群算法对控制器中部分参数进行优化整定。仿真结果表明,设计的结合粒子群算法的改进自抗扰控制器具有良好的控制性能,能以较高的精度实现无人机编队保持任务。     

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。     

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。     

联合连通拓扑下多无人机编队控制

针对在联合连通拓扑条件下的多无人机系统,研究了具有二阶动力学系统模型的多无人机系统时变编队控制问题。基于一致性理论,设计了一致性控制器,将联合连通拓扑条件下的编队控制问题简化为低阶时间平均系统的渐进稳定性问题。利用Lyapunov函数证明了所设计的控制器能够实现编队控制,并利用线性矩阵不等式(LMI)方法给出了控制器的设计算法。在三维空间中,对多无人机系统进行了仿真,验证了所设计的一致性控制器能够使得多无人机系统在联合连通拓扑条件下形成时变编队。     

基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制

由多个载体组成的多智能体系统对复杂环境具有更高的适应性,能够完成传统单个载体无法完成的任务。针对多智能体编队集结与队形移动跟踪问题,提出了一种改进的多智能体编队协同控制新算法。首先,以拒止环境下跟随智能体仅能通过光学传感器测量相对方位信息为任务背景,针对"领导者——第一跟随者"结构的多智能体编队,提出了基于相对方位信息与单间距测量的控制器,使得第一跟随者智能体可以追随移动的领导者智能体,并且可以通过改变与领导者智能体的间距对编队整体队形进行缩放控制。其次,提出一种了改进的分布式控制律,使得其他跟随者智能体可以仅通过两个相对方位信息完成编队飞行。然后,根据Lyapunov第二方法,构建了系统的能量函数,验证了所提出算法的稳定性。最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了验证。仿真结果表明,基于该控制律多智能体系统能够完成编队集结、队形缩放和编队飞行的任务。     

无人机编队的高阶滑模控制方法研究

在未知干扰环境下,对无人机编队飞行的稳定性和精度提出了更高的要求,采用常规滑模控制的编队算法由于"抖振"等问题,不适应高精度和稳定性的要求.针对此问题,提出了一种基于高阶滑模控制的编队飞行控制方法,以三架无人机编队为例,建立了三维空间高阶滑模控制编队控制模型,实现了长机的航路跟踪及僚机的编队队形控制和保持.仿真结果表明...     

Formation flight of fixed-wing UAV swarms: A group-based hierarchical approach

This paper investigates a formation control problem of fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarms. A group-based hierarchical architecture is established among the UAVs, which decomposes all the UAVs into several distinct and non-overlapping groups. In each group, the UAVs form hierarchies with one UAV selected as the group leader. All group leaders execute coordinated path following to cooperatively handle the mission process among different groups, and the remaining followers track their direct leaders to achieve the inner-group coordination. More specifically, for a group leader, a virtual target moving along its desired path is assigned for the UAV, and an updating law is proposed to coordinate all the group leaders’ virtual targets; for a follower UAV, the distributed leader-following formation control law is proposed to make the follower’s heading angle coincide with its direct leader, while keeping the desired relative position with respect to its direct leader. The proposed control law guarantees the globally asymptotic stability of the whole closed-loop swarm system under the control input constraints of fixed-wing UAVs. Theoretical proofs and numerical simulations are provided, which corroborate the effectiveness of the proposed method.