基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机（UAV）集群搜索未知任务区域内的动态目标，同时兼顾最大化覆盖搜索效能，提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策（RM-DCSD）算法。首先，基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理，为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础；其次，以最大化搜索效率为优化目标，同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价，建立了UAV搜索效能函数，在此基础上，基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型；然后，综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况，分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制；接着，借鉴分布式模型预测控制思想，设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制，在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新，进一步增强了系统鲁棒性；最后，通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明，RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性，能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时，通过回访机制驱动，有效兼顾对地面动目标的搜索需求。     

带通信约束的多无人机协同搜索中的目标分配

为了研究通信约束对多无人机(UAV)协同搜索中目标分配任务的影响,提出了一种带通信约束的多无人机协同搜索中的目标分配方法,研究在通信约束条件下多无人机在协同搜索中如何进行目标分配。首先,基于无人机数学模型和搜索模型,建立了目标分配模型。其次,分析了通信约束条件,如通信距离限制、通信角度限制和通信时间延迟等对目标分配的影响,限定多无人机在通信距离和角度范围内才能通信,使用蒙特卡罗法来验证通信距离和角度对目标分配的影响,同时采用基于状态估计的无人机状态信息补偿方法来消除通信延迟的影响。仿真验证了带通信约束的多无人机协同搜索中的目标分配方法的合理性。     

基于蒙特卡洛树搜索的机载雷达编队策略优化

多机雷达协同探测是飞机协同作战研究的重要内容,编队策略影响着多机雷达协同探测的探测效能针对机载雷达编队策略的优化,基于部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)模型描述了编队策略优化问题,提出了一种基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)的最优策略求解方法。以对敌方目标的探测性能为指标,将该方法与多种其他编队方法的结果进行了比较。试验结果表明,该方法很好地平衡了 MCTS 中利用与探索的关系,可以在规模较大的搜索空间内有效完成编队策略优化,在编队探测能力提升方面展示出了比其它方法更加优越的性能。     

基于预测控制方法的UAV编队飞行

针对传统UAV编队控制律显式考虑约束能力不强的不足,基于预测控制方法和虚拟结构控制策略,设计了一种分布式编队控制律。该控制律能显式地考虑各种约束,每个UAV仅需要滚动求解有限时域优化问题得到自身控制输入,提出了一种简单的代价惩罚的方法实现障碍规避,并将优先级策略引入UAV之间避碰中。仿真结果表明,所设计的编队控制律具有...     

通信和测量受限条件下异构多UAV分布式协同目标跟踪方法

研究了通信和测量受限的异构多无人机(UAV)网络化分布式协同目标观测与跟踪问题.该分布式UAV系统采用长机一僚机异构型网络结构,以实现在电子静默和战术隐身条件下扩大探测和打击纵深.提出改进的一致性信息滤波(ICF)算法,实现通信和测量范围内各UAV节点的分布式信息融合.由于一致性算法的收敛性与网络拓扑结构的连通性密切相...     

涡轮转子径向变形多目标协同稳健性优化

考虑到涡轮转子径向变形对涡轮叶尖径向间隙以及篦齿径向封严间隙的影响,提出涡轮转子径向变形多目标协同稳健性优化方法。利用基于Kriging模型的分布式协同响应面法(DCRSM)分别建立涡轮转子和涡轮篦齿的参数与径向变形间的响应面模型,并求解单目标下的稳健最优解。采用理想点法建立涡轮转子和篦齿径向变形多目标协同稳健性优化模型,并进行多目标协同稳健性优化求解。优化结果显示:提出的多目标协同稳健性优化方法与单目标稳健性优化方法相比涡轮转子和篦齿径向变形量的标准差分别降低了2.6%和4.9%。提出的方法为涡轮转子参数设定提供一定的参考。      

基于启发式蚁群算法的协同多目标攻击空战决策研究

协同多目标攻击空战决策是现代战机在超视距条件下进行协同空战的关键技术之一。它是寻求一个优化分配方案,将目标分配给各友机,力求使攻击效果最优。本文在对协同多目标攻击战术进行深入分析的基础上,提出了一种用于空战决策的启发式蚁群算法,该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验表明所提出的启发式蚁群算法对最优解的搜索效率明显优于基本蚁群算法,是一种求解协同多目标攻击空战决策问题的有效算法。     

基于启发式自适应离散差分进化算法的多UCAV协同干扰空战决策

 研究了多无人作战飞机(UCAV)协同干扰空战决策(MUCJAD)问题,在干扰效能评估指标量化方法的基础上为该问题建立了优化模型。为有效求解该模型,提出一种启发式自适应离散差分进化(H-SDDE)算法。在H-SDDE算法中,设计了包含4种候选解产生策略的候选策略池,引入了候选解产生策略及其参数的自适应学习过程。此外,结合实际问题为算法设计了基于威胁度的扩展型整数编码方案、基于威胁度的启发式个体调整操作、基于约束满足的个体修复操作。在12个测试实例上进行了仿真验证,结果表明,H-SDDE算法与其他同类算法相比在求解质量和求解速度上具有明显优势,能够更好地发挥多UCAV协同干扰整体效果。     

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。     

涡轮转子径向变形稳健性优化设计

考虑到参数不确定性对转子径向变形的影响,提出了1种基于分布式协同响应面的涡轮转子径向变形稳健性优化方法。首先,利用Kriging模型建立各部件参数与径向变形响应面子模型,然后利用分布式协同响应面方法建立全局参数与转子径向变形的系统响应面模型。其次,利用系统响应面模型建立涡轮转子径向变形稳健性优化模型,并采用果蝇优化算法来进行稳健性优化求解。优化后涡轮转子径向变形的均值以及标准差比优化前分别降低了7.3%和4.97%,计算结果表明:该方法在工程应用中的可行性和有效性。     

Improving multi-target cooperative tracking guidance for UAV swarms using multi-agent reinforcement learning

Multi-Target Tracking Guidance(MTTG) in unknown environments has great potential values in applications for Unmanned Aerial Vehicle(UAV) swarms. Although Multi-Agent Deep Reinforcement Learning(MADRL) is a promising technique for learning cooperation, most of the existing methods cannot scale well to decentralized UAV swarms due to their computational complexity or global information requirement. This paper proposes a decentralized MADRL method using the maximum reciprocal reward to learn cooper...     

多无人机协同覆盖路径规划

多无人机协同覆盖路径规划(CPP)由于其并行性和容错能力,对于提高无人机完成侦察、监视、搜索等任务的效率具有重要意义。提出了一种基于无人机任务性能评价和任务区域划分的多无人机协同CPP算法。定量分析了无人机执行覆盖任务的能力,根据无人机及携带成像传感器的性能给出了计算无人机任务性能指数的数学公式;提出了一种基于任务性能和子区域宽度的任务区域划分算法,使无人机的总转弯次数达到最少。仿真结果表明,所提出的CPP算法能够规划出全局最优的多无人机协同覆盖路径。     

多导弹编队齐射攻击分散化协同制导方法

针对多导弹编队齐射攻击在时间上的协同要求,将攻击时间可控制导律(ITCG)与一致性分散化协调算法相结合,提出一种多导弹编队齐射攻击的分散化协同制导方法.编队内各导弹采用相邻局部通信,编队之间则通过各编队通信拓扑生成树的根节点进行通信.设计了导弹编队内和编队间的分散化协调策略,实现多导弹编队齐射攻击的分散化协调.推导了攻...     

基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题,提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队,并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中,编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示,仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息,并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先,采用分布式状态观测器,使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后,利用该观测器的估计状态,提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。     

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。     

多太阳能无人机覆盖路径优化方法

为解决传统电动无人机在覆盖作业时存在的续航时间短的问题,提出应用多架太阳能无人机进行覆盖作业。首先,在建立了应用于覆盖作业的太阳能无人机的能量模型的基础上,提出了能量流动效率这一指标来评价太阳能无人机在作业过程中对能量的利用率。其次,针对边界存在障碍物的凹多边形区域和内部含障碍物的多边形区域,以总作业完成时间最短为优化目标,提出基于无向图搜索方法的覆盖路径优化模型,定义约束方程限制无人机按照一定规则访问无向图中的节点,通过混合整数线性规划的方法求解每架无人机的最优飞行路径。再次,考虑无人机转弯时的姿态变化对能量流动效率的影响,将总作业完成时间最短和总能量流动效率最高同时作为优化目标,建立双目标优化方程,在首先以作业时间最短为优化目标进行求解的基础上,通过有限遍历的方式选择使能流效率和作业时间相对最优的覆盖飞行方向及飞行路径。大量仿真实验表明,所提的优化模型选取不同的优化目标,应用于不同形状的待覆盖区域,适用性广,在工程上应用范围广、可行性强。     

多无人机同时到达的分散化控制方法

多无人机(UAV)同时到达是典型的协同控制问题,在编队飞行、协同攻击中都有应用。以多无人机协同多目标攻击为应用背景,对多无人机同时到达问题进行了研究。考虑到战场环境的动态性和不确定性以及无人机自身的特点,提出一种适用于多无人机同时到达的分散化控制方法,其内容包括仅依靠局部信息交互的分散化控制结构和基于一致性算法的分散化控制策略。为方便操作员控制无人机群体的整体行为,分别设计了引入外部参考信号和虚拟Leader的分散化控制策略。根据路径规划和速度控制的不同特点将二者结合起来,利用它们的互补优势来应对路径误差和突发威胁等不利因素的影响。仿真结果表明,本文提出的分散化控制方法能够实现多无人机同时到达,并且具有很好的灵活性、鲁棒性、可靠性和可伸缩性。     

基于多机协作的认知无人机网络能效联合优化

针对无人机（UAV）通信网络中频谱资源紧缺的问题,构建基于认知无线电的多无人机通信网络,通过多机协作频谱感知有效探索授权频谱。提出一种基于Bisection算法的迭代算法,通过联合优化感知时间和判决门限对构建的复杂非凸问题求解,显著提高了无人机次级认知网络的能量效率（EE）。分析了无人机飞行过程中能效的变化情况,仿真结果表明,存在最优感知时间使能效获得最大值,且判决门限的选择会影响该能效最优值;提出的高能效迭代算法具有较好收敛性,有效提高了认知无人机网络的能量利用率。     

耦合多螺旋桨滑流影响的低雷诺数机翼设计

以某型手抛式太阳能无人机(UAV)模型为对象进行考虑多螺旋桨滑流影响的低雷诺数机翼平面形状设计研究。首先,基于升力面理论发展了准定常求解多螺旋桨/机翼相互气动干扰问题的涡格法(VLM)程序,并采用建立参考翼型气动特性数据库的形式发展了相关低雷诺数修正(LRC)方法;然后,通过对翼型、低雷诺数机翼及单螺旋桨/机翼算例的数值模拟及与相关实验结果的对比,验证了本文数值方法具备模拟低雷诺数复杂流动问题的可靠性及准确性;最后,对某型手抛式太阳能无人机简化拉力多螺旋桨/机翼模型进行了直接优化设计及反设计,并通过具有较高精度的CFD准定常求解技术对优化结果进行了验证。结果表明:以CFD方法计算结果为参考,本文涡格法程序及低雷诺数修正方法能够准确高效地计算相关低雷诺数复杂流动问题;传统未考虑多螺旋桨滑流影响的设计机翼在实际螺旋桨工作状态下将偏离设计点,机翼气动特性得不到提高;考虑螺旋桨滑流影响的优化设计方法能够有效改善机翼阻力特性,相对应地,在设计状态下优化机翼总阻力能够降低19.52counts。     

无人机编队支撑网络的协同通信中继策略

针对无人机编队支撑网络优化选择中继成员进而提高编队协同通信能力问题，基于端到端技术（Device-to-Device，D2D），提出了一种同时考虑无人机编队成员的邻近域及编队成员间的社会性依存关系来优化选择中继成员的中继策略，旨在既能保证无人机编队的基本通信能力，又能同时优化提高编队的吞吐量，从而进一步提升编队支撑网络的整体性能。研究结果表明，所提的无人机编队支撑网络中继成员优化选择策略在系统吞吐量方面较已有方法具有明显优势。