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。     

面向时间协同的多无人机队形变换最优效率模型

针对无人机（UAV）的编队集结、编队保持和编队重构等队形变换问题,从航迹规划的角度提出了一种面向时间协同的多无人机队形变换模型。在时间协同的条件下,选择队形变换的能源消耗与完成时间作为效率衡量指标,对编队集结、编队保持和编队重构进行规划,给出队形变换的最优空间位置。首先,分析了指定队形、无指定位置的编队集结问题,然后,将编队保持问题视为编队整体运动,最后,利用运动分解将编队重构问题分解为编队集结和编队整体运动。基于编队集结、编队保持和编队重构的不同特点,给出了这些具体队形变换下的最优效率计算公式,并进行了仿真实验,实验结果表明本模型可以实现预期的最优效率队形变换。     

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。     

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于Dodgson集结算法的多机协同空战机动决策方法

针对多机编队协同作战空战问题,研究了协同机动决策改进方法.基于Dodgson集结函数,设计了新的协同决策中的机群偏好集结环节,提出了一种基于Dodgson集结算法的多机自主协同空战机动决策方法.典型多机协同空战算例表明,该决策算法能在敌机不机动、初始态势占劣等多种条件下,产生合理有效的机动决策.     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。     

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...     

卫星编队队形重构避碰技术研究

提出了一种新的考虑避碰约束的编队队形重构路径规划方法.首先通过常规编队重构规划方法得出各星的机动策略,以此预测重构过程中各星最小距离,将此最小距离大于安全距离作为约束条件,重新规划出队形重构轨迹.仿真结果表明,该方法计算量小,能够快速地规划出考虑避碰约束时的队形重构卫星机动轨迹,且能有效节省能量消耗.     

递进式路径转移姿态机动快速规划方法

当前空间探测活动需要航天器具有大角度姿态机动能力,然而复杂的空间环境和航天器姿态约束限制了姿态机动的可行空间和姿态规划效率。针对这一问题,进行了多约束条件下大角度姿态机动快速规划研究,提出一种基于路径转移策略的快速规划方法。该方法由参考路径规划、松弛路径规划和路径转移规划3部分组成,递进式处理姿态规划中的初始参考路径生成、姿态有界约束满足和姿态指向约束满足问题。在路径转移规划中,建立基于指向角的姿态指向约束评价函数,设计对应的转移动作集合,能够快速得到满足多种约束条件的安全机动路径。最后,通过大角度姿态机动对比仿真,验证了该方法在机动时间方面的快速性和规划速度方面的高效性。     

编队飞行卫星轨道的初步设计研究

使用两体相对运动的Hill方程进行小卫星编队飞行队形的初步设计，给出了编队飞行中各绕飞小卫星的轨道要素确定过程。以空间圆形编队为例，在未考虑摄动的情况下，通过仿真验证了设计的有效性。     

利用全球定位系统确定空间站/自由飞行器的轨道

一、前言 NASA正在研究的空间站,不是由单一的大型宇宙空间站组成的,而是由载人空间站主体,接受其服务执行飞行任务的多个自由飞行器和为它们服务的轨道机动飞行器组成的复合系统。宇宙空间站主体和自由飞行器,虽然都在满足一定条件下作编队飞行,但还在轨道上     

基于分散式RHC算法的无人机编队碰撞避免研究

提出了一种基于滚动时域控制(Receding Horizon control)的,保证无人机编队在飞行过程中满足约束条件并且防撞的分散式控制设计方案.此方法中,每架UAV都可以做出紧急自由碰撞规避机动,以保证冲突避免和约束履行.使用不变集合方法和强制协同的逻辑规则保证了在飞行中UAV之间的碰撞避免.仿真证明,此种分散式RHC方法是有效的.     

机动飞行时发动机转子系统动力学统一模型

利用Lagrange方程建立了飞机在任意空间机动飞行时发动机安装在飞机上任意位置条件下不平衡多盘、多质量和多轴承线性及非线性柔性转子系统动力学的统一模型,讨论了飞机的空间机动飞行对发动机转子系统动力特性的影响.结果表明飞机的空间机动飞行不仅在发动机的转子系统上产生了非周期性的附加外激励力,而且还会产生附加的阻尼和刚度效应,这些效应不仅会影响转子系统运动轨道的大小而且会使转子系统运动轨道的中心发生偏移,从而可能使发动机转子与定子之间发生局部的碰磨.因此,在分析航空发动机转子系统的动力特性时,必须考虑飞机机动飞行因素对转子系统动力特性的影响.      

多UAV路径跟踪协同编队机动指令决策算法

针对多UAV在空间路径跟踪下的协同编队控制问题,设计了一种机动指令决策算法。对单架UAV的路径跟踪引入视距导航算法并进行改进,得到航迹方位角和航迹倾斜角的参考指令;对于多UAV协同编队控制,应用图论知识得到空速大小的参考指令;依据参考指令,通过函数解析与数值编程相结合的方法计算出机动指令。仿真结果表明,该算法能够有效控制多UAV从任意初始状态进行预期的路径跟踪协同编队飞行。     

基于改进一致性算法的无人机编队控制

编队飞行是指多架无人机保持以一定队形进行飞行的状态,相比于单架飞机执行任务,无人机编队能够增加搜索面积,提高飞机飞行性能,增大完成任务成功率。编队控制是实现编队安全高效完成指定任务的前提。本文以一致性理论为基础,针对无人机运动模型的特点与实际飞行要求,对基本的一致性算法进行改进,提出了改进一致性无人机编队控制算法。首先利用纵向和横侧向解耦的自动驾驶仪模型给出了无人机的三自由度运动方程,根据机动性与飞行性能要求定义了各方向上的加速度、速度与角速度约束。基于一致性理论,将编队控制分为平面与纵向2个方向进行,在状态控制的基础上,利用各状态变量间的几何关系对无人机运动自由度进行转换,加入编队队形信息,设计了编队控制算法。为了使算法生成的指令信号满足约束条件,提出了"最小调整"约束条件处理策略。依据粒子群算法对各无人机的爬升加速度进行优化,以避免机间碰撞。仿真结果表明：提出的编队控制算法具备编队成形与变换功能,能够使无人机编队状态快速收敛到指定值,且保持指定队形,无人机飞行状态满足所有约束条件。     

Kepler方程的一种迭代加速算法

采用Steffensen迭代法求解椭圆轨道下的Kepler方程,克服了不动点迭代法收敛速度慢以及Newton迭代法需要重复计算导数值和迭代结构相对复杂等方面的不足。试验表明利用该方法求解Kepler方程既满足了高精度要求,而且收敛速度快。同时它还能满足不同的偏心率和不同的精度的要求,因而是求解Kepler方程的一种较理想算法。     

基于Nash均衡与进化计算的协调航迹规划

在对策论框架下研究多无人飞行器的协调航迹规划问题,提出了一种基于Nash平衡和进化计算的航迹规划算法.协调航迹规划是一个多目标合作优化问题,也是一个非合作对策问题.飞行器编队的分布结构提供了一种隐性偏好信息,有助于找到飞行器编队的最优协调航迹和最优飞行代价分配.本文算法使用特定的航迹个体表示方法和进化算子,按照层次方法处理各种航迹约束.不同飞行器间的协同和竞争关系定义在航迹评价函数里.仿真结果验证了基于博弈论航迹规划算法的可行性和优越性.     

多无人机协同航迹规划技术研究

多无人机协同航迹规划是多无人机协同控制的重要组成部分。多无人机协同航迹规划能得到满足安全性、协同性和任务要求的较优航迹,这对提高无人机系统性能有重要的意义。介绍了多无人机协同航迹规划的问题描述和求解结构,总结了在协同规划问题中的约束条件和航迹协调方法,着重阐述了几种在多无人机编队中常用的控制方法。在此基础上,对未来可能的研究方向进行了展望。     

太阳同步轨道卫星初轨捕获策略研究

从分析轨道控制动力学方程出发,结合工程应用实际约束,针对具有回归、冻结等特性的太阳同步轨道,设计其初轨捕获策略。该策略将初轨捕获任务规划为4个阶段,前3个阶段进行发动机推力效率标校、大控制量的轨道面内修正和轨道面内的精调,完成轨道面内捕获;最后一个阶段完成轨道倾角捕获。最后对某太阳同步轨道卫星的初轨捕获策略进行了详细设计并通过仿真计算验证该策略的合理有效性。     

机动发射导弹助推段弹道快速规划方法

针对机动发射条件下的弹道快速规划问题,提出了基于神经网络状态预报模型的典型助推-滑翔导弹助推段弹道在线规划方法。导弹发射后,运用事先训练的神经网络拟合弹道计算过程,预报关机点状态,结合优化算法快速生成满足终端再入约束的飞行程序。仿真结果表明,所提神经网络预报及飞行程序解算模型能够适应给定的机动发射条件,在2 s内输出全程飞行程序,且实际终端状态量满足关机制导要求。