月表陨坑检测轻量化深度学习方法

针对目前基于深度学习的陨坑检测方法存在的模型参数量大和检测速度慢的问题，提出了一种轻量化的深度学习陨坑检测方法。首先，采用通道剪枝方法删减卷积神经网络中冗余的卷积核，得到结构紧凑高效的陨坑检测模型。然后，使用轻量化的深度可分离卷积操作替换基础陨坑检测模型中的标准卷积操作，进一步降低了模型的复杂度。仿真实验结果表明，所提出的轻量化陨坑检测模型能够保证较高的像素预测精度，并且能够适应亮度、图像噪声等干扰因素的影响。同时，与轻量化处理前的模型相比，参数量减少了99.2%，检测速度提升了94%。     

多传感器融合状态估计方法综述

随着传感器网络技术的发展，多传感器融合状态估计凭借其鲁棒性、灵活性、可扩展性以及便于故障检测等优点，长期受到国内外学者的广泛关注，并取得了大量研究成果。数据融合的方法为融合状态估计奠定了理论基础，也是早期研究的主要方向，从20世纪70年代到20世纪末，相继发展出了集中式和分散式滤波架构及相应算法。无线通信技术的成熟以及一致性算法的出现使得分布式状态估计的研究进入了快车道，自2005年以来，大量基于一致性的分布式滤波算法被提出，其中不乏实用的经典方法和优秀的开创性方法。旨在梳理多传感器融合状态估计的发展，探究从数据融合到分布式滤波的内在联系，并对一些经典方法进行了总结。     

切换拓扑下异构无人集群编队-合围跟踪控制

针对异构无人集群存在层内不同协同控制目标以及层间协同耦合的控制问题，提出了“编队-合围跟踪”控制的定义与框架，采用具有时变输入的跟踪-领导者来生成集群系统的整体参考轨迹，克服了现有编队-合围控制中无法有效控制集群整体宏观运动的缺陷。对于存在切换拓扑的高阶异构集群系统，基于分布式鲁棒自适应估计技术以及预先定义的合围控制策略，利用邻居局部信息交互构造了分布式编队-合围跟踪控制器，给出了分层耦合情况下控制器的多步设计方法。采用共同李雅普诺夫稳定性理论，证明了切换拓扑条件下异构集群实现输出编队-合围跟踪的充分条件。通过无人机-无人车异构集群的仿真例子，验证了所提出的编队-合围跟踪控制方法的有效性。     

斜掠气梁充气翼湿模态分析与试验

参考气动弹性剪裁思想，通过将充气翼内部气梁沿展向偏转一定角度设计一种新型斜掠气梁充气翼。针对充气翼结构动力学特性研究需要对考虑周围空气影响的湿模态进行分析，在考虑空气附加质量影响和流场对于系统刚度贡献的前提下，发展了一种针对柔性充气结构湿模态快速建模分析的附加质量-刚度法。在柔性充气管算例验证了所提方法有效性的基础上，完成了对传统直梁充气翼和斜掠气梁充气翼湿模态的仿真研究，并与地面振动试验（GVT）结果进行对比分析。结果表明，3种充气翼湿模态仿真结果与试验结果均吻合较好，充气翼结构固有频率随充气内压上升而增加，同时相比于传统直梁充气翼，斜掠气梁充气翼第1阶与第2阶模态具有更低的固有频率之比，且弦向模态能够显著消除，对改善充气翼飞行器的气弹性能具有重要意义。     

通信拓扑切换下的预定时间分组协同制导方法

针对通信网络拓扑结构切换下的协同制导问题，提出了一种预定时间协同制导方法(PTCGL),以保证拓扑切换下的预定时间分组收敛。首先，建立三维飞行器协同制导模型和拓扑切换下的分组协同架构：组间利用小组领队飞行器之间的协作实现分组配合，组内则通过有向通信实现组协同。随后，在通信网络拓扑结构切换的情况下，结合牵制控制和预定时间理论，基于M矩阵假设的牵制分组误差和预定时间尺度函数提出拓扑切换三维预定时间协同制导律。进一步，考虑拓扑切换驻留时间，利用Lyapunov理论证明在通信拓扑切换的情况下，该制导律可实现预定时间收敛。最后，数值仿真结果验证了所提出的协同制导方法可实现在拓扑切换下的预定时间收敛、保证分组协同打击。