冷战的秘密——图波列夫系列无人侦察机

苏联研制无人机一直是一个难以解开的谜，近年来，在俄罗斯航空历史学家的不懈努力下，终于揭开了苏联国家档案局和图波列夫设计局为其遮盖了长达70年之久的面纱。     

无人机全空域飞行影响因素分析

进入全空域飞行是未来无人机发展的必然趋势,所面临的关键问题是安全性和空中交通管理.根据无人机大、中、小型,低、中、高速并存的特点,分析了无人机安全性和影响其全空域飞行能力的关键因素与改进方法,包括建立分类管理机制,提高自主导航与控制能力,进行动态任务规划,采取协调机制,增强环境感知与规避能力等.进一步提出了无人机空域飞行的建模/仿真理论框架,目标是在提高无人机可靠性的基础上,使其具备全空域飞行能力,从而降低无人机使用成本、提高空域共享能力,实现有人机、无人机共享空域.      

小型无人机伞降回收运动分析CSCD

针对小型无人机伞降回收的特点,研究了在无人机回收过程中,飞机及降落伞系统的运动轨迹及姿态。通过分析机伞间的力学关系,建立了机伞系统运动模型,并进行了仿真分析,给出了无风情况下回收运动的仿真结果。结果表明,系统能够满足无人机回收要求,可以决定最佳的回收参数,从而得到最优回收轨迹和姿态。     

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

四代机发展之辨

最近一段时间以来,四代机的话题被媒体炒得很热。去年,美国抛弃了原来的四代论,取而代之提出了一个五代论的观点,在2007年第6期的《航空知识》上,我和傅前哨、徐德康两位同志也一起讨论了这个话题。此外,俄罗斯、日本、韩国     

飞翼布局作战飞机起降特性分析

飞翼布局作战飞机采取新型操纵面,且取消了常规的用于起降增升的襟翼装置,研究了该特殊构型飞机起降飞行的操纵新机理.以一种飞翼布局飞机为例,根据风洞试验的结果比较了典型的飞翼与常规布局作战飞机低速气动特性的差异;进而计算了其起降性能,并与典型常规布局作战飞机F-16进行了对比分析.结果表明,由于全翼面的布局设计,飞翼飞机具有翼载荷低的特点,使其更容易满足起降性能的要求.研究结果对飞翼布局作战飞机的设计和性能评估具有重要的参考价值.     

用于无人驾驶直升机的中继转发系统设计

无人机是当今世界先进技术的热门载体,针对无人驾驶直升机的特点提出了应用于无人直升机上的中继转发系统的方案,论述了该系统的设计方案、总体结构、工作过程以及实现时遇到的技术难点、解决方案.所描述的中继转发系统与通常意义的中继转发系统最大区别在于所转发的频带宽,达百兆赫兹;该系统具备对远距离信号的转发能力,动态范围达100dB;该系统具备对弱信号检测能力,灵敏度可达-100dBm;采用了多通道窄带传输抗干扰技术,提高了系统的抗干扰性能.该系统搭载在无人驾驶直升机上进行了大量实际飞行试验,试验数据表明,该中继转发系统具有频带宽、灵敏度高与抗干扰能力强的优点,满足项目需求指标.     

某小型无人机中长波辐射特性测量及辐射强度反演

随着“自杀式”无人机集群的饱和式攻击在战场上发挥巨大威力,如何有效拦截是各国近年来研究的重要方向,而红外探测是最热门也是最高效的探测拦截手段之一。为此,开展某典型无人机目标中长波红外探测试验,获取典型某无人机目标辐射特性数据,完成中长波红外辐射强度反演。同时,考虑环境变化对红外探测的影响,为使用红外探测手段完成无人机目标拦截提供实测效果演示。本文研究结果可作为论证中长波对无人机目标探测差异的依据,以支撑探测体制的选择。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。