基于舵面位置反馈的实用非线性控制分配方法

针对飞机在自主起降、大迎角飞行时力矩系数与舵面偏角之间的非线性和耦合性问题,以无尾飞翼飞机(TFWA)为对象,提出了一种实用新型的基于舵面位置反馈的非线性控制分配方法。该方法通过舵面位置反馈,在期望三轴力矩系数中除去前一拍舵面偏角产生的非线性三轴力矩系数,从而将非线性控制分配问题转化为线性控制分配问题来求解。证明了该方法具有一致渐近稳定性,且其稳态误差为0,并分析了该方法的可行性。通过与序列线性规划、序列二次规划和遗传算法等非线性控制分配方法进行数字仿真对比,突显了该方法精度高、解算快的特点;同时对该方法进行了基于伪逆法、不动点迭代方法和相邻面搜索方法的数字仿真,说明了其处理非线性控制分配问题的有效性。以TFWA、F18等为对象,在xPC-DSP半物理仿真平台上验证了该方法具有通用性强、实时性好的优点。      

考虑功率约束的控制分配方法

根据飞机作动系统的工作原理,针对液压源能量有限的现状,提出作动系统的功率约束条件。同时考虑操纵面的物理约束,提出了功率受限的操纵面控制分配问题,并给出相应的解决方案。功率受限的操纵面控制分配方法将控制律设计与操纵面任务分配分割为两个模块独立运行,以动态逆控制律为基础,建立控制指令和操纵面间的动态映射关系,考虑操纵面的物理约束并以功率最小作为优化指标,将控制分配问题转化为一个二次规划问题,通过数值求解实现控制系统功率受限下的控制分配。仿真结果表明,考虑功率约束的控制分配方法,可以在系统满足一定稳定性及飞行品质要求的前提下,分配和管理多个冗余操纵面达到指令要求,同时实现系统消耗总功率最小,保证了作动系统的稳定性与安全性。     

基于信息素的任务分配(英文)

针对制造系统中的任务分配问题,提出了一种基于信息素的协调方法并搭建了原型实验仿真平台。该协调方法源于蚁群的觅食行为活动,蚂蚁在觅食的路径上会留下一种特殊的化学物质(信息素),利用该介质,可以更好地在群体内部实现协调与合作。基于信息素的协调方法可以自动寻找到有效的加工单元来处理所需要加工任务,有效地克服以往存在于基于合同网协调机制中的通信信息量大等不足。实验结果证明了基于信息素的协调机制对任务分配具有极其稳定的优化能力。     

多机空战指挥引导不平衡目标分配方法研究

目前,存在多机空战指挥引导不平衡目标分配模型少的问题,提出一种新的多机空战不平衡目标分配方法。结合空战理论与实际,在现有模型的基础上,利用最优控制理论,建立多机空战指挥引导目标分配模型;介绍匈牙利算法和进化匈牙利算法的基本思想和流程,在此基础上将匈牙利算法和进化匈牙利算法相结合来寻求最优方案,并进行仿真分析。结果表明:该方法具有较好的时效性和可靠性,能满足多维条件下的目标分配处理,满足实战需求,为解决多机空战指挥引导不平衡目标分配问题拓展了研究思路。     

军机人机功能动态分配方法研究

目前军机均为静态人机功能分配与设计,并未考虑人,、机状态随着作战任务的执行会发生变化,当人的作业绩效或机的能力下降,静态分配无法实现人机能力的动态互补,从而严重影响装备作战效能。通过研究国内外人机功能动态分配原理,结合装备典型任务,建立功能动态分配的触发机制、分配决策时机与分配策略,给出军机人机功能动态分配方法,实现功能在装备运行的过程中,动态地在人与机之间进行分配,使人与机有机结合,通过人机协作的方式,确保飞行员的工作负荷合理,提高安全性,满足人机综合的绩效最优。     

考虑动态控制分配的空天飞行器再入姿态复合控制设计

针对空天飞行器再入大气层阶段的直接力/气动力复合控制分配问题,设计了一种基于改进指标函数的动态控制分配律,兼顾了反作用控制系统燃料消耗和闭环控制系统响应速度需求。此外,针对空天飞行器面对称大攻角再入引发的横侧向气动强耦合问题,在预测控制律中引入了通道间交叉耦合反馈项,对姿控过程进行增稳。对比仿真结果表明,动态分配算法在提高了再入姿态控制精度的同时降低了反作用控制系统的燃料消耗;交叉耦合反馈项的引入,缓解了倾侧角指令突变对偏航通道稳定性的干扰影响。     

毫米波通信定位一体化自组网资源分配技术

毫米波通信链路具有低延迟、高速率和高定向性的特点,能够实现高速率自组网通信和高精度节点定位。在通信定位一体化背景下,研究了毫米波自组网中的多用户资源分配问题。系统采用基于正交频分多址(OFDMA)的多用户通信定位一体化框架,推导了基于位置估计误差界(PEB)和方位估计误差界(OEB)的多用户定位性能准则和基于数据速率的通信准则,建立了时域和频域的资源分配优化问题模型,在保障链路通信速率的前提下,最优化用户的定位性能指标。为了求解上述混合整数非线性规划问题,引入广义Benders分解算法,将优化问题分解为主问题和子问题进行迭代求解,得到有效的资源分配结果,最后通过仿真验证了资源分配对定位与通信性能的影响以及算法的有效性。     

边缘网络下多无人机协同计算和资源分配联合优化策略

针对边缘网络环境下多人机之间存在计算负载不均，造成卸载任务失败的问题，提出了一种多无人机间协作的智能任务卸载方案。通过联合考虑多无人机任务分配、计算资源分配和无人机飞行轨迹，引入公平性指数建立了无人机公平负载最大化和能量消耗最小化问题。基于多智能体深度强化学习框架，提出了融合轨迹规划和任务卸载的分布式算法。仿真结果表明，所提出的多无人机协作方案可以显著提高任务完成率和负载公平度，并且有效适用于大规模用户设备场景。     

Sequential dynamic resource allocation in multi-beam satellite systems:A learning-based optimization method

Multi-beam antenna and beam hopping technologies are an effective solution for scarce satellite frequency resources. One of the primary challenges accompanying with Multi-Beam Satellites(MBS) is an efficient Dynamic Resource Allocation(DRA) strategy. This paper presents a learning-based Hybrid-Action Deep Q-Network(HADQN) algorithm to address the sequential decision-making optimization problem in DRA. By using a parameterized hybrid action space,HADQN makes it possible to schedule the beam patte...     

无人机协同测控中SC-FDMA技术设计

针对无人机协同任务测控传输的多机接入问题,提出基于分布式任务分配模型的高动态SC-FDMA技术.通过将贪婪原则、信道动态分配机制和多用户接入技术结合,利用集中映射方式设计子信道数目可调的映射规则,配置各无人机节点所占用子载波数目.仿真结果表明,与传统FDMA、CDMA、TDMA、OFDMA等相比,基于SC-FDMA设计...