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101.
文章综述了网络攻击下无人机集群的安全协同控制技术。首先,对无人机集群相关应用背景以及实际应用中可能遭遇的问题进行介绍;然后,对现有的集群无人机协同控制技术进行总结与分析;最后,简单介绍常见的网络攻击类型与目前的安全协同控制研究进展。在此基础上,针对网络攻击下的无人机集群控制技术现状以及关键科学技术难题进行了总结与展望。 相似文献
102.
无人机集群研究进展综述 总被引:2,自引:1,他引:2
集群行为是一种常见于自然界中鱼群、鸟群、蜂群等低等群居生物的集体行为,生物群中的个体仅依靠局部感知作用和简单的通信规则自主决定其运动状态,并且从简单的局部规则涌现出协同的整体行为。受此启发,提出了无人机集群作战的概念。无人机集群作战是指依靠大量低成本、速度快、适应能力强、易于携带和投射的无人机形成规模优势,从而取得战争的主动权。由于无人机集群技术的重要战略地位,中美俄等军事大国均开始重视无人机集群技术的持续发展。介绍了无人机集群的研究动机,从模型、协议和平台3个角度总结了研究方法,重点分析了几种典型作战模式以及涉及的若干关键技术。综上所述,集群技术在军事方面具有重要的应用价值,必将引领全新的作战模式。 相似文献
103.
合作学习是一种创新的教学理念,实践证明它能够很好地促进学习者的英语学习。语言和文化密不能分,英语学习不能忽视文化内涵。探讨了大学英语合作学习中的文化渗透,指出大学英语合作学习中的文化渗透可以使学习者更好地掌握和运用英语,提高学习者整体的跨文化意识;另外,合作学习中的文化渗透可以有效提高学习者的元认知策略意识,因而能够更好地促进学习者的英语自主学习。 相似文献
104.
基于误差反馈补偿的攻击无人机角度和时间控制 总被引:1,自引:0,他引:1
在攻击无人机群协同攻击中,为了提高机群的整体突防能力,达到最佳的攻击和作战效能,有必要同时控制无人机的攻击角度和攻击时间。首先利用最优控制理论,在对飞行运动学模型进行线性化的前提下,通过加速度微分来实现对角度和时间的同时控制。但是,当终端入射角较大时,由于线性化假设不再成立,使得控制精度比较差。针对这一问题,利用具有高反馈效率的非线性误差反馈,把由于线性化引起的误差通过补偿反馈到系统回路中去,从而大幅度提高了控制精度。数值仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
105.
目前,各类形式的互助社已逾万家,但大部分陷入了融资不畅、风险失控、效率低下等发展困境。从组织发展的视角来讲,一个组织要取得成功,良好的内部治理结构是根本保证,适宜的外部治理环境是必要条件,内外协同治理才是可持续发展之路。基于此,对困扰互助社可持续发展的融资障碍、风险控制、效率提升等关键问题,展开深入的理论分析。 相似文献
106.
针对传统多智能体轨迹估计算法信息交换量大,计算量随群规模指数增长,可扩展性差等诸多不足,提出了一种基于超松弛迭代(SOR)的分布式多智能体轨迹估计算法,通过将最大似然(ML)准则下的轨迹估计转化为两级线性优化问题,并综合利用分布式超松弛迭代(Distributed SOR)和标记初始化方法,加快求解速度并简化信息交换流程,最终实现了多智能体位姿轨迹优化和协作定位。实验表明,所提的分布式方法能达到集中式算法的精度水平,在49个智能体规模条件下,位置估计误差小于0.15 m,姿态估计误差小于0.03°,且数据交换量仅到现有主流分布式方法DDF-SAM的0.06%,能很好用于大规模集群的场景。 相似文献
107.
从理论上分析了共面近地圆轨道上的航天器的远程双主动交会的问题.根据轨道动力学基本原理,导出各种情况下特征速度的解析解,为航天器变轨时的燃料消耗分析提供了依据.进一步探讨了航天器轨道转移过程中的时间策略,以保证在不同轨道上运行的航天器在同一时刻、同一空间位置交会.上述理论分析的仿真计算结果表明,双主动交会总特征速度和过程耗时都低于主被动交会情形,单星的燃料消耗大大降低,对大范围快速变轨,优势更加明显. 相似文献
108.
为实现多高超声速飞行器的协同再入,提出一种基于参考轨迹的静态协同再入制导方法。首先以实际轨迹长度代替大圆弧假设,研究了实际轨迹长度与总飞行时间的对应关系,提出采用公共轨迹长度作为协调变量的思路;然后设计了一种双层协同框架,其中协调层将轨迹长度作为协调参数进行协调匹配,执行层依据分配的协调参数完成再入飞行;最后针对协同再入的时间一致性要求,提出一种新的协同逻辑转换策略,将终端时间的一致性问题转化为到达截止时间的状态收敛问题。该方法在能量域内进行公共参考轨迹设计,之后通过时域信息提取在时域内完成公共参考轨迹跟踪,最终实现多成员的协同再入。分别在标称状态与模拟扰动环境对所提方法进行了数值仿真,结果表明,所提方法能够简明实现多飞行器的再入协同制导,具有较好的应用潜力。 相似文献
109.
基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。 相似文献
110.