未知环境下无人机集群协同区域搜索算法

针对无人机集群在无先验信息的未知环境中协同搜索的问题,提出了一种以覆盖率为实时搜索奖励的无人机集群协同区域搜索算法。首先建立覆盖分布地图（CDM）来描述任务环境,并采用Hadamard积实现CDM的快速更新,继而基于CDM计算覆盖率来定量描述实时搜索效果。将无人机集群视为一个控制系统,基于分布式模型预测控制理论建立系统的预测模型,并将预测周期内最大覆盖率增量设为奖励函数,采用差分进化算法进行求解,得到最优解作为系统的最优输入。仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,在出现突发情况时,覆盖率远高于平行搜索方法。      

基于事件驱动的多飞行器编队协同控制

针对多飞行器系统协同控制问题,研究了基于事件驱动机制的控制设计方法。结合有向通信拓扑和编队位置描述建立了空间多飞行器系统的模型,在飞行器编队中引入事件驱动方法,设计了一般形式的事件触发函数,在非触发时间内利用触发时刻的信息生成了协同控制律,使得飞行器在非持续通信下能够形成三维空间任意给定的队形,并从理论上给出了协同控制问题的稳定性证明。提出的方法不需要飞行器系统的全局信息,飞行器只需要在触发时刻进行通信和控制器的更新,更有利于实际情形中的应用。仿真结果验证了该方法的有效性。     

非合作空间目标自主交会凸优化制导技术

为解决非合作空间目标机动、自旋、章动等动态特性对自主交会过程带来的困难和挑战,在某飞行器姿轨控一体化推进系统配置的基础上,充分考虑各类约束后构建标准的凸优化自主交会数学模型;着重分析了非合作目标动态特性对制导误差的影响,设计相应的修正策略;以原始对偶内点法作为核心求解器,设计了具备状态预测和更新能力的制导算法;数学仿真验算表明,该方法合理可行,克服了动态特性造成的接近轨迹偏差,良好地适应了非合作交会任务。     

基于反步推演法的多机编队队形重构控制

针对多无人机（UAV）集结期望的队形和达到稳态速度缓慢影响作战效率,基于反步推演法设计了一种协同导引控制律,用于解决多无人机快速队形重构和快速达到稳定状态。本文以一架虚拟长机为中心,3架僚机在3个顶点组成的三角形编队作为被控对象,且长机的速度方向作为编队的前行方向,僚机跟随长机编队飞行。采用长机导引机制,建立每架僚机的误差动力学模型;基于图论建立任意两架无人机之间的通讯模式,通过反步推演法得到多无人机编队队形保持的导引控制律。通过构建合理的Lyapunov函数,证明所提出的控制方法在编队集结和队形保持的有效性,同时将所提出的方法与模型预测控制（MPC）方法和拉普拉斯方法进行对比,更进一步验证所提方法有效性。仿真结果表明：每架无人机不仅能够按照期望的队形飞行,而且以动态响应快和稳态误差小收敛于虚拟长机的运动轨迹。     

Three-dimensional finite-time cooperative guidance for multiple missiles without radial velocity measurements

In order to simultaneously attack a target with impact angle constraint in threedimensional(3-D) space, a novel distributed cooperative guidance law for multiple missiles under directed communication topologies is proposed without radial velocity measurements. First, based on missiles-target 3-D relative motion equations, the multiple missiles cooperative guidance model with impact angle constraint is constructed. Then, in Line-of-Sight(LOS) direction, based on multiagent system cooperative control theory, one guidance law with directed topologies is designed with strict proof, which can guarantee finite time consensus of multiple missiles' impact times. Next, in elevation direction and azimuth direction of LOS, based on homogeneous system stability theory and integral sliding mode control theory, two guidance laws are proposed respectively with strict proof, which can guarantee LOS angles converge to desired values and LOS angular rates converge to zero in finite time. Finally, the effectiveness of the designed cooperative guidance law is demonstrated through simulation results.     

一种翻滚非合作航天器抵近绕飞避障轨迹规划和跟踪控制方法

针对空间无人在轨服务任务中翻滚非合作航天器抵近、绕飞和避障问题,在目标特征部位本体坐标系,建立了轨道和姿态相对运动模型.设计了抵近和绕飞策略,以抵近轨迹的燃料和时间最优为目标函数,考虑规避障碍物情况,结合动力学和路径等约束条件进行轨迹规划,最后采用高斯伪谱法对连续最优控制问题进行离散转化,对转化后的非线性规划问题进行求...     

辅助驾驶员操纵的预见显示及预测控制

针对人具有预见、预测能力和驾驶员操纵品质要求,提出了辅助驾驶员操纵的预风显示及预测控制方案。应用预见控制技术对驾驶员最优控制模型,显示与控制协调性合成设计的预见加速显示进行了研究,建立了驾驶员跟踪目标信号的最优预见控制模型和基于系统状态的预见加速显示的人机预测控制结构。用非零和协调性动态规划法进行驾驶员－显示器－控制器的最优协调性合成设计。可减轻驾驶员的操纵负担,提高了飞行品质和主观评价。     

舰空导弹协同制导交接班形势判断

根据垂直发射舰空导弹的弹道特性和制导特性,将舰空导弹的弹道分为无控段、转弯段和制导段,分别建立各段弹道的解算模型。在此基础上,给出了舰空导弹协同制导作战条件下交班点位置以及到达交班点剩余时间的计算方法。仿真结果验证了所建立的运动学弹道模型以及交接班形势判断方法的正确性与适应性。     

协同进化方法求解多中心卫星任务规划问题

 在分析多卫星中心内部特点及中心间关系的基础上建立了多中心协同规划问题(MCCOPP)的数学模型,提出了解决该问题的多中心合作协同进化规划算法(MCCCSPA)。MCCCSPA基于分治-合作策略,根据中心数目以及观测目标集合特点将观测目标分解分配至各中心;提出等长扩展二进制染色体编码方式有效表达问题的解,便于个体的交叉、变异、合作操作;并综合多中心个体代表合作求解本中心个体适应值;其中交叉、变异、合作算子在确保可行解的前提下保证各中心子种群的多样性、加快收敛速度。仿真实验及分析结果表明:该方法能够有效解决多中心协同的卫星任务规划问题。     

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。