国外无人机数据链发展现状及其干扰技术

无人机数据链是飞行器与地面系统联系的纽带。介绍了国外无人机分类及其数据链的发展现状,根据无人机数据链的特点,分析了无人机数据链干扰技术。     

一种低RCS无人飞行器外形的气动特性实验研究

根据气动布局的基本原理,结合低RCS要求,设计了一种鸭式布局、带边条的翼身融合无人飞行器外形,实验结果表明,该外形不仅具有低RCS特征,而且具有良好的气动特性,升阻比达到8左右。     

基于Simulink的小型无人机弹射架性能仿真

建立弹射系统的动态模型,为弹射起飞提供可信度高的分析设计、仿真验证平台。文章以弹力弹射系统为研究对象,建立无人机弹射起飞过程动力学、运动学模型,基于Matlab/Simulink模块,对弹性元件弹力系数、导轨长度、离架速度等参数进行了系统分析。在仿真过程中,通过改变系统的不同参数,得到了这些参数对系统弹射性能的影响规律。合理的匹配这些参数,可使用此系统弹射多种型号的无人机,提高了效率,节省了试验资源和经费。同时为无人机弹射系统优化和设计研发提供了理论依据。     

某型无人机气动特性及稳定性分析

长航时,无人机是一种新型的无人飞行器,在战场侦察和大气探测等方面有其特殊的用途。根据无人机特点,采用了正常式双尾撑气动布局,通过总体建模、网格划分、数值计算并应用Matlab软件编程仿真,分析了无人机升阻特性、纵向静稳定性和横航行静稳定性,计算结果达到设计要求,可为长航时无人机总体设计提供理论依据和技术支持。     

仿生四足六旋翼无人机自适应着陆性能分析

旋翼无人机在民用和军用领域被广泛应用,但传统撬式起落架在复杂地形下难以起降,为了扩大旋翼无人机的降落面积和应用范围,设计一种仿人腿式两级缓冲自适应起落架。通过对仿生腿的正逆运动学分析,提出一种自适应起落架姿态调整策略;建立仿生四足六旋翼无人机着陆动力学模型,基于多体动力学软件sim?center 3D 开展了着陆动力学仿真,并与传统撬式起落架进行着陆性能对比研究。结果表明：着陆腿式的两级缓冲自适应起落架及其姿态调整策略,能够使滚转角减小95.69%,过载系数降低34.06%,两级缓冲自适应起落架在面对复杂地形时具备主动调节姿态安全着陆的地形适应能力和极好的减震缓冲能力。     

无人机电静液起落架收放及刹车系统仿真研究

无人机起落架收放及刹车系统在无人机的起飞、降落和刹车的过程中发挥着至关重要的作用,随着无人机飞行条件和要求的日益严苛,传统的液压系统已经无法满足需要。电静液系统既保留了传统液压系统的优点,又兼备电作动的优势。根据电静液作动器的工作原理,设计一款无人机起落架收放和刹车功能一体化的电静液系统,将改进型的PID 控制方式运用到起落架收放的控制中,并且设计两种模糊PID 控制方式运用于防滑刹车功能中,在此基础上进行基于AMESim 和MATLAB/Simulink 的联合仿真用于验证系统性能,并对仿真结果进行对比分析。结果表明：模糊PID 的控制方式控制效果良好,可以有效地改善无人机起落架收放和刹车过程的稳定性,使得起落架收放更安全,刹车效率更高。     

基于干扰观测器的四旋翼无人机离散时间容错控制

为了飞行控制方案便于在计算机上实现，针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机（UAV）角度运动方程，给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响，并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明，设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

基于量子行为鸽群优化的无人机紧密编队控制

随着军事、民用需求的提高和相关领域的技术推动，无人机编队协同作业已成为当今人们逐渐关注的焦点。无人机紧密编队是指无人机间侧向距离在1~2倍翼展内的编队，因其可有效改善编队中无人机的气动性能而备受瞩目。基于无人机紧密编队条件下的气动耦合效应，建立三维空间下的状态空间方程描述双机相对运动，并推导了紧密编队条件下的双机最优编队构型，在此构型下将人工势场法和编队控制相结合作为控制系统中的间接控制环，并针对基本鸽群优化算法的寻优缺陷利用量子行为规则对其进行改进，将改进后的鸽群优化算法和无人机控制量结合作为控制系统中的直接控制环，最后通过仿真对比验证了此控制系统对于紧密编队控制的有效性。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。