战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

小型固定翼无人机集群综述和未来发展综述

围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。     

0.3 m低温风洞液氮供给系统研制

基于系统级的一维热流体模拟分析,建立了适用于研究分析0.3 m低温风洞液氮供给系统的数学模型,并开展了系统漏热、两相流及缓冲罐中液氮容积等流体动力学分析;在系统现有控制策略及试验数据的基础上,基于该数学模型开展了系统压力动态响应分析,获得了在阀门动态调节过程中管网压力的瞬态响应,计算结果与试验值的总体误差控制在10%以内。喷射压力一致化改造避免了阀间干扰,添加的回流管道消除了供给末端的两相流现象,使喷射压力控制精度达到1.1%,调节时间减少到23 s,实现了风洞总温快速安全调节和精确控制。     

Coactive design of explainable agent-based task planning and deep reinforcement learning for human-UAVs teamwork

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

智慧温室群远程监控系统通信设计

温室监控系统是对温室环境中温度、湿度、光照度等环境因子实施监测与调控的农业设施,可确保农作物获得最适宜的生长发育环境。针对现有温室监控系统在通信上存在距离受限、组网复杂、能耗高且基本仅能实现单个温室控制的问题,设计了一种基于LoRa和NB-IoT相结合的智慧温室群远程监控系统通信模式。该模式以STM32F103C8T6单片机为核心控制器件,采用ATK-LoRa SX1278和NB-IoT模块自组无线通信网实现数据的远程交互。测试结果表明：采用该通信模式可实现温室群中各温室间距离在2km范围内的数据采集、处理和传输,其通信距离远、功耗低,数据传输可靠性符合现代化农业物联网的需求。     

空间科学实验柜被动式减振系统研究

载人航天二期我国将发展短期有人照料的空间实验室,将开展一系列空间科学实验.国际空间站和我国神舟飞船实际微重力水平测量结果表明,需采取必要的减振措施才能满足特殊科学实验要求,鉴于此对空间科学实验柜被动式减振系统进行了研究和设计.根据空间科学实验柜在载人航天器内的实际安放状态,对其进行了减振布局.将实验柜本身作为刚体,建立6自由度的减振系统动力学模型,然后在ADAMS中建立了空间科学实验柜及减振系统三维实体模型,对减振系统进行仿真,得出系统时域、频域及随机输入下的响应特性.对减振系统参数进行优化,提高了系统的减振效果.      

基于对偶四元数的捷联惯导算法在发射点惯性系下的应用研究

针对导弹类载体在做复杂的高动态机动时,采用传统的捷联惯导算法容易产生圆锥误差与划船误差,从而导致解算精度降低的问题,在发射点惯性系下设计了基于对偶四元数的捷联惯导算法.在建立发射点惯性系下的捷联惯导解算模型的基础上,详细推导了基于对偶四元数的捷联惯导解算算法,通过对比分析其中的速度更新过程与传统算法的差异,说明该算法可...     

面向机载综合监视系统的ADS-B技术综述

广播式自动相关监视（ADS-B）作为机载综合监视系统（ISS）的新增重要组成部分,在保证飞机飞行安全的前提下,在监视成本和效率方面展现出优势,引领了未来监视技术的发展。本文首先介绍了ADS-B系统功能与优劣势,梳理了国内外技术和产品现状;然后从保障飞行安全和高效的角度出发,分析和综述了机载ISS中ADS-B的关键技术,并详细阐述了技术内涵及难点;最后结合下一代空域运行理念,探讨和展望了技术发展趋势,提出了4个ADS-B技术的未来发展方向,为推动ADS-B技术在实际运行与理论研究方面的发展提供参考。     

机载超轻量化卷积神经网络加速器设计

卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明：本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。