“尖兵之翼-2008中国无人机大会”开幕

本刊讯 为促进我国无人机技术交流、推动无人机产业发展,6月18—20日,为期3天的“尖兵之翼-2008中国无人机大会”在昌平温都水城隆重开幕。本次大会由中国航空学会、西北工业大学、中国航空工业第一集团公司、中国航空工业第二集团公司、北京航空航天大学、南京航空航天大学联合主办,主题是：“科学发展观与中国无人机发展”。     

无人机航路规划研究

无人机航路规划的目的是无人机具有对象复杂任务进行快速规划重规划的能力，其中快速而有效的重规划尤其重要。在无人机飞行任务过程中，无人机需要根据局部地形、地貌、威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制，实时地计算出飞行航路，并跟踪该航路完成了飞行任务。本文通过比较各种算法在航路规划应用中的优劣性，提出了Dynapath（动态规划）算法在无人机航路规划中的应用，给出了仿真结果。仿真结果表明：Dy-napath算法生成的最优参考航路基本上满足无人机任务飞行的要求，获得了良好的飞行品质。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

基于群智机理的集群防碰撞控制

在执行作战任务以及民用中,无人机集群由于具备高可靠性和高效费比的特点而受到广泛关注;随着城市低空空域的开放,作战环境的动态复杂性剧增,对无人机集群防碰撞提出了严峻的挑战。针对无人机集群执行任务时的编队个体之间防碰撞以及遭遇突发障碍时的集群防碰撞问题,提出了基于群智机理的集群防碰撞控制方法。通过引入力学概念,设计了集群内部吸引力、排斥力以及编队构型力的模型;通过集群个体间的信息共享以及类脑知识发育,构建了基于群信息共享和类脑反射的无人机防碰撞模型。仿真结果表明：所提集群控制方法提高了集群的集结效率,而且在遭遇突发障碍时能够规避动态障碍,再次完成编队重构;群智机理的引入缩短了无人机集群面临突发障碍时的反应时间。     

美国成功发射的首颗新一代战术通信卫星

1背景及概况 美国军用卫星通信系统由美国国防部负责,分为窄带、宽带和受保护等三大部分,负责为美军提供空间多维信息链接.窄带系统采用特高频(UHF)频段,提供用户的话音、低数据速率、移动通信服务等;宽带系统采用X和Ka频段,主要解决大容量、高数据速率通信需求;受保护系统则采用极高频( EHF)频段,主要解决保密、抗干扰、防探测和防非授权进入通信需求,适用于保密通信.随着卫星通信技术在军事领域的广泛应用,以及美军在全球作战环境多样性和不可预测性的增加,包括“舰队卫星通信”( FLTSATCOM)、UFO等传统的窄带军用卫星通信系统愈来愈显示出其容量不足、抗干扰能力差等缺点,难以满足美军作战需求.     

基于计算机视觉的UAV自主空中加油半物理仿真

设计并实现了一种基于计算机视觉的无人机（UAV,Unmanned Aerial Vehicle）自主空中加油仿真平台,采用点匹配与位姿估计算法对软管式加油锥发光二极管（LED,Light Emitting Diodes）标志进行识别.对大气扰动和尾涡流进行了建模,建立了加油锥模型,并设计了加油锥运动状态预估算法.在此基础上,设计了基于线性二次型调节器（LQR,Linear Quadratic Regulator）的飞行控制律.基于上述技术,在实验室环境下设计开发了基于单目机载摄像机的无人机自主空中加油半物理仿真平台.半物理试验结果表明：所设计的位姿匹配算法和飞行控制律能够满足复杂环境下无人机自主空中加油的性能要求,具有较强的实时性、准确性和鲁棒性.     

中小型无人机伞降精确回收方法研究

传统的无人机伞降回收由于受风向风速、地理环境等因素限制,常常使回收失败。基于此,探索充分利用风向和无人机回收时随风水平漂移距离,在不改变原回收区基础上而相对有效扩大回收区域、改进无人机飞控控制律的算法,从而实现精确回收的方法措施。     

基于改进微粒群算法的无人机姿态控制参数智能整定(英文)

提出了基于改进微粒群算法的无人机姿态控制器参数智能整定方法.标准微粒群算法在搜索后期由于群体缺乏多样性而容易出现收敛停滞现象,为此提出了一种改进的微粒群算法.标准微粒群算法中的微粒速度是根据惯性运动、群体历史最优位置和自身历史最优位置来调节的.改进微粒群算法中的微粒除了保持惯性运动外,仅向当前群体中任意更优个体的状态学习,而且惯性权重系数是随机数.改进方案减少了算法不确定参数,简化了微粒学习机制,且增强了群体多样性.本文构建了无人机姿态控制系统,将改进微粒群算法用于四个控制参数的寻优整定.仿真结果表明,改进微粒群算法比一般微粒群算法具有更强的全局搜索能力,故获得更优的无人机姿态控制参数.     

无人驾驶飞机飞行控制新技术

分析了国外无人机飞行控制系统的发展现状和趋势,提出了无人机控制系统的发展方向为自主控制,以及其中的两个关键技术:个体层面上的故障诊断与自修复飞行控制和集群层面上的多机协同技术.并对实现这两种飞行控制系统所要研究的具体技术进行了阐述,为新一代飞控系统设计提供了参考.     

某高速无人机飞行事故分析:高速无人机控制失效分析及控制参数匹配

某型高亚声速无人机连续出现两起飞行事故,在基本排除了机载设备故障的原因后,针对飞行控制失效的原因展开了深入的理论分析与飞控系统仿真试验,最终确定故障原因是在大飞行动压情况下,该型无人机控制参数出现不匹配.这为该型无人机以后的正常使用提供了理论依据,也为其他高速无人机的研制和使用提供了借鉴经验.采取相应改进措施后,后续该型无人机放飞取得成功.