航天器发射飞行安全智能决策研究与实现

针对航天发射的特点,将智能决策和空间信息处理技术运用于航天发射飞行的安 全判决中,建立发射场及其飞行航区的基础地理数据库和基础信息数据库。分析飞行过程中 瞬时落点区域的地理属性,实现火箭飞行过程中安全管道、预示落点、飞行参数和飞行轨迹 等在数字地图上的实时显示,实时监控火箭的飞行状态。在决策中提出了“目标-规则基-特 征状态体”的领域知识表示模型,为火箭飞行的安全提供实时辅助决策。
     

多航天器编队在轨自主协同控制研究

提出一种基于信息一致性的分布式协同控制策略,该策略可自主实现多航天器编队 的 构型建立、保持与整体机动。在该策略中,编队内各航天器均具有局部的分层控制结构：参 考点一致性估计层根据各航天器初始状态与编队内信息拓扑,协商估计出多航天器编队整体 系统基准参考点;协同制导层根据编队整体系统模型预测控制方程,采用并行计算方式,规 划各航天器从初始状态到期望构型的期望重构机动路径;协同控制层采用基于二阶一致性算 法的协同反馈控制律,使各航天器彼此协同地跟踪期望路径和整体机动参考信息。仿真结果 表明:当信息拓扑中存在最大生成树时,该策略能够实现多航天器编队构型建立、保持与整 体机动的协同控制,并具有较好鲁棒性。〖JP〗     

微型卫星集群系统协同任务下的目标分配研究

微型卫星集群协同完成空间任务,是未来空间操作的重要形式,对其进行研究的重要 性日趋明显。通过对卫星集群多任务目标分配的分析,对多颗卫星拦截多个空间目标的任务 分配问题进行数学建模,然后依据轨道转移消耗能量最小以及计算时间的约束,采用基于遗 传算法的分配方法来求解,有效解决了微型卫星集群操作的多任务分配问题。
最后协同任务 算例的仿真结果表明,建立的模型和算法能够实现集群微型卫星的快速多任务目标分配,也 能够满足星上计算的时间要求。
     

机载协同数据链系统现状与未来

机载协同数据链系统是未来空战各种飞行平台间相互协同的基础。本文分析了美军的战术目标瞄准网络技术(TTNT)、机间数据链(IFDL)以及F—35采用的MADL数据链,从而反映了机载协同数据链进一步的发展。     

基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

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。     

多UCAV协同航路规划算法

针对多UCAV协同航路规划问题,将协同进化理论与扩展Voronoi图模型相结合,提出了一种基于扩展Voronoi图模型与协同进化算法的多UCAV协同航路规划方法。该方法通过协同进化理论的合作机制实现了规划航路的空域协同,通过采用层次分解策略实现了规划航路的时域协同,并且对染色体设计、个体适应度以及进化操作等关键问题进行了研究。     

基于构型控制的多平台协同轨迹规划

编队卫星的整体机动需要充分考虑各成员之间的协同运动关系,同时到达和不分散/不碰撞是其应满足的约束条件。首先基于C-W方程和Lawden方程得出了参考轨道为圆轨道/椭圆轨道下的周期性相对运动条件,针对不同飞行任务要求(对应中心航天器不同转移轨道),提出了一种整星编队机动的规划策略。仿真结果表明,该规划方法实现简单,且能满足编队协同运动的约束条件。     

多飞行器的分布式优化研究现状与展望

航空领域的多个飞行器协同搜救、区域监控、编队飞行等实际任务具有个体数量多、信息分散、任务指标复杂等特点,分布式优化是实现上述任务中多飞行器有效协同的重要保证,具有重要的理论意义和显著的应用价值。从优化任务的问题模型、研究框架和典型优化算法3个方面对分布式优化的研究现状进行了概述。根据不同的优化问题,从无约束的分布式凸优化、集合约束的分布式凸优化、不等式约束的分布式凸优化和分布式非凸优化这4个方面对分布式优化领域典型的研究成果进行了概述,并讨论了分布式优化研究的共性难点问题,对未来的分布式优化方向进行了展望。