高马赫数无人机概念设计的外形参数化建模

设计出一类推进系统与气动布局一体化的临近空间高马赫数(Ma=3.5)无人机概念方案。为了能对这类无人机概念方案进行快速设计与评估,需要建立一种精确的、简便的表达概念方案的参数化几何模型。应用形函数/类函数、拉格朗日插值多项式和B样条曲线方法,建立了一种能够精确描述该类无人机概念方案的数学模型。基于该数学模型,应用CATIA软件二次开发方法,用VB编程实现了无人机概念方案的三维外形的自动生成。选取双后掠机翼、单后掠机翼和准菱形机翼3种典型的高马赫数气动布局方案作为测试算例,测试结果表明所开发的VB程序能够快速且足够精确地创建高马赫数无人机概念方案的三维外形。     

动态优先级解耦的无人机集群轨迹分布式序列凸规划

针对无人机集群轨迹规划高维强耦合特征导致计算复杂度高的难题,提出了动态优先级解耦的序列凸规划方法(DPD-SCP),将耦合的集群轨迹规划问题拆分为若干单机凸规划子问题,通过分布式求解提高集群轨迹规划的计算效率与可扩展性.设计飞行时间驱动的动态优先级解耦机制,降低飞行时间短无人机优先级,挖掘其轨迹调整潜力,消除集群相互规...     

基于DE-MADDPG的多无人机协同追捕策略

针对多无人机协同对抗快速目标的追逃博弈问题,研究了多无人机的协同追捕策略。基于解耦多智能体深度确定性策略梯度算法DE-MADDPG研究了多无人机协同对抗快速目标的追捕策略,设计了多无人机协同追捕的全局奖励和局部奖励两种奖励函数,训练后的多无人机能够有效地执行协同追捕任务。通过设置快速目标的多种逃逸控制策略,仿真验证了所设计的方法能够利用追捕无人机的数量优势,通过协作完成对快速目标的协同围捕,并且通过比较,验证本文所提出的算法相比MADDPG算法更快地取得了收敛效果。     

面向无人机自组网的路由消息完整性保护方法

安全性是无人机自组网路由协议面临的重要挑战之一.针对现有工作对分级路由协议中拓扑构建消息安全性防护的不足,本文针对分级无人机自组网的路由协议提出了一种拓扑构建消息的安全保护方案,该方案可以保证分级无人机自组网在拓扑建立过程中节点间交互消息的完整性,从而避免完整性遭到破坏的信息被用于网络拓扑构建以及创建路由的过程中,提高...     

CK1—M模拟无人机发射装置的研究和分析

CK1—M模拟机系缩比为1/5的模拟无人机,安装在发射装置的滑轨上,并采用固体火箭作为助推器进行发射起飞,以研究分析发射起飞过程中的一些问题。 本文介绍有关CK1—M模拟无人机发射装置的设计、调试和分析的几个问题,包括单发和双发起飞方案中滑轨长度的确定和释放力的选择,以及模拟机离轨瞬时相对滑轨运动的研究和滑轨结构型式的确定等问题。 模拟无人机发射起飞试验证明:有关发射装置的试验记录数据和计算结果具有良好的一致性,这些试验数据和设计方案是可信的,可作为无人机发射装置的设计依据。     

基于磁滞电机的无人机舵回路设计CSCD

舵回路是无人机飞行控制系统中的一个重要环节。飞行控制系统通过舵回路控制无人机的角运动,从而实现对无人机的操纵使其稳定飞行。基于某型号磁滞电机和"田口"三次设计方法,分析了位置反馈和速度反馈对舵回路的影响,确定了其取值范围,设计了某型号无人机舵回路,并进行了仿真试验,试验结果表明,该设计是可行的。     

一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法

随着智能控制技术的不断成熟,无人机给军事领域带来快速发展的同时也带来了威胁.因此针对空中飞行的无人机进行实时检测的任务需求,设计了一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法.首先,搭建基于Gabor滤波器的深度神经网络,输入的图片经过该网络进行网格化划分,用以特征提取;然后,针对每个格子的特征利用回归算法计算其中物体的位置信息,并利用分类算法计算物体的类别信息,对以上得到的回归和分类结果进行筛选、融合得到最终的检测结果;最后,采集空中飞行的无人机真实数据构建数据集,在此基础上进行网络模型训练和算法验证.     

蜂群无人机自组网多优先级自适应退避算法

针对现有媒质接入控制（MAC）协议退避算法无法为蜂群无人机自组网（FANETs）提供区分服务,且在重负载时性能严重恶化等问题,提出一种多优先级自适应退避算法。采用忙闲因子自适应机制和最优竞争窗自适应机制,根据信道忙闲程度和网络状态参数自适应实时更新各优先级竞争窗口（CW）长度,从而使每次退避的竞争窗口可快速收敛到最佳状态,并实现了多业务区分服务,得到了最优的系统性能。通过建立不同优先级退避过程的三维Markov链模型求解得到了饱和吞吐量下的最优竞争窗自适应因子,并且理论推导了系统吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,所提算法在重负载时能够实现多优先级区分服务并有效提高系统的吞吐量性能,相比区分业务优先级的自适应退避（PAB）算法和支持QoS的自适应竞争窗口退避算法（Q-ABACW）,性能均有较大提升。