基于星间测距的编队卫星一致性导航算法

针对多航天器编队飞行的自主导航问题,利用高精度的相对距离测量手段,结合较少的参考卫星位置信息,对未知卫星的相对和绝对位置进行估计.针对扩展卡尔曼滤波算法的局部不稳定性,采用了一种误差补偿算法,使在系统可观度较低时仍有较稳定的输出.并将编队系统视为一个无线网络,提出了一种分布式一致性卡尔曼滤波算法,该算法结合一致性理论和分布式卡尔曼滤波器,可明显提高解算精度并消除高频噪声干扰,仿真结果验证了该方法的有效性与可靠性.     

卫星编队飞行有限时间控制方法

针对卫星编队飞行相对位置控制问题,提出了一种有限时间控制方法.首先,建立了编队卫星相对运动的非线性动力学方程.其次,设计了有限时间快速收敛的滑模面,提出了一种有限时间控制方法,该方法能保证闭环控制系统的全局稳定性和快速收敛性,并给出了理论证明.最后,将提出的方法应用于卫星编队飞行维持控制.仿真结果表明该方法在收敛时间和控制精度方面均优于传统线性滑模控制和终端滑模控制.     

基于诱导航线的多无人机编队飞行控制方法

针对无人机编队飞行控制问题,提出了一种基于诱导航线的协同控制方法,僚机根据当前相对于期望位置的误差和长机的飞行状态生成诱导航线并进行跟踪;针对飞行过程中的突发障碍采用改变编队队形的方法进行规避;针对无人机之间可能出现的碰撞情况,根据无人机到达碰撞点的时间以及位置分别从高度以及航向两方面进行躲避,仿真结果表明:采用此方法无人机能够保持稳定的编队,并同时能够躲避飞行过程中的障碍以及避免飞机之间的碰撞。      

近圆参考轨道卫星编队的安全性

针对近圆参考轨道卫星,利用相对轨道要素对编队构形进行了统一描述,提出了编队卫星在垂直于轨道平面方向相对运动最小距离的计算公式,分析了J2摄动对卫星编队安全性的影响。仿真结果表明环绕星在轨道平面内和垂直于轨道平面内的相位差对编队安全性的影响较大,给出的提高编队卫星安全性的措施可为卫星编队的实际工程应用提供参考。     

异构多智能体系统分组输出时变编队跟踪控制

空地协同控制是前沿的热点研究之一,以无人机、无人车为代表的空地智能体动力学模型的差异为研究带来了挑战。研究了高阶异构多智能体系统在有向拓扑条件下的分组输出时变编队跟踪控制问题,提出了虚拟领导者、分组领导者以及跟随者组成的三层协同控制架构。虚拟领导者用于规划整个多智能体系统的状态轨迹,分组领导者跟踪虚拟领导者所提供的轨迹信息,并相互协作以实现分组间的协同配合。跟随者跟踪分组领导者的输出并实现期望的输出编队。在有向通信拓扑结构条件下,基于局部邻居间的相对信息、观测器理论和滑模控制理论构造了控制协议,利用Lyapunov稳定性理论证明协议的有效性。数值仿真结果表明提出的方法能够实现无人机、无人车等异构智能体的空地协同,具有较好的工程应用价值。     

基于尾流效应的编队飞行优化分析

针对如何利用前机尾涡的上洗气流来达到减小后机飞行阻力的问题,进行了基于尾流效应的编队飞行优化分析。首先,通过分析后机在尾涡上洗气流中的受力情况,建立了尾流效应相关模型;然后,通过计算诱导滚转力矩系数评估后机飞行的安全性,通过阻力系数的变化判定诱导减阻效果;最后,建立多目标优化评价模型,以后机的安全性和诱导减阻效果为优化目标来确定后机在编队飞行中的最佳位置。研究结果表明,最佳编队位置并不是固定的,飞行高度、飞行速度等外部因素都会对编队飞行中后机的最佳编队位置产生一定的影响。     

无人机编队的高阶滑模控制方法研究

在未知干扰环境下,对无人机编队飞行的稳定性和精度提出了更高的要求,采用常规滑模控制的编队算法由于"抖振"等问题,不适应高精度和稳定性的要求.针对此问题,提出了一种基于高阶滑模控制的编队飞行控制方法,以三架无人机编队为例,建立了三维空间高阶滑模控制编队控制模型,实现了长机的航路跟踪及僚机的编队队形控制和保持.仿真结果表明...     

反潜直升机吊放声纳水面舰艇编队尾后锯齿形法搜潜

针对水面舰艇编队尾后方向的潜艇威胁,研究反潜直升机使用吊放声纳搜潜中的警戒扇面、兵力需求、参数决策等问题。通过分析锯齿形法特点、吊放声纳搜潜过程,建立了多机舰艇编队尾后搜潜的警戒扇面定量计算模型。研究了齿形法相邻探测点间距系数、搜索速度等制约因素,探索了吊放声纳作用距离与潜艇航速的定量关系,给出了已探测区等效圆半径的计算方法。仿真计算了舰艇编队尾后搜潜中实际对潜警戒扇面、最优间距系数、不同任务要求下的兵力需求。结果表明:配置2架直升机于舰艇编队尾后15海里处,可建立80.9°的对潜警戒扇面;齿形法最佳间距系数介于1.1~1.3之间。     

基于代理模型的卫星编队重构最短距离建模

针对编队卫星成员数量较多时,编队重构规划考虑碰撞规避会带来巨大的计算开销。为降低计算开销和提升优化效率,基于CW方程和双脉冲轨道机动策略,建立了能够快速预测编队卫星重构过程最短距离的多种代理模型,并基于三种不同大小的训练集,从模型精度和效率两方面进行了对比。结果表明,克里金(KRG)模型在各种代理模型中精度最高,而且随着训练量的增加,KRG和人工神经网络(ANN)模型的性能得到了明显改善,模型精度得到了一定的保证。研究还发现,尽管KRG模型预测时间高于其他代理模型,但与真实模型相比,其耗时仍然很短,因此可用于提高考虑避碰约束时卫星编队重构轨迹优化的效率。     

基于两级滑模控制的多移动机器人映射领航编队控制策略

针对低通信负载下的多移动机器人编队控制进行研究。通过坐标变换和引入侧滑增量定义了非完整约束轮式移动机器人的运动学模型，显式满足纯滚动条件。提出领航编队控制策略，通过领航者对跟随者的单向通信和映射领航者规划，将系统编队问题转换为新模型下的分布式一致性控制问题。针对跟随者的转速与线速度设计了2级指数趋近滑模控制器，实现相对于领航者轨迹误差的快速收敛，并通过Lyapunov理论对控制器进行稳定性分析。数值仿真表明：所提策略可以满足多移动机器人队形保持和队形变换的任务要求，验证了理论分析的正确性和有效性。