驾驶舱机组人员自动化系统项目综述

随着自动化技术的广泛发展和应用,驾驶舱实现无人化将成为未来发展的趋势。但现阶段自主技术 的发展和安全性水平使得军用直升机的驾驶飞行仍需飞行员的参与控制。而且,受飞行员生理极限等因素的限 制,有人直升机在作战时间、出动架次等方面存在很多局限。为此,美国国防部及工业界积极开发自主技术。 “驾驶舱机组人员自动化系统（ALIAS）”项目就是其中之一。该项目将自主技术用于现役的有人驾驶飞机, 降低机组人员的工作负荷和提高安全性,同时减少执行任务的机组人员的数量。该项目经飞行演示验证在一定 程度上缓解了飞行员的工作强度。     

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.     

用于光波纳米推力器的颗粒供应技术和光聚积技术研究

为提高光波纳米推力器在轨应用的可行性,针对与其匹配的颗粒供应技术和光聚积技术进行研究。提出整个推进系统的设计思路,通过建立理论计算和数值计算模型,分析颗粒供应技术和光聚积技术的各项核心结构参数的设计方法。计算结果表明:颗粒供应装置的正负电极内径之比(W/D)会影响正负电荷产生的总量之比,在W/D=300/322附近时,正负电荷比例接近1:1。静电诱导电压为9 V,当中和通道长度大于37.5mm时,正负颗粒可以视为完全中和。光聚积设计思路可令聚积球对光能的利用率在32.8%左右。两种相关技术的装置与推力器在结构上能够对接、在性能上可以匹配,从理论上表明了两种支撑技术的可行性。     

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。     

前向数据接入方式对导航星座网络通信性能的影响分析

对采用时分多址轮询建链体制的导航星座星间链路网络,为了指导星间链路网络地面前向数据接入的应用,分析了不同地面前向数据接入方式的星-星-地联合数据交互机制及其对网络通信性能的影响,并结合应用代价给出了综合评价和使用建议.以前向数据最快路径接入方式和固定节点接入方式为代表,分析了星间链路网络与地面间星-星-地联合数据交互机...     

单星定向技术研究

提出了一种仅利用一颗地球静止轨道卫星完成定向的新方法,并利用北斗双星定位系统进行了定向试验.试验结果表明,对于0.827 m长基线,单星定向精度可达0.07°,从而说明利用一颗地球静止轨道卫星进行定向在原理上是正确的,方法是可行的.