基于信息一致性的无人机紧密编队集结控制

提出了基于信息一致性的分段式无人机紧密编队集结控制策略,将集结过程分为3步:参考集结点选取和目标集结点分配、形成松散编队以及形成紧密编队。首先,以线切入预定航线的方式计算参考集结点,按照松散编队队形展开生成目标集结点,并利用基于三维距离空间的优化选择算法,将目标集结点快速、准确地分配给每架无人机。然后,使用速度一致性实现向目标集结点定点集结和向松散编队伴航集结,通过非精确的航迹控制快速形成松散编队,提高编队集结的效率。接下来,启动速度、姿态一致性来实现编队最终的精确航迹控制,并逐步压缩编队队形进入紧密编队,避免发生碰撞,完成从松散编队到紧密编队的平稳过渡,同时准确地跟踪预定航线。使用协同修正方法抑制了测量误差、协同误差和通信延迟,提高了紧密编队的稳定性和控制精度。最后,基于MATLAB平台环境对所提三维集结控制策略进行了仿真,验证了其合理性与有效性。     

卫星姿态控制系统容错控制综述

主要针对卫星姿态系统容错控制研究领域已有的成果进行了回顾。总结了国内外卫星容错控制的现有成果,主要从卫星姿态控制系统的可重构性、单体卫星容错控制和卫星编队容错控制3个部分对相关的研究成果进行了归纳分析。其中,卫星姿态系统的可重构性从重构目标和系统功能要求两方面进行分析;对单体卫星容错控制现状的介绍主要从自适应技术、滑模理论、预设性能、干扰观测器、故障估计观测器几个方面展开;卫星编队容错控制方法从独立容错、协同容错、拓扑重构和组成重构的角度进行阐述。最后进行总结,并展望了卫星姿态控制系统容错控制领域未来可能出现的新问题和研究思路。     

基于预设性能的四旋翼无人机编队安全控制

针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。     

一种团队自治实体路径规划算法TAEPP

对团队自治实体的路径规划问题进行了分析,提出了一种团队自治实体路径规划算法TAEPP(Team Autonomous Entity Path Planning).该算法是一种集中式的全局规划方法,使用改进的A*算法得到团队中Leader成员的路径,通过对Leader路径的优化得到关键点表和队形转换表,利用关键点表和队形转换表得到团队中非Leader成员的路径.队形转换表可以使行进中的队形变换更合理,减少了队形维护时需要的通信量.通过调整算法中的2个影响因子,可以分别得到侧重于队形和侧重于距离的路径.试验结果验证了TAEPP算法的合理性和有效性.      

分布式空间系统和航天器编队飞行辨析——兼谈航天器知识编队和精确编队飞行应用实例

小卫星技术的迅速发展和应用,为空间应用开辟了许多新领域,同时出现了很多新概念和新名词。文章对分布式卫星系统、编队飞行、星座、星群以及空间敏感器网等概念及其相互之间的区别进行了系统论述,也介绍了航天器知识编队和精确编队飞行的应用实例。     

距离多普勒成像和多散射点定位

距离多普勒雷达成像系统的基本任务是利用雷达回波信号的距离和多普勒信息重构目标反射率的空间分布。本文把用逆合成孔径雷达对运动目标进行距离多普勒成像当作多散射点定位问题来研究,把成像雷达信号处理的两个关键,运动补偿和成像作为最大似然估计问题一起求解。原则上需进行多维搜索,一般情况下,目标上散射点的个数、位置以及目标的轨道运动都先验未知,这种求解的计算量极大。在若干合理的假设成立时,可引入DFT,免去估计散射点个数和位置,大大减少搜索维数,并可利用FFT,从而大大提高计算效率。这样做的代价是最终的成像质量有所下降。当目标轨道运动模型可用二次的距离时间函数描述时,只需进行二维搜索,文中导出了进一步简化的相位补偿和成像算法,并给出了计算机模拟结果。     

基于自适应方法的多无人机编队队形控制

针对"长机-僚机"近距编队队形因风场扰动而不能保持期望队形的问题,首先,提出了一种自适应队形保持控制的方法,该方法可用于抵消因风场不确定性对无人机的横侧向和前行方向所产生的距离误差,同时能够保持无人机编队稳定飞行。其次,由于风场的不确定性会引起"长机-僚机"之间的动力学发生变化,因此设计了一种基于"长机-僚机"相对运动模型的自适应控制律用以估计风场在3个方向的大小,进而控制无人机之间的相对运动以消除风场不确定性所产生的距离误差并保持速度的一致性,最终实现保持期望的队形。再次,通过构建合理的李雅普诺夫函数,证明无人机编队在风场干扰下能够保持编队稳定飞行,同时"长机-僚机"之间相对横向、横侧向以及纵向的距离误差均接近零。最后,通过仿真验证：所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性,这为工程实践提供理论依据。     

空战中机群编队分层优化算法

针对机群编队优化计算复杂的问题,提出了一种分层优化算法。根据敌我双方的距离、角度、速度以及飞机导弹、雷达的性能,建立了多机协同任务分配模型。根据空战中常用的基本飞机队形,对敌方机群编队进行分层,对每层分别计算己方对选取各种基本队形时的任务分配结果和队形优化优势值,通过比较得到己方机群编队的每层最优队形,当得到己方每层的最优队形之后,将己方每层最优队形进行组合解码就可得到己方机群编队的最优队形。仿真结果表明该方法能有效地解决机群编队队形优化问题,并且该算法具有较好的实时性。     

编队星座相对位置精确测定与自主定轨方法

针对编队飞行星座,提出了一种全自主的高精度定轨与相对位置精确测定方法,对其主要关键技术之一的空间绝对定向的基本方案及其可行性和指标进行了研究,并进行了仿真验证.结果表明,通过编队星座星间高精度的距离测量和绝对定向观测,可以实现无需地面测控站和卫星导航系统支持下的编队星座全自主导航方案;在一定测距和测向误差条件下,绝对定轨精度可以优于20m,相对位置确定精度可优于10cm.相对误差与采样间隔有较明显关系,未来可考虑采样间隔控制在10s以内即可;绝对位置误差大小与采样间隔无明显关系,其中的主要误差是星座的整体平移误差.仿真结果验证了所提方案的正确性.      

基于视线测量的卫星编队机动控制方法

采用视线测量的方法,建立一种编队卫星队形保持与机动的协同控制策略。编队中每一个卫星跟踪自己轨道前方邻近卫星,产生一个视线测量矢量,编队的第一个卫星根据高级控制层指令追踪期望轨道,产生链式编队,将编队卫星之间的视线距离作为反馈控制量来实现队形控制。通过推导J2相对摄动力的表达式,控制模型考虑了模型不确定性和摄动影响,采用滑模控制器,实现了基于视线测量的编队卫星链式跟踪协同控制。仿真算例结果表明,该方法在实现编队卫星队形保持与整体机动控制上具有可行性。