基于Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配

针对防空指挥控制系统中多传感器管理问题,提出了一种基于目标跟踪精度Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配方法。该方法首先利用目标战术重要性函数求解目标优先级;然后在目标优先级函数和目标—传感器配对效能函数的基础上,构造了多传感器资源协同分配一般模型,并根据目标跟踪过程特点将Cramér-Rao下限引入到协同分配的模型中,使得在进行跟踪资源协同分配时无需考虑目标跟踪滤波算法的选择。对于分配过程中出现的NP(Non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用匈牙利算法寻求满足条件的目标传感器最优组合,给出了模型求解的步骤。仿真结果表明,这种多传感器跟踪资源协同分配方法的可行性与模型求解的快速性。     

基于启发式算法的可重构性指标分配

串联有约束条件下的可重构性指标分配问题,针对考虑部件故障的系统给出了可重构度的概念和计算方法,并论证了其合理性.结合最优冗余分配理论和可重构度定义给出了可重构度最大化的冗余分配模型,在此基础上提出了基于启发式算法的可重构性指标分配方法,该方法可解决约束条件内资源优化配置问题,并得到系统最大可重构度的解.直接寻查法作为以往具有代表性的最优冗余分配方法,用作系统可重构性指标分配仿真,与所提方法作比较,结果显示基于启发式算法的可重构性指标分配方法较前者有更高的有效性.     

不确定环境下多无人机任务分配

针对复杂战场环境下无人机与攻击目标之间距离的不确定性,将该距离抽象为一个区间数。在此基础上,构建了不确定环境下多无人机任务分配的数学模型。根据多无人机任务分配问题的特殊性,重新设计了差分进化算法的编码方式、变异操作、交叉操作等。其中,选择操作中,在区间数排序方法的基础上,依照可能度来计算候选解被选中的概率。鉴于差分进化算法中不同变异策略的内在特点和适用场合不尽相同,提出了 3种多变异策略的差分进化算法,以便最大限度地发挥各种变异策略的技术优势。针对 CEC2013测试函数和多无人机任务分配问题分别开展仿真实验,实验结果表明,多变异策略的差分进化算法其性能改进显著,非常适合于求解多无人机任务分 配问题。     

干扰和执行器故障系统的自适应神经网络控制

针对一类存在未知外部扰动和执行器故障的过驱飞行器系统的控制问题,提出了一种非线性自适应控制方案。在自适应控制方案中,设计了神经网络补偿算法逼近未知干扰项来消除环境干扰对系统的影响,提高了系统的鲁棒性。同时,控制律的输出作为控制分配器的输入,设计自适应控制分配算法来补偿执行器故障或输入饱和,从而提高了系统的稳定性和操作性,并利用李亚普诺夫稳定理论证明了所设计的控制系统能使误差系统最终一致渐近有界。最后,给出了一个数值仿真算例,验证了控制方法的有效性。     

基于目标分配的无人机航路规划

在航路规划中．如果存在多个目标点，优化问题就会变得复杂化。因此，在多目标点存在的情况下，航路优化问题应充分考虑目标的有关因素及空域状况，对目标和航路进行优化选择以取得某种效益。针对这一问题，提出了目标选择及航路规化的优化模型．并提出了一种改进的A*算法——大规模平行扩展A*算法对这一问题进行求解。在此基础上，针对无人机的水平飞行航路进行了规化。结果表明，通过该方法可以有效地解决多目标点存在时的航路规划问题。     

飞行控制中的一种新型最优控制分配方法

针对新一代多操纵面飞行器的控制分配问题,提出了一种全新的最优控制分配算法——基底排序法.该方法将优化目标按照飞行控制的需求分成控制目标和任务目标两类,以基底的形式对舵面进行重新组合,并按照期望控制目标和任务优化指标进行排序,将冗余优化问题转化成排序问题加以解决.通过与几种常用控制分配方法的比较及多操纵面飞行控制系统的仿真验证,表明基底排序法能在准确实现期望目标的同时获得更好的任务目标分配结果,构成的控制系统能按期望要求准确、快速地跟踪指令信号,并可有效地抑制飞机各控制通道之间的影响.      

飞控系统受限控制量线性规划最优分配

概要地介绍了具有冗余操纵面的飞控系统中受限制量分配问题的概念,数学表述方法和直接最优分配方案及其几何算法,并指出该算法在存在难于计算机实现的困难。通过分析,将该问题转化为标准线性规划问题,给出了详细的转化过程,从而使其易于计算机实现。最后通过算例说明了这处改进和算法是正确有效的。     

虚拟层次化无线mesh网络信道分配策略

为了获得具备良好的用户分集效果和路由稳定性的无线mesh网络,提出了一种虚拟层次化网络架构.这种无线mesh网络将临近节点聚合为虚拟小区,该小区内部节点不仅能够直接通信,还具有路由转发功能.虚拟小区内部节点之间的连接构成虚拟的底层网络,虚拟小区之间的连接则构成虚拟的顶层网络.为解决虚拟层次化无线mesh网络的信道资源分配问题,提出了一种图着色模型——广义集合T-coloring模型.该模型以虚拟小区为无线信道的分配单位,并采用射频防卫度为无线信道的干扰约束指标,在保证网络连通性的前提下,既降低信道干扰又提高信道利用率.采用虚拟小区分裂方式进一步增加了网络容量也提升了信道分配公平性.仿真结果验证了该策略的有效性.     

大型航空运输企业航班恢复系统(RM)应用研究

随着航空公司机队规模和运营航线的不断扩大,在发生大面积航班延误时,航空公司需要快速计算出最优的航班恢复方案。为了提高运行控制效率,探索一种优化控制的方法,根据经济效益、航班正常等不同的目标要求,计算出最优的运行方案,最终达到快速、高效地调配航班。分析了大型航空运输企业不正常航班恢复的主要场景,在此基础上筛选了制约航班恢复的关键约束条件,设计了航班恢复和校验的基本逻辑,通过应对台风处置的实际案例,验证了某大型航司和美国世博公司的航班恢复系统(RM)在实际案例应用中的效果,总结了该航班恢复系统的优点和存在的风险及短板。实践表明,该系统可缩短2 h航班运行恢复时间,平均每个受影响航班减少延误30 min,减少相应的成本2万元,提升整体航班正常率3%~5%。     

一种基于多操纵面控制分配的IDLC人工着舰精确控制方法

传统舰载机采用纵杆控制迎角,油门杆控制下滑的着舰控制方式存在着操纵通道功能耦合,航迹与姿态耦合,着舰精度不高等多种不足。受舰尾流扰动、航母甲板运动等不利因素的影响,飞行员需要进行高频次的下滑修正操纵,身心负担极重。针对这一问题,在对美军魔毯技术（MAGIC CARPET）系统构成与着舰过程分析的基础上,针对三翼面布局飞机提出了一种基于多操纵面控制分配的综合直接力控制（IDLC）人工着舰精确控制方法。仿真分析表明：基于特征结构配置（EA）解耦设计直接力着舰控制方法能够实现飞机纵向运动长周期模态与短周期模态的解耦、油门通道与纵杆通道的解耦,具有抑制舰尾流扰动、稳定飞机下滑状态、减小操纵负担的功能;而基于多操纵面控制分配的设计方案通过鸭翼正偏增升,不但充分发挥了三翼面布局飞机气动舵面增升控制的优势,还减小了平尾配平出舵量,在一定程度上减小了平尾上偏所带来的升力损失。