基于角色切换策略的多无人机协同区域搜索

针对存在随机分布目标的区域快速搜索问题开展研究,考虑无人机有限通信能力和探测信息的实时回传需求,提出了一种基于角色切换策略的多无人机协同区域搜索方法。首先,考虑各无人机平台的历史搜索信息和协同搜索收益,基于概率传感器模型构建了多无人机协同区域搜索求解框架;其次,基于4项无人机节点重要性的评价指标,采用改进逼近理想解排序法（TOPSIS）完成无人机节点重要性评估,通过无人机角色动态切换实现了区域搜索过程中协同搜索收益与网络连通性的平衡;最后,考虑机间防撞、通信保持、无人机运动学等约束条件,利用分布式滚动时域优化方法完成各无人机在线运动规划,实现多无人机协同区域搜索。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。      

俯冲段高超声速飞行器有限时间协同制导律设计

针对多枚高超声速飞行器在俯冲段协同攻击一个固定目标或慢速移动目标的问题,基于有限时间理论设计了带有视线（LOS）高低角和视线方位角约束的协同制导律。首先,将俯冲段制导过程划分为横向和纵向2个方向;其次,在纵向视线方向,将所有参与攻击的飞行器与邻居间的相对位置差值和视线速度差值作为误差项引入制导律;最后,为实现横向和纵向的视线角收敛,设计有限时间滑模制导律,并设计自适应干扰观测器估计时变扰动的上界。通过Lyapunov函数对提出的协同制导律给出详细的有限时间收敛证明,仿真实验结果验证了所设计协同制导律的正确性和有效性。      

分布式武器目标分配中的实时截止期分配

在分布式武器对目标的协同拦截中,作战任务往往被划分为多个子任务,为了保证任务的实时性,针对分布式武器对目标的协同拦截问题建立实时任务模型,运用分布式实时系统中的截止期分配技术,把全局作战任务的截止期转化为其包含的各子任务的截止期.建立了任务调度模型和仿真模型,对分配有截止期的子任务实施仿真调度,研究了在一定武器数量情况下,不同来袭目标数量和武器节点上本地负载所占不同比例时,各截止期分配方法保障任务实时性和完成率的能力,可为实时条件下的分布式任务协作研究提供参考.     

基于改进CO-RS的平流层飞艇总体设计与优化

为改进响应面协同优化(CO-RS,Collaborative Optimization based on Response Surface)方法的工程实用性,提出改进的CO-RS方法.在响应面建立中应用广义乘子法和信赖域法,取消响应面更新对梯度的依赖性.针对平流层飞艇的总体设计与优化问题,基于改进的CO-RS框架,进行了系统任务分析和学科耦合分析.对气动与推进子系统、结构子系统和能源子系统进行了学科分析,以最小化平流层飞艇的质量为目标,建立基于改进CO-RS框架的多学科设计优化(MDO,Multidisciplinary Design Optimization)模型和相应的学科分析模型.利用iSIGHT软件搭建求解平台,采用改进的CO-RS算法进行仿真计算,并得到合理结果,验证了所建立的MDO模型的合理性和改进的CO-RS算法在平流层飞艇总体设计优化中的有效性.     

攻击机动目标的多导弹分布式协同制导律

在分布式通信和增广比例导引的基础上,基于网络同步原理设计了一种多导弹拦截机动目标的分布式协同制导律.该分布式协同制导律由导弹本地导引律和分布式协调策略两部分组成:本地导引律由增广比例导引得到;基于网络同步原理设计了导弹之间的分布式协调策略,实现多弹对机动目标的同时协同攻击.该分布式协同制导律只需要视距内相邻导弹之间传输状态信息,具有通信量小、可扩展性好等特点.仿真结果表明多弹网络系统采用该制导律能够有效地协同攻击机动目标.     

多导弹分布式协同制导与控制方法

针对多枚导弹三维空间协同攻击机动目标要求,提出了一种多导弹分布式协同制导与控制方法.基于网络同步原理设计了一种多导弹三维位置同步算法,将目标视作领弹,与攻击导弹组成“领弹-从弹”的拓扑结构,实现了导弹对目标的协同攻击引导.同步算法给出了惯性坐标系导弹3个方向速度的指令,基于坐标变换将其转化为自动驾驶仪可以跟踪的速度及弹道倾角指令.基于切换控制方法设计了导弹自动驾驶仪,实现了多导弹协同制导与控制的闭环仿真.仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于多智能体联盟的多机协同空战任务分配

基于多智能体联盟形成理论,分析了网络化条件下多平台多目标攻击任务分配问题。将协同任务分配的过程视为复杂联盟的生成过程,首先将对目标总体的打击任务分解为一系列子任务,各子任务再进一步分解为单个平台能够完成的任务单元;再根据联盟特征函数的定义分别建立联盟报酬、能力成本、通信开销模型,以联盟特征函数作为空战任务分配目标函数;最后引入离散粒子群优化算法进行联盟生成,采用二进制矩阵编码形式,设计粒子可行性检查策略。仿真实验验证了本方法在协同制导条件下空战任务分配的合理性与有效性。     

超视距空战中多机协同制导方法

对空空导弹制导权交接的任务分配问题,根据己方飞机与制导权需交接的导弹的态势建立了对导弹的态势优势模型;根据己方飞机对该导弹攻击目标的态势建立了对目标的探测能力模型;根据敌方飞机对己方飞机的态势建立了己方飞机受到的威胁度模型;根据敌我双方飞机的空战能力建立了空战效能优势模型.在这4种模型的基础上建立了己方飞机对导弹的总的制导优势模型.在总的制导优势的基础上建立了协同制导任务分配模型,并采用遗传算法对协同制导任务分配问题进行优化求解.仿真结果表明,该方法能够实时地计算制导优势和进行任务分配,有效地完成多机协同制导.     

多无人机协同搜索区域分割与覆盖

多无人机覆盖搜索是无人机的一项主要任务,将搜索区域进行分割后,每个子区域内成为单机覆盖搜索问题,大大降低了任务难度.对无人机的平行搜索策略进行了详细的分析,针对平行搜索策略给出了搜索起始点、转弯关键点、搜索终点的判断依据,使得区域覆盖率达到100%.分析了最小转弯半径对搜索路径的影响.根据无人机初始位置和搜索面积对任意凸多边形搜索区域进行分割.针对无人机搜索的特点,以转弯次数作为主要依据对分割结果进行评估.对不同情况下无人机从初始位置到搜索起始点的路径进行了研究.最后通过仿真验证了方法的实用性.      

空战中协同干扰、探测、攻击任务分配

针对空战中协同干扰任务分配问题,根据己方飞机的干扰功率、干扰工作频段、干扰样式,敌方飞机雷达的工作功率、工作频段、抗干扰样式,建立了干扰功率优势、干扰频率优势、干扰样式优势;再考虑己方飞机的干扰作战能力以及敌我双方的空战能力指数建立了总的干扰优势,建立了协同干扰任务分配模型.根据干扰后敌方飞机的距离性能以及敌我双方的空战态势,对己方飞机对敌方飞机的探测能力、攻击能力进行了研究,建立了多机协同探测加攻击任务分配模型.采用遗传算法对建立的任务模型问题进行优化求解.仿真结果表明,这些模型能够有效地完成协同干扰、探测加攻击任务分配.