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。     

卫星集群星间链路拓扑设计与相对导航（英文）

提出了一种基于星间测量与通信的卫星集群分布式相对导航方法,利用星间链路为相对导航提供星间测量并进行数据交换从而提高卫星集群系统的自主性。首先,考虑能量消耗和导航性能,将星间链路拓扑设计问题表述为一个多目标优化问题;此外,卫星集群以分布式方式进行相对导航,每颗卫星对相邻卫星进行测量并通过星间链路与相邻卫星通信,从而降低了导航的能耗和计算复杂度。采用NSGA-Ⅱ算法求解星间链路拓扑优化问题并基于一致性卡尔曼滤波进行分布式相对导航。本文提出的方法可适应不同的任务,卫星可以随时加入和离开集群并且对单个卫星失效具有鲁棒性。最后,通过数值仿真验证了本文方法的可行性。     

GPS与GLONASS:孰优孰劣?

俄罗斯《红星报》2004年7月2日报道：任何一位哪怕只使用过一次“全球定位系统”(GPS)的军事专家都会向你讲述这一系统的弊端。例如,直升机驾驶员在某一地区执行作战任务时,接收机“突然”停止接收美国卫星的信号并且关机。另外,有时在有陆军航空兵参加的联合部队集群打击武装分子的行动中,     

摩托罗拉赢得北京首都国际机场TETRA数字集群终端大单

摩托罗拉公司近日宣布,赢得北京首都国际机场TETRA数字集群终端订单,为北京首都国际机场提供5000多台TETRA数字集群终端机。占整个正在使用的TETRA数字集群终端机的份额超过90%。     

运载火箭测发控系统服务器集群虚拟化的设计与实现

利用虚拟化技术构建运载火箭测发控系统,通过对测发控系统计算机资源需求进行分析,使用服务器集群将系统所有计算机资源池化,按照测发控业务需求对计算机资源进行了划分。设置系统业务虚拟机（VM）,利用虚拟桌面管理软件Fusion Access进行管理控制,实时监测服务器集群运行情况,故障自动报警。利用系统服务器集群高可用性（HA）和容错技术（FT）功能,消除了运载火箭测发过程的单点故障。通过实验验证,该系统提高了测发控系统计算机资源利用率,摆脱系统对计算机硬件资源的依赖。计算机状态迁移、负载动态均衡及故障隔离等功能,减少了计算机系统宕机的频率,降低设备维修成本,提高了系统高可靠性。     

飞行器集群协同制导控制方法及应用研究

分析了目前多飞行器协同作战的发展现状与趋势,指出了多飞行器以编队形式进行协调与配合,可以有效提高突防概率与作战效能。针对飞行器集群协同制导控制技术,分析梳理了相关的技术难点。然后,分别对协同任务规划与动态目标分配方法和多飞行器编队协同控制方法、多约束条件下的分布式协同制导方法的国内外研究现状进行了介绍。最后对飞行器集群协同制导控制技术进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机（UAV）集群搜索未知任务区域内的动态目标,同时兼顾最大化覆盖搜索效能,提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策（RM-DCSD）算法。首先,基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理,为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础;其次,以最大化搜索效率为优化目标,同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价,建立了UAV搜索效能函数,在此基础上,基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型;然后,综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况,分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制;接着,借鉴分布式模型预测控制思想,设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制,在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新,进一步增强了系统鲁棒性;最后,通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明,RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性,能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时,通过回访机制驱动,有效兼顾对地面动目标的搜索需求。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点,随着无人机自主智能的不断提高,无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务,构建了典型的任务场景,基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法,设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题,通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡,提高了算法的训练效率。仿真结果表明,训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务,任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值,人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

集群通信在首都机场的应用

中国民航自新中国建立以来已经历了五十五年，在这五十五年的发展过程中，不断改革探索，已在国民经济中担当了重要的角色，旅客吞吐量已近2亿人次／年。在中国民航的运行格局中，首都机场处于十分重要的位置，它已成为我国最重要的航空交换枢纽，在整个亚洲的影响力也在日益增加。作为我国最重要的航空港，首都机场地区的生产活动从早到晚基本上24小时都十分活跃。