Optimization of bits allocation and path planning with trajectory constraint in UAV-enabled mobile edge computing system

In this paper, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) enabled Mobile Edge Computing (MEC) system is studied, in which UAV acts as server to offer computing offloading service to the Mobile Users (MUs) with limited computing capability and energy budget. We aim to minimize the total energy consumption of MUs by jointly optimizing the bit allocation for uplink, computing at the UAV and downlink, along with the UAV trajectory in a unified framework. To this end, a trajectory constraint model is employed to avoid sudden changes of velocity and acceleration during flying. Due to high-order information in use, we lead to a more reasonable nonconvex optimization problem than prior arts. An Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) method is introduced to solve the optimization problem, which is decomposed into a set of easy sub-problems, to meet the requirement on the efficiency in edge computing. Numerical results demonstrate that our approach leads a smoother UAV trajectory, significantly save the energy consumption for UAV during flying.     

太阳能飞机循环飞行的高度剖面能量策略

为满足设定的太阳能飞机多日连续飞行条件，依据飞行过程中当前时刻的飞行高度、光伏输出功率、动力电池组余量等系统状态参数，研究如何分配动力电池组充放电和电推进系统输入等功率。所用策略立足于实时功率平衡，充分利用正午前后的光伏峰值功率用于飞机爬升及充电，在午后下滑过程中利用全部光伏输出，以最大化利用光伏资源；在光伏有效输出不足时则以一定的维持功率下滑，使能量的综合损失最小。方法能够提高以预定夜间飞行高度连续多日续航的成功率，提升飞行高度、纬度、季节范围或搭载能力，或者拓展这几种飞行条件的组合域，优化太阳能飞机的适用性。     

浅谈高校后勤服务中的安全管理

随着高校后勤社会化改革的不断发展，高校后勤在市场经济的大潮中不断完善、不断发展，与此同时，高校后勤又面临着进一步深化改革、建立新型服务关系和体制机构以及如何加强安全管理的新形势。如何去适应新的形势的要求，如何提高安全管理的水平，就成了摆在我们面前首先要解决的问题，着重分析了高校后勤服务中的安全管理的目的和意义，指出了高校后勤服务活动中常见事故点，分析了安全事故成因，明确了高校后勤服务中的安全管理的任务，对高校后勤安全管理的发展方向进行了探讨。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

多无人机监控航路规划

为了提高监控任务的效率，在执行任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路。针对这一问题，考虑在任务区域内进行多无人机监控航路优化存在计算的复杂性和收敛性以及计算数据量限制等问题，采用分散式方法对监控航路进行了优化，并以无人机的监控任务为例提出了一种监控效率指标评估的计算方法，解决了航路规划中的监控效率量化问题。通过该方法得到的无人机监控任务的飞行航路可以有效地提高无人机的监控效率。     

直升机无维修待命时间的理论研究

 <正> 1.引言 国军标《飞机维修品质规范》将“无维修待命时间(t_(al))”列入考核飞机维修品质的重要指标之一,在某些新研直升机的技术指标中已经提出了t_(al)的定量要求。由于该指标能直观地反映直升机的可靠性和维修性水平,所以具有重大的工程意义和实用价值。但是到目前为止理论上尚缺乏深入的研究,工程上也尚未开展该指标的设计和试验。为了给工程设计提供理论依据,本文在理论上对该指标进行了较为深入的研究,用“可靠寿命”的概念阐述了无维修待命时间。     

尾支撑喷流试验技术研究

本文以喷流模拟、柱体环形喷管喷流对模型底压影响、以及尾支撑和侧支撑对模型底压影响为基础,从定性、定量得出,用尾支撑作喷流试验,支撑干扰小,可做到既经济又可靠,数据准度较高。     

应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行

针对无人机近距离编队飞行问题，采用极值搜索算法．解决其中僚机所需动力最小化的控制问题。在近距离飞行编队中，充当僚机的无人机会受到前面长机产生的旋涡力的影响，旋涡力是两飞机间距离的函数，以僚机的俯仰角作为搜索目标，寻求两无人机问的最大旋涡力．使得僚机所消耗动力最小，从而构造出最优的飞行编队结构。通过仿真．验证了所设计的控制方法能够极大地节省僚机的能量。     

无人机近距离编队飞行模型建立及控制器设计

针对无人机编队飞行问题，提出了无人机近距离编队飞行的建模方法。采用全状态量反馈．同时将气动干扰作为非线性反馈，设计出一套适用于无人机近距离编队飞行的自动驾驶仪。通过仿真验证，表明此控制器能较好地稳定优化后的编队飞行结构，并具有良好的鲁棒性。     

一种多目标随机决策方法及其应用

本文通过引进决策方案的可行度和决策者参考目标水平的满足度等概念,提出了一种不确定条件下的多目标随机决策方法——交互式参考目标满足度与可行度决策分析中,取得了较好的效果。