基于MPC和ESO-DO的四旋翼轨迹跟踪控制

针对扰动作用和模型不确定性下四旋翼无人机精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种主动干扰抑制和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)策略。模型预测控制器通过扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)和扰动观测器(Disturbance Observer, DO)来估计和补偿干扰,从而实现位置环精确控制。在存在外部干扰和参数不确定性的情况下,通过仿真实验,证明了所提出的方法提高了对建模误差和干扰的鲁棒性,同时实现了对参考轨迹的平滑跟踪。

无人机集群任务分配技术研究综述

任务分配是无人机集群实现高效遂行作战任务的关键技术。随着无人机集群技术的发展和作战样式的转变,无人机集群的作战任务领域不断拓展,任务分配所涵盖的范围不断扩大,任务分配问题的规模和复杂性不断增加,这都对无人机集群任务分配技术提出了新的挑战。本文对无人机集群作战理论、任务分配建模、任务预重分配算法、异构无人系统联合应用下任务分配的研究现状进行了全面的总结,凝练了目前无人机集群任务分配技术面临的通用化建模、面向多任务的任务预分配算法最优解求解、有限时间下面向突发事件的任务重分配算法寻优、路径规划紧耦合下面向大规模异构无人系统的协同任务分配等问题,并针对性地论述了未来无人机集群任务分配技术的若干发展方向,为提升无人机集群任务分配的求解质量和求解速度提供新的研究思路和解决途径,对于全面了解无人机集群任务分配技术具有重要参考意义。

基于深度强化学习的无人机航路规划算法研究

航路规划是无人机在复杂战场环境中完成作战任务的关键技术之一。本文提出了一种基于PER-D3QN的无人机航路规划算法,通过网络模型设计、状态空间设计、动作空间设计和收益函数设计实现无人机在战场环境下的航路规划。PER-D3QN算法将目标网络模型、竞争网络模型和优先级经验重现策略进行结合,有效地解决了深度强化学习方法存在的过拟合问题和网络优化不稳定问题。最后,通过仿真试验验证了所提算法相较于Double DQN和DQN算法具有更好的收敛性、稳定性和适用性,相较于A*算法具有较好的实时性,可高效实现无人机在复杂战场环境下的航路规划,有效帮助无人机遂行作战任务。

拓扑切换下基于SO(3)的四旋翼时变编队跟踪控制

针对有向拓扑切换条件下的多四旋翼无人机时变编队跟踪控制问题,在领航-跟随策略下,利用局部邻居状态信息构造了性能约束下基于特殊正交群SO(3)的一致性控制协议。在该协议中,领航无人机的信息仅能提供给邻居无人机,且邻居无人机集合会发生变化。采用特殊正交群SO(3)空间中的旋转矩阵表征四旋翼的姿态,在此基础上设计姿态控制器,提高了编队控制的收敛速度。仿真实验表明,当有向拓扑切换的驻留时间大于固定阈值且满足时变编队跟踪控制可行性条件时,采用所设计控制律可使集群系统实现时变编队队形控制,验证了所提算法的有效性。

基于模糊综合评价的光电对抗装备效能评估

为定量评估光电对抗装备效能,通过对装备结构和功能的系统分析,建立了光电对抗装备效能评估指标体系和3级模型。采用层次分析法确定各因素的权重,运用模糊综合评价的方法分别对定性指标和定量指标的隶属度进行区分计算,并通过算例验证该模型的具体应用过程。仿真实例证明该方法的可行性和有效性,该方法可应用于其他武器装备效能评估中。

新型远程空空导弹体系贡献度评估研究

通过对新型远程空空导弹作战体系进行使命任务分析,建立了新型远程空空导弹体系贡献度评估指标体系,采用网络层次分析法确定指标权重,提出了改进的网络层次分析法-模糊综合评估法,实现对新型远程空空导弹体系贡献度的量化评估,并通过仿真分析,验证了所提出体系贡献度评估指标体系和评估方法的合理性和正确性。

基于公共品博弈的无人机集群自主协同机制

无人机集群自主协同作战是未来战争的重要作战样式,自主协同机制研究有利于揭示无人机集群协同形成与演化规律,为无人机集群作战应用提供理论支撑。首先构建无人机集群信息交互网络,定义基于拓扑势的无人机交互等级。通过分析无人机集群自主协同与演化博弈的映射关系,建立基于公共品博弈的无人机集群演化博弈模型,设计基于交互等级的无人机集群总体期望收益函数、平均期望收益函数和愿景更新动态策略更新机制。利用马尔可夫链定量描述无人机集群演化过程,并理论推导了表征无人机集群演化博弈平稳分布的平均丰度函数。通过仿真验证基于公共品博弈的无人机集群自主协同机制的可行性和有效性,并分析选择强度、交互收益系数、增益因子与愿景水平等参数变化对无人机集群协同行为的影响,为无人机集群自主协同参数调控设计提供理论支持。研究结果表明:所提自主协同机制相较于提供点机制、惩罚机制能更大程度促进无人机集群合作涌现,为无人机集群自主协同理论向作战应用提供技术支持。

杂波环境下基于最大熵模糊聚类的JPDA算法

针对杂波环境下的多目标跟踪数据关联存在跟踪精度低、实时性差的问题,提出了一种基于最大熵模糊聚类的联合概率数据关联算法(joint probabilistic data association algorithm based on maximum entropy fuzzy clustering,MEFC-JPDA)。首先,采用最大熵模糊聚类求得的隶属度初步表征目标与有效量测之间的关联概率。其次,采用基于目标距离的量测修正因子对关联概率进行调整,并建立关联概率矩阵。最后,结合卡尔曼滤波算法,对目标的状态进行加权更新。仿真结果表明,所提算法在杂波环境下的跟踪性能相比现有的两种关联算法有较大提升,是一种有效的多目标跟踪数据关联算法。

空地多目标攻击武器-目标分配与制导序列优化

武器-目标分配(WTA)与空地导弹的接力制导规划是远距离空地多目标攻击中亟需解决的难题,具有参数复杂、约束多、非线性强等特点。为此,建立多目标、多约束武器-目标分配与制导序列优化模型,优化目标为目标综合生存概率最小和总用弹量最少,约束条件涉及攻击机导弹配置、导弹毁伤能力、目标毁伤要求、制导站性能。对带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进,提出基于双序列编码的多种群NSGA-Ⅱ(DSMPNSGA-Ⅱ),通过优化WTA序列和制导站序列,实现WTA方案及各导弹制导序列的优化。在DSMPNSGA-Ⅱ中,使用深度优先搜索-Dijkstra算法搜索空地导弹制导序列,改进交叉和变异操作,以减少非可行解的产生,引入多种群策略提升算法性能。仿真结果表明,DSMPNSGA-Ⅱ能够获得有效的WTA与空地导弹接力制导方案,并且求解质量优于单种群NSGA-Ⅱ和多目标粒子群优化算法。

战术弹道导弹系统效能评估SEA法的建模与仿真

分析了战术弹道导弹攻防对抗过程,建立了战术弹道导弹系统模型和反导防御系统模型,并在此基础上建立了SEA法评估战术弹道导弹系统效能的模型。建模过程中,通过使命属性向使命需求的转化,运用改进的超盒数值算法,在四维空间求解系统使命轨迹,解决了SEA法操作性不强和缺乏细节表现能力的缺陷。仿真分析了不同型号战术弹道导弹系统的效能,及不同使命需求下同一型号的战术弹道导弹系统的效能,验证了该方法的正确性和有效性。

弹道导弹效能评估系统的设计与实现

为科学评估弹道导弹的作战效能、便于不同评估方法的分析比较,开发了弹道导弹效能评估系统。针对效能评估中作战能力指标影响因素较复杂、选取灵活性太大等问题,建立了弹道导弹攻防对抗仿真模型。在仿真程序应用面向对象的程序设计方法,采用动态链接库技术及数据库配置的形式,提高了模型的通用性、重用性、扩展性、可靠性。最后,采用ADC法、模糊综合评判法及SEA法对弹道导弹的效能进了评估,验证了评估方法的有效性。该仿真系统可应用于不同的战场环境、对多种效能评估方法、突防手段以及拦截技术的研究具有较好的应用价值。

基于PHM的作战飞机可用度和任务可靠度计算

针对传统的可用度和可靠度计算模型不利于理论分析和针对性制定改良措施的问题,使用决策树法建立了采用故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术的下一代作战飞机,在执行连续循环飞行任务时的可用度和任务可靠度计算模型,仿真计算并与现有非PHM系统军机进行对比。仿真结果证明:PHM系统能有效提高作战飞机的整体效能。通过对新模型下影响作战飞机整体效能的因素进行分析,可为新一代作战飞机的效能评估和作战及保障决策提供依据。

基于遗传BP神经网络的飞机驾驶舱人机功能分配方法

飞机驾驶舱系统自动化水平提高的关键在于科学合理地进行人机功能分配。为了提高飞机驾驶舱人机功能分配的可靠性,本文通过对遗传算法和BP神经网络这两种智能算法进行分析研究,提出了基于遗传BP神经网络的飞机驾驶舱人机功能分配方法。将机组成员飞行时的生理指标HRV2和TLI2作为网络的输入变量,使用遗传算法优化BP神经网络权值和阀值,输出飞行任务自动化等级,进而得到相应的人机功能分配方案。仿真结果表明,相比于传统的BP神经网络,该方法确定的人机功能分配方案可靠性更高。

基于序列生成对抗网络的无人机集群任务分配方法

针对现有无人机集群任务分配算法在进行较大规模的任务分配时求解效率降低、求解时间大幅增加的问题,提出一种基于序列生成对抗网络的任务分配方法。通过构建包含战场信息特征提取网络和序列生成网络的序列生成模型,解决战场信息到任务分配序列的生成问题;构建基于多核多层卷积网络的判别模型,提出收益-评价双指导式策略梯度更新对模型进行训练,解决任务分配序列离散的问题,保证任务分配序列的质量。仿真结果表明,新方法在保证分配序列质量的情况下,能够高效地生成与战场信息对应的任务分配序列。

基于机动预测的强化学习无人机空中格斗研究

在无人机空中格斗过程中,由于无人机自身状态以及空战态势,敌我双方机动动作及行为策略的选择具有极强的不确定性。针对这个问题,将强化学习方法引入无人机空中格斗过程,建立无人机机动模型及动作集;将空战态势评估函数作为强化学习中的信号函数;采用概率神经网络(PNN)作为对敌机动预测单元;在敌我双方战场信息完全感知条件下,该算法能够不断学习,使无人机通过与环境的交互来掌握其最佳机动行为策略,实现无人机的一对一空中对抗。

有人/无人机编队打击时敏目标任务分配

针对有人/无人机编队协同打击地面时敏目标的任务分配问题,利用有人/无人机编队系统总体框架和时敏特性函数,构建有人/无人机编队协同打击地面时敏目标的任务分配模型。采用改进的遗传算法,通过引入矩阵型编码提升任务效率,通过引入针对死锁问题的解码方法来解决任务分配的时序问题,最后运用该算法进行了仿真计算。结果表明该算法具有良好的任务分配效率。

企业呼叫中心核心数据库系统升级原理及应用初探

呼叫中心的建立可以提高企业形象、最大限度的提升客户满意度、提高工作效率和企业竞争力。然而,还有很多公司、企业对于呼叫中心到底能给自己带来什么,该怎样建立和改造现有的呼叫中心而感到困惑;有些企业呼叫中心设备落后,数据库系统陈旧,远远不能满足现今社会企业迅速发展、市场激烈竞争的要求、急待升级。本史就此问题以一小型企业为例,对企业呼叫中心核心数据库系统升级原理及应用进行了初布探讨。不仅对公司、企业自主升级、更新呼叫中心系统提供了具体实用、切实可行的操作方法,还对相关软硬件进行了详实的比较分析。

客机座舱压力系统泄漏特性优化控制仿真研究

客机座舱压力控制系统泄漏特性优化控制用于提高改善的鲁棒性,改善客机乘坐舒适度。客机正常飞行过程中必然存在一定程度的泄漏,解决飞行状态发生变化或泄漏面积突然增加时,座舱压力与座舱压力变化速率绝对值瞬态大幅增长,超过人体正常承受范围并且需要一定的调节时间才能降到正常水平这一问题,是提升客机舒适性体验的重要环节。传统的PID控制与模糊PID控制方式不能很好的解决这一问题,利用自适应模糊PID控制方式设计的控制系统优化了物理论域到模糊论域的映射,在飞行状态发生变化及泄漏面积突然增加时具有更小的座舱压力误差与座舱压力变化速率波动、更短的调节时间及更少的气体泄漏量,具有更强的控制鲁棒性。

快速强跟踪UKF算法及其在机动目标跟踪中的应用

当系统模型不能正确描述真实系统时,强跟踪无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)能很好地弥补传统UKF鲁棒性差的不足,保证滤波精度,但需要额外使用无迹变换,极大地增加计算量。针对这一问题,利用Taylor展开分析渐消因子在UKF中的机理,建立渐消因子近似引入方法,提出快速强跟踪UKF。基于统计浮点运算次数的方法定性分析计算量,表明快速强跟踪UKF计算量与传统UKF相近。根据滤波收敛性判据,讨论了强跟踪UKF的收敛性。仿真实例证明,快速强跟踪UKF滤波精度与强跟踪UKF相差无几,计算量大幅降低。

民用飞机高度控制系统MBSE建模方法

针对传统基于文本的系统工程方法中存在设计文档变更难度大、工程模型可读性差、模型复用性不强等问题,提出了基于美国国防部体系架构(department of defense architecture framework, DoDAF)的基于模型的系统工程(model-based systems engineering, MBSE)建模方法,从两个维度共计10个模块,对设计建模过程进行了划分,结合DoDAF的多视图对复杂系统进行全面立体的描述,形成了一套逻辑性强、建模完备的MBSE建模方法。以民用飞机高度控制系统为例进行建模,使用系统建模语言SysML(systems modeling language)描述在不同的DoDAF视图下的模型并对该系统进行建模分析,验证了本建模方法能够很好地契合复杂系统设计要求,适合民机系统的研制。