基于交叉熵的节点重要性排序算法

如何高效地度量节点的重要性一直是复杂网络研究的热点问题。在节点重要性研究中,目前已有许多算法被提出用于判断关键节点,然而多数算法局限于时间复杂度过高或评估角度单一。考虑到熵可用于定量描述信息量的大小,因此,提出了一种基于交叉熵的节点重要性排序算法,该算法兼顾了中心节点与其近邻节点之间的整体影响力,并将节点的邻域拓扑信息有机地融合,使用交叉熵值来量化节点之间的信息差异性。为验证该算法的性能,首先采用单调关系、极大连通系数、网络效率以及SIR模型作为评价指标,其次在8个不同领域的真实网络上与其他7种算法进行比较实验。实验结果表明,该算法具有有效性和适用性,此外时间复杂度仅为O(n),适用于大型网络。

基于改进A^(*)算法的多无人机协同战术规划

多无人机协同作战是未来无人机作战方式的重要发展趋势。为增强多无人机系统的任务执行能力,提高系统整体作战效能并实现高效资源分配和调度,提出一种基于改进A^(*)算法的多无人机协同战术规划方法。按照离线规划和重规划两方面,设计战役层和战术层的作战目标迭代优化方案;建立编队协同作战的数学模型,以编队成员间的时间协同和碰撞协同代价为变量,得到多约束条件下的综合编队目标函数;结合多层变步长搜索策略和单步扩展的搜索方式,基于改进A^(*)算法,用于求解复杂战场环境下的多无人机编队协同作战航路。分别利用改进A^(*)算法和传统A^(*)算法进行对比仿真实验。仿真结果表明,多无人机协同战术规划方法能够较好地完成作战任务,改进A^(*)算法能够获得更优的航路,从而验证了所提算法的有效性。

基于5G通信的泛在电力物联网的设计与研究

针对国内现阶段泛在电力物联网的云平台形式单一、各层级之间通信技术使用标准混乱的问题,设计一种基于5G通信的新型泛在电力物联网架构,致力于满足未来国内外用户的智能化电力终端的远程监控需求。该架构主要使用5G技术实现不同层级之间的通信,同时在平台层使用两种物联网云平台对用户的用电数据进行处理分析:一种是国家电网建设的一体化国网云平台,主要用于统一采集各行业用户的电力参数,提高电力物联网的管理效率、稳定性和可靠性;另一种是互联网公司搭建的企业云平台,主要是为了满足各行业用户的个性化智能电力设计需求,弥补一体化国网云平台的不足。最后设计实现一种基于阿里云物联网平台的智能远程电力监控系统,验证企业云平台的优越性。实验结果表明,企业云平台能够较好地满足用户的个性化电力设备的监控需求。

基于自适应扩展势场的多无人机航迹规划仿真

为解决传统人工势场法存在目标不可达、易陷入局部极小值、无法避障和缺少航迹优化策略等缺陷,而分层势场算法又存在分层越多规划速率越慢的问题。对无人机进行建模,在分层势场函数中分别引入引力影响因子和斥力影响因子解决目标不可达问题,引入“辅助力”解决易陷入局部极小值问题,提出自适应扩展势场算法对航迹进一步优化。通过对多无人机航迹规划进行数值仿真实验,结果表明该算法可以提高规划效率。

基于自适应分段势场法的多无人机航迹规划

为解决传统人工势场法在无人机进行航迹规划应用中易陷入局部极值、目标不可达与规划航迹曲率过大等问题,在分层势场法基础上提出了目标点处附加的第二局部引力场和由目标引力场组成的引力集合的方法。该方法克服了目标不可达和易陷入局部极值的缺陷,且在原有分层势场法中引入分段函数,提高了航迹规划效率,缩短了航迹长度。仿真对比了传统人工势场算法、对比算法一、对比算法二、本文提出的基于附加引力场和复合引力场的势场算法以及自适应分段势场算法。结果表明:自适应分段势场算法具有较好的有效性和较强的鲁棒性。

基于改进势场法的无人机编队协同避障控制算法

为了解决多无人机存在的自碰撞与障碍碰撞及编队通信架构等问题,在二阶模型的编队系统基础上,提出一种由图论和人工势场理论相结合的分布式编队控制策略。依据运动学原理建立无人机模型,以固定无向的通信拓补结构为基础,引入分段思想、旋转力、机间势场力来改进势场合力函数,以解决可能出现的目标不可达、死锁、编队安全问题,精准实现编队避障、避碰与航迹预规划;根据一致性理论对无人机状态误差进行修正,设计编队协同避障控制律以实现期望状态一致与航迹规划;通过构造Hamilton函数与反证法进行稳定收敛性分析,证明所提出控制算法的收敛一致性。通过仿真结果表明,无人机编队能够有效进行避障并快速达到期望一致。

无人直升机串级LADRC控制器设计及其视景仿真实现

针对无人直升机控制器严重非线性、强耦合的控制问题,该文基于亚拓600系列无人直升机动力学模型,设计一种改进的二阶线性自抗扰控制器。先将跟踪微分器添加到线性扩张状态观测器中,并估计影响输出结果的干扰;其次改进控制器结构与反馈补偿系数,同时针对传统仿真系统难以适应飞行控制器仿真需要的问题,完成对包括飞行控制器、视景平台的升级改进,并针对飞行控制器和视景仿真平台之间的通信交互机制进行了详细设计,使之完全等效于实际飞行场景。仿真结果表明,该系统飞行控制模块能够快速响应所输入的指令,并能够按设定的角度位置进行飞行,三维视景中直观显示所设计的控制器对于无人直升机的姿态位置有较好的控制效果。

基于改进势场的无人机编队恢复与一致性仿真

针对多无人机编队防撞、编队恢复及位置和速度收敛一致性问题,提出以改进势场原理与一致性理论为基础的分布式协同编队控制算法。建立静态障碍物模型、无人机质点模型与二阶系统动态模型;定义含协调因子和通信权重的机间协调势场函数,实现防撞和队形恢复的控制目标;在基本一致性协议中引入编队中心参考向量、期望速度和速度镇定项,实现位置和速度的收敛一致性;结合改进的一致性协议与改进势场作用下的合加速度设计协同编队控制算法,并由Hamilton函数证明该算法的稳定收敛性。仿真结果表明:该方法可以实现防撞、队形恢复及位置与速度收敛一致的控制目标。

一种线性自抗扰控制器的无人直升机姿态控制方法研究

针对无人直升机模型复杂、控制器难以设计、易受外界干扰等问题,在建立亚拓系列直升机动力学模型基础上,提出了一种改进的二阶线性自抗扰控制器。首先,将线性扩张状态观测器用于估计影响输出结果的扰动,并加入跟踪微分器。然后,改进了控制器结构与反馈补偿系数,使直升机姿态角能够更快地响应所输入的指令,并能够按设定的角度飞行,以完成要求的任务;最后,通过引入白噪声干扰模块来验证该控制器的抗干扰能力。对比仿真结果表明,所提出的控制器对于无人直升机的姿态角有较好的控制效果,优于其他两种控制器。特别是在噪声干扰的条件下,也有较好的动态性能和鲁棒性。

基于反步法的固定时间纯反馈非线性系统跟踪控制

研究了固定时间控制在非线性纯反馈系统中的应用。为了解决传统反步法无法处理纯反馈系统的问题,引入了一种非传统的坐标变换。根据Lyapunov稳定性定理证明了所提出的控制算法可以确保系统在固定时间内跟踪到给定信号,且收敛时间与系统的初始状态无关。最后,通过两个仿真示例验证了所提算法的有效性。

Adaptive fuzzy compensation based composite nonlinear feedback controller design for robot manipulators

In order to suppress the influence of uncertain factors on robot system and enable an uncertain robot system to track the reference input accurately,a strategy of combining composite nonlinear feedback(CNF)control and adaptive fuzzy control is studied,and a robot CNF controller based on adaptive fuzzy compensation is proposed.The key of this strategy is to use adaptive fuzzy control to approach the uncertainty of the system online,as the compensation term of the CNF controller,and make full use of the advantages of the two control methods to reduce the influence of uncertain factors on the performance of the system.The convergence of the closed-loop system is proved by feedback linearization and Lyapunov theory.The final simulation results confirm the effectiveness of this plan.

Design of an Attitude and Disturbance Rejection Controller for Spacecraft

According to the Rodrigues parameter and the internal model principle,an adaptive state feedback control law is proposed for a rigid spacecraft with inertia uncertainty and exotic disturbances generated by an unknown nonlinear exosystem.The uncertainty of parameters is treated by an adaptive control law.And a new internal model is proposed to estimate the exotic disturbances.By using the Lyapunov analysis method,the control law is designed to ensure that the system's state variables asymptotically converge to stable,and the disturbances can be completely rejected.Finally,numerical simulations are included to demonstrate the performance of the presented controller.

基于改进A-Star算法的隐身无人机快速突防航路规划

针对现代战争中隐身无人机(UAV)在高严密的组网雷达防御体系下的生存及突防问题,提出了基于改进A-Star算法的隐身无人机战区突防航路规划技术。首先对隐身无人机突防过程进行了分析建模,分别建立了隐身无人机的运动学模型、动态雷达散射截面特性和组网雷达探测概率的计算模型。然后针对传统算法在解决隐身突防问题时的不足,充分考虑所规划航路时的快速性和安全性要求,设计了改进A-Star算法。在算法中引入了多层变步长搜索策略和无人机的姿态角信息,结合秩K融合准则,通过每段航迹上隐身无人机被组网雷达系统的发现概率来判断新航迹点的可行性。仿真结果表明,改进A-Star算法能够在复杂的组网雷达系统下快速生成更优的战区突防航路,具有一定的应用价值。