无人机低空滑翔抗攻击突防控制律优化设计

为了提高无人机的低空滑翔抗攻击突防和控制能力,提出一种基于快速模型预测的无人机低空滑翔抗攻击突防控制技术。采用融合传感识别技术进行无人机的姿态和位置参数信息采集,分析无人机的低空滑翔控制的物理环境参数模型,构建无人机飞行轨迹地图模型,使用标准卡尔曼滤波器进行无人机低空滑翔抗攻击突防控制信息的融合处理,根据信息融合结果进行控制指令设计。采用动态基元轨迹跟踪方法,得到无人机低空突防控制的滑模面,在有限Morrey空间内采用串联弹性驱动控制方法求得在控制约束参量分布模型的最优解。根据无人机低空突防段的初始位姿参数进行快速模型预测和飞行轨迹跟踪,实现低空滑翔抗攻击突防控制。仿真结果表明,采用该方法进行无人机低空滑翔抗攻击突防控制的精度较高,无人机的姿态参数的自适应调节性能较好。

GPS/DR组合导航系统线性模型的研究与实现

GPS/DR组合导航一般建模成非线性系统,需要采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)等非线性滤波器。由于非线性的建模方式会使模型变得复杂,若采用EKF还会引入系统误差。提出基于单陀螺仪单加速度计的线性化模型,可以直接用包含位置和速度的标准卡尔曼滤波器(PV-SKF),改进的模型使用包含位置、速度和加速度的标准卡尔曼滤波器(PVA-SKF)。仿真和实际测试表明,线性化模型的精度较高,改进的模型有更好的效果。