基于纳什议价的无人机编队自主重构控制方法

针对任务环境下携带不同载荷的无人机(Unmanned aerial vehicles,UAVs)组成的编队,为实现无人机间的相互支援和补充而进行编队重构控制,运用多目标多人博弈理论,将其转化为纳什谈判过程.结合分布式模型预测控制(Distributed model predictive control,DMPC)方法,设计一种基于纳什谈判的分布式预测控制(Nash bargaining solution-DMPC,NBS-DMPC)算法求解该问题,并对算法收敛性进行了证明.仿真实验表明,该算法能够有效控制编队自主重构,实现编队无人机间的威胁规避和协同保护,同时能够有效降低无人机编队自主重构控制问题的求解规模.

面向无人机自主防碰撞的认知博弈制导控制

针对非隔离空域中的无人机碰撞规避问题,提出一种基于认知博弈制导的无人机自主防碰撞方法.首先,描述了非隔离空域中无人机自主防碰撞控制问题.其次,建立了无人机与入侵机的运动学模型,并构建了无人机的认知安全域,将无人机碰撞规避问题转化为涉及两方的博弈问题.然后,提出了制导策略集的求解方法.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性.

多无人机协同障碍规避控制方法

为有效地解决不确定动态环境下多无人机协同障碍规避问题,提出一种联合扩展卡尔曼滤波和模型预测控制的控制器设计方法。首先构建分布式无人机协同障碍规避体系架构、无人机的运动模型及其通信拓扑。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)预测动态障碍物的轨迹,并设计一种信息补偿规则。然后,基于模型预测控制(MPC)方法,设计障碍规避控制器。仿真结果表明:EKF方法能够准确地预测动态障碍物的轨迹;无人机之间通过协作,可以有效地降低预测误差。

无人机自主防碰撞控制器设计

为了使无人机能够有效地规避突发静态障碍物,提出一种基于EKF-OSA的自主防碰撞控制器设计方法。首先建立无人机与障碍物的相对运动方程,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)估计障碍物状态,并提出突发静态障碍物碰撞规避规则;然后,设计一种基于提前一步(OSA)优化方法的导引律。仿真结果验证了所提方法的有效性。

凹面腔内的激波会聚冷态实验

为研究两级脉冲爆震发动机中激波聚焦起爆技术,研制了激波会聚起爆原理样机,建立了整套实验系统.利用三维激波会聚起爆原理样机,开展了导流角度、气流出口面积、尾喷管扩张角、凹面腔与射流入口间距离等对凹面腔内气动振荡频率和压力影响的冷态实验研究.结果表明:导流角增大,气动振荡频率增大;气流出口面积减小,气动振荡频率增大,凹面腔底部动态压力脉动幅值增大;喷管扩张角度增大,气动振荡频率数目增多;随着凹面腔与环形射流入口间的距离L增长,气动振荡频率降低,凹面腔底部动态压力脉动幅值降低.

基于RHC-GCPSO的末端规避轨迹最优控制方法

针对传统典型末端规避战术实时性低、操作难度大和规避效果差等缺点,研究了一种实时指令控制的战斗机末端规避战术轨迹控制方法;分析了增大脱靶量的末端规避原理,在以导弹为原点的球坐标系下建立了导弹与战斗机的相对运动模型;结合战斗机动力学模型,建立了脱靶量末端规避数学模型;选取脱靶量为优化指标,建立了战术轨迹最优控制指令模型;提出了滚动关联粒子群算法并对该模型进行求解,得到了战斗机的最优战术机动控制指令;通过仿真,对比了滚动关联粒子群与粒子群、混沌粒子群三种算法对最优控制指令模型求解的结果,验证了该算法的优越性。