利用三次样条改进蚁群算法的无人机航路规划

针对无人机在二维平面自动飞行中转弯角度过大、路径规划困难的问题,研究了蚁群算法在复杂环境下航路规划中的应用,利用链接图简洁的特点建立空间模型,对无人机的飞行环境和航迹代价进行了描述,并结合三次样条插值函数与蚁群算法,提出了改进蚁群算法,对无人机飞行路径进行优化,并给出算法软件流程。利用MATLAB进行了仿真实验,得出了最优的航路,算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对轨迹中不可飞的尖角进行了平滑处理,使得航路为曲线轨迹,满足无人机工作的性能要求,减少无人机在飞行中的代价损耗,验证了该优化算法在无人机航路规划中的可行性。     

空间多普勒激光雷达海表面散射信号分析

为了验证受海表面风速驱动的海表面反射率模型和计算海表面信号进行零风速校准的精度,开展了激光雷达海表面散射信号强度和速度特征的分析。在强度特征信息方面,进行了海表面反射率仿真模型和机载激光雷达海面散射信号实测数据的对比,考虑激光水下散射,参考QuikSCAT的海表面风速大小,测量结果和模型曲线基本吻合。在速度特征方面,通过海表面运动波形的仿真和海表面速度信息的提取,考虑波面的垂直和水平运动,采用时间积分的海表面探测信号零风速校准误差小于0.2 m/s。     

基于改进蚁群算法的无人机动态航路规划

研究无人机航路规划,针对基本蚁群算法易于陷入局部最优、规划航路耗时长的问题,对基本蚁群算法进行了改进;引入航路点的动态自适应选择策略和信息素挥发因子动态自适应调整准则,有效克服了基本蚁群算法的不足,并对规划出的航路进行了平滑处理,使其更加满足无人机实际飞行需求。通过仿真分别规划出无人机在静态威胁和动态威胁中的航迹,仿真结果表明,与基本蚁群算法和遗传算法相比,改进的蚁群算法在两种飞行环境中均能规划出较优的航路。     

基于双处理器的小型无人机飞行控制平台设计

针对传统的基于单处理器的飞行控制平台处理速度慢、解算精度低的不足,开发了一种基于ARM微处理器和DSP芯片双CPU架构的小型无人机飞行控制平台;描述了该平台的体系结构及各部分实现,给出了关键技术解决方法;通过搭建地面实时仿真环境,对GPS地速与空速、刹车控制量及反馈量等进行仿真,结果表明,飞控平台的处理速度和解算精度大大提高,满足系统控制要求, 具有较好的实用性。     

瑞利散射多普勒测风激光雷达的校准

 在进行实际风速测量之前,对于新研制的测风激光雷达系统进行校准,可以验证并提高风速测量的准确性。根据瑞利散射多普勒激光雷达的测量原理,提出了利用瑞利散射谱和米散射谱之间的关系,采用运动硬目标实现对瑞利散射多普勒测风激光雷达进行校准的方法。设计了对瑞利散射多普勒测风激光雷达进行校准的实验系统,并给出了详细的校准步骤。     

基于估计的风力机最大功率跟踪控制

在额定风速以下,变速恒频风力发电机组应采用可靠控制策略,保证最大风功率跟踪;在不估计风速的情况下,提出一种风力机最大功率跟踪方法;首先,利用状态观测器和非线性扩展卡尔曼滤波,估计风力机最佳转速,采用PI控制器给出风力机转矩估值;其次,以风力机转矩、转速估值为输入,采用风力机转矩前馈控制,在计算风力机最优转速后,给出发电机转矩控制量,从而实现低风速时的最大功率跟踪;在Matlab/Simulink软件上搭建了仿真平台,仿真验证了估计的有效性和控制的正确性。     

基于MGEKF的反辐射无人机末制导律设计

针对反辐射无人机攻击空中机动目标的特点,提出了一种利用MGEKF滤波算法估计无人机-目标接近速度信息的变结构导引律;该导引律利用变结构控制的干扰不变性特性,将目标机动看成是未知的有界干扰,实现了目标有界机动条件下视线角速度的零化;同时针对无人机和目标的接近速度信息不能直接测量的特点,对典型的目标运动模式进行运动状态估计;最后在无人机非线性六自由度仿真模型上仿真证明,其末制导精度优于传统广义比例导引律,且具有较好的工程应用前景。     

硬管式无人机AAR双目视觉导航算法研究

针对硬管式无人机自主空中加油近距编队阶段的相对位置和姿态估计问题,研究了基于双目视觉的相对位姿估计算法。该算法采用Harris方法提取特征点,并对其进行快速匹配,通过Sampson方法三维重构获得特征点在摄像机坐标系下的三维坐标,以重构误差平方和最小为准则建立目标函数,利用单位四元数法求解位姿参数。最后利用仿真平台验证双目视觉位姿估计算法的有效性。结果表明:相对位置误差低于0.1 m,相对姿态误差小于0.5°,其精度满足自主空中加油相对导航性能要求。     

无人机自主着陆高度控制系统设计研究

无人机自主着陆是无人机任务执行后顺利回收的重要阶段。论文根据固定翼无人机着陆滑跑的特点,设计了无人机着陆滑跑的下滑高度轨迹及高度控制回路。在已知无人机着陆性能和空气动力学模型的情况下,根据无人机飞行任务的需求,研究了直线下滑段的轨迹设计,利用指数拉平方法设计了末端拉平段的轨迹,并结合PID控制技术对无人机的纵向俯仰控制回路以及整个无人机高度控制回路进行了建模和详细研究,利用MATLAB仿真技术对设计的控制方案的性能进行了详细分析,获得了相应的关键设计参数。对设计的高度控制回路方案的数学仿真和基于FlightGear飞行环境模拟系统的半物理仿真验证了所设计的自主着陆高度控制系统的可行性,具有一定的参考实用价值。     

基于多级恒模阵的拖线阵拖转时的阵形自校准方法

针对拖船转弯时,弯曲的拖曳线列阵的波束形成和方位估计,提出了一种先盲捕获信号,再校准阵形并估计目标方位的方法。该方法首先利用多级恒模阵对多个独立的目标信号进行盲分离,并估计出拖线阵对目标的方向向量;然后再根据方向向量对拖线阵阵形进行校准并估计出目标方位。其中,阵形自校准时的核心问题——一个多维非线性约束最小二乘问题采用了遗传算法进行求解。文中还推导了对阵元位置和目标方位估计的克拉美罗界。针对较大弯曲度拖线阵的计算机仿真实验,结果表明该方法不依赖于阵形就可实现对目标信号的捕获与分离,具有自适应抑制其它方向入射干扰信号的能力,并可以对阵形和目标方位进行有效估计。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划

针对无人机有效、安全巡检输电线路的路径问题,提出了一种基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划方法,采用极坐标编码方式对无人机巡检路径构造染色体。结合实际情况中的无人机巡检各种约束问题,设计了适合于无人机巡检路径规划的遗传算子。实验结果证明算法能综合考虑各种因素,提高了全局寻优能力,是解决实际输电线路无人机巡检路径规划问题的较好办法。     

Unmanned air vehicle flow separation control using dielectric barrier discharge plasma at high wind speed

The present paper described an experimental investigation of separation control of an Unmanned Aerial Vehicle(UAV)at high wind speeds.The plasma actuator was based on Dielectric Barrier Discharge(DBD)and operated in a steady manner.The flow over a wing of UAV was performed with smoke flow visualization in theΦ0.75 m low speed wind tunnel to reveal the flow structure over the wing so that the locations of plasma actuators could be optimized.A full model of the UAV was experimentally investigated in theΦ3.2 m low speed wind tunnel using a six-component internal strain gauge balance.The effects of the key parameters,including the locations of the plasma actuators,the applied voltage amplitude and the operating frequency,were obtained.The whole test model was made of aluminium and acted as a cathode of the actuator.The results showed that the plasma acting on the surface of UAV could obviously suppress the boundary layer separation and reduce the model vibration at the high wind speeds.It was found that the maximum lift coefficient of the UAV was increased by 2.5%and the lift/drag ratio was increased by about 80%at the wind speed of 100 m/s.The control mechanism of the plasma actuator at the test configuration was also analyzed.     

A Clustering Scheme Based on the Binary Whale Optimization Algorithm in FANET

With the continuous development of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology, UAVs are widely used in military and civilian fields. Multi-UAV networks are often referred to as flying ad hoc networks (FANET). Dividing multiple UAVs into clusters for management can reduce energy consumption, maximize network lifetime, and enhance network scalability to a certain extent, so UAV clustering is an important direction for UAV network applications. However, UAVs have the characteristics of limited energy resources and high mobility, which bring challenges to UAV cluster communication networking. Therefore, this paper proposes a clustering scheme for UAV clusters based on the binary whale optimization (BWOA) algorithm. First, the optimal number of clusters in the network is calculated based on the network bandwidth and node coverage constraints. Then, the cluster heads are selected based on the optimal number of clusters using the BWOA algorithm, and the clusters are divided based on the distance. Finally, the cluster maintenance strategy is set to achieve efficient maintenance of clusters. The experimental simulation results show that the scheme has better performance in terms of energy consumption and network lifetime compared with the BPSO and K-means-based schemes.     

无人机光电载荷图像处理器的设计

介绍了无人机载设备的技术特点及机载小型图像处理器的组成。采用TI公司的数字信号处理器芯片为核心处理器,配合现场可编程逻辑器件(FPGA)与外部管理微控制单元(MCU)来实现目标数据的采集与处理,设计了适用于无人机光电载荷的超小型图像处理器系统。针对机载设备的特点,设计时充分考虑了体积、重量、功耗等要求。该系统已应用于多台套机载光电载荷中,工作稳定可靠,满足无人侦察机对捕捉和定位目标的要求。     

基于A*算法的无人机跟踪目标的航迹规划

针对无人机跟踪目标的航迹规划问题,本文提出了一种双评估函数的改进A*算法。首先,根据无人机在跟踪目标时的飞行特点提出了航迹规划策略,并结合无人机的油耗、航迹长短和机动性能等约束条件来设计中间目标点的评估函数和航迹片段的评估函数。之后,采用加权法对A*算法进行改进,以使航迹的优化与时间耗费之间找到平衡点。同时,改进在Open表中插入与删除节点的方式,提高计算效率。最后,通过对跟踪航迹的仿真,表明该算法可以快速、有效地为无人机在跟踪目标时规划出优化的航迹。     

基于光流分层方法的平面3D运动估测

无人机自主着舰末端视觉导引中舰机间相对位姿的估测,可以看作机载摄像机对甲板平面3D运动的估测。提出了一种光流分层方法:首先利用已知焦距的机载摄像机拍摄着舰靶标区域的图像序列,并采用Lucas方法计算相邻两帧图像的光流场;而后通过分层模型,将由光流场进行3D运动检测的非线性问题转化为了两个线性问题。该方法无需图像间的特征匹配,可线性解算出着舰靶标区域相对于无人机的三维运动参数,进而得到舰机间的相对位姿信息。计算机合成图和摄像机实拍图像的实验结果验证了该算法的正确性和有效性。     

无人机光电载荷图像处理器的设计

介绍了无人机载设备的技术特点及机载小型图像处理器的组成。采用TI公司的数字信号处理器芯片为核心处理器,配合现场可编程逻辑器件（FPGA）与外部管理微控制单元（MCU）来实现目标数据的采集与处理,设计了适用于无人机光电载荷的超小型图像处理器系统。针对机载设备的特点,设计时充分考虑了体积、重量、功耗等要求。该系统已应用于多台套机载光电载荷中,工作稳定可靠,满足无人侦察机对捕捉和定位目标的要求。     

无人机载小型多光谱成像仪的设计

多光谱成像仪足一种有效的对地观测工具,航空机载多光谱成像仪在遥感领域得到广泛的应用。介绍一种新的小型多光谱成像仪的设计,以小型化、轻量化研究为特点,使其与小型无人飞机精密结合,成为一种灵活机动的海洋监测工具,将在海洋污染、赤潮发现、原油泄漏等重大事件临测上发挥作用。     

A camera calibration method for large field optical measurement

A camera calibration method is presented for large field optical measurement, where the camera is close to the ground and the control points can only be located close to the ground, too. In such conditions, the camera's optical center and the control points are approximately coplanar. Only a single image of these control points captured by the camera in measurement state is used in the method. Neither to distribute the control points in space rationally nor to calibrate the camera's intrinsic parameters in laboratory in advance is needed. By the presented method, the camera's principal point position, focal length, radial and transverse tangency lens distortion coefficients, and the camera's position and attitude parameters can be estimated precisely. Then the calibration results can be used for precise large field optical measurement in the conditions that the camera's longitudinal tangency lens distortion can be neglected or the objects’ movement field is close to the ground, which is usually factual in practical applications. The presented camera calibration method has been successfully used in applications, such as automatic landing of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) based on optical measurement guidance, to calibrate the cameras precisely.     

基于Web墨卡托投影的导航电子地图设计

针对目前无人机地面测控站导航模块的局限,提出了基于Web墨卡托投影原理的导航电子地图的设计方案,使用ImageStone类库简化了电子地图的制作,并实现了电子地图的绘制、平移及缩放功能;在此基础上完成了航迹规划、实际飞行航线的实时显示以及航线保存等功能,大大提高了地面站的导航地图与导航信息融合显示的实时性;经过无人机仿真系统的测试,验证了方案设计的合理性和可行性,该导航电子地图能够高效、准确地完成各项导航任务。