军用无人机发展趋势

论述了军用无人机的发展动力和技术保障以及发展现状，并从扩大军用无人机的应用范围和提高作战效能等方面分析其发展趋势。     

无人作战飞机任务系统技术研究

先进的任务系统是UCAV执行作战任务的核心。本文从功能层、物理层和技术实现层三个层面论述了UCAV任务系统方案：在功能层上,该方案采用操控／自主攻击方式,既可由地面控制站操作员操纵,执行作战任务,也可由UCAV任务系统对目标进行自动识别、威胁判断、攻击排序及火力分配,自主完成攻击及对威胁的规避任务;或者由操作员指定攻击目标后,任务系统自动规划飞行轨迹和飞行操作指令,由飞控系统控制UCAV自主飞行到最佳攻击区域完成对目标的攻击。在物理层上,任务系统由机载任务系统、地面控制站两大部分组成。在技术实现层上,涉及的关键技术主要有任务规划技术、传感器数据处理与信息融合技术、传感器管理技术、态势评估与战术决策技术、自主攻击技术等。     

多架无人作战飞机协同作战的几个关键问题

从分析协同空战对无人作战飞机(UCAV)的要求入手，初步探讨了UCAV多机协同与有人驾驶战斗机多机协同的区别，分析了UCAV多机协同面临的主要问题，阐述了UCAV多机协同的关键技术以及将来可能的应用，指出了UCAV多机协同的研究方向。     

基于Voronoi图与蚁群算法的UCAV航路规划

提出一种基于Voronoi图和蚁群优化算法(ACO)的无人作战飞机航路规划的方法.首先根据已知威胁源建立威胁源的Voronoi图,并构建了起始点、目标点与威胁场的Voronoi图赋权有向图,从而建立了无人机搜索路径的集合,结合初始集合,然后给出无人作战飞机航路规划的具体实现过程,最后对UCAV在多种威胁环境下的航路规划进行了仿真实验,仿真结果表明这种航路规划方法是可行和有效的.     

攻击型无人机巡弋搜索航路优化设计与仿真

为改进攻击型无人机待机段的飞行搜索性能,应用以最大值原理为基础的最优搜索理论对无人机待机搜索路线进行研究,得出光栅式、螺旋式和扫雪式3种搜索路线,并通过计算机仿真与传统的8字式搜索方式进行了比较。仿真结果表明,优化设计结果是合理的,证实了其有效性和可行性。     

基于神经网络与专家系统的智能决策支持系统

提出了一种基于神经网络与专家系统的无人作战飞机智能决策支持系统,成功地解决了在规则不完善、战场信息不完全的情况下决策支持系统的推理问题。所设计的神经网络推理机不仅可以在专家系统由于规则不完善和信息不完全无法推理的情况下引导专家系统,而且可以对专家系统的经验进行学习。仿真结果表明所提出的方法有效。     

多种UCAV群指挥控制综合信息系统研究

介绍了美军无人作战飞机(UCAV)系统中的电子信息系统的关键技术,提出了建立UCAV群联合作战指挥控制信息系统的设想,研究了UCAV群指挥控制综合信息系统的组成、功能、特点和需要重点研究的技术.     

UCAV近距作战雷达规避轨迹规划研究

研究了无人作战飞机(UCAV)自主对地攻击轨迹规划问题。首先,建立了考虑发动机燃油消耗、飞行约束和武器投射终端约束的多约束模型,研究了UCAV动态雷达威胁问题,建立了随姿态和距离变化的精确雷达探测概率模型;其次,详细分析了HP伪谱法基本理论及其求解最优控制问题策略,利用HP伪谱法并结合对地近距作战实战背景,分别以时间最短、威胁代价最小和定时飞行为目标函数进行雷达规避轨迹规划仿真研究,得到了期望的攻击轨迹并对3条轨迹进行了深入对比分析;最后,对仿真结果进行了精度分析,分析计算表明仿真误差在允许范围内,再次验证了方法的可行性。     

无人作战飞机自主攻击非线性控制器设计

针对无人作战飞机自主攻击过程高精度、大迎角以及飞行状态快速变化等飞行控制需求, 采用反步控制设计非线性控制器。依据飞行器六自由度方程建立非线性控制模型, 利用奇异摄动原理将速度控制器和姿态控制器设计分离开, 分别利用反步控制原理设计控制器, 采用一阶指令滤波器克服传统反步法带来的“微分爆炸”问题, 最后依据Lyapunov稳定原理证明了控制系统跟踪误差渐近趋近于零。仿真结果表明, 非线性控制器在输入参考信号发生剧烈变化时仍能够实现高精度跟踪控制。     

单步预测影响图法在空战机动决策中的应用

提出了一种基于单步预测的多级影响图法,并将该理论应用在单机连续空战机动决策系统建模中.在决策系统的建模过程中考虑了影响无人机机动决策的各要素,包括无人机动力学方程、决策者的偏好以及战斗双方态势的不确定性等.机动决策的态势基准是通过无人机动力学方程迭代获得,运动方程中的控制量通过求解单步预测影响图获得.该预测影响图算法,效能函数的起点不断向后平移,建立了离散空间空战决策的纳什平衡,通过求解效能函数的最大值就能获得每一步的最优控制解.最后仿真验证该方法有效性,元人机模型采用质点运动方程,使用VC++实现并机动决策算法.分析表明提供了一种新型无人机机动决策算法,发展了无人机自主空战机动决策系统.