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在未来高对抗环境下,夺取空中优势至关重要,无人作战飞机(UCAV)的参战将实现飞行员零伤亡。人工智能(AI)作为无人作战飞机未来发展的颠覆性技术之首,将从力量倍增器或作战支持转变为真正的人类替代者。从AI对UCAV的作用与意义出发,介绍了国外UCAV相关的人工智能项目的研究进展,总结了UCAV相关的AI智能算法,分析了UCAV的发展趋势。随着人工智能技术、机载处理技术以及传感器技术的进步,UCAV将在未来战争中实现智能协同、智能任务与智能飞行,成为空战的主力。 相似文献
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针对UCAV对地面目标实施精确打击的问题, 提出了制导武器在多约束条件下的最优攻击弹道及跟踪控制方法。首先建立了弹体三自由度运动学模型, 对非线性运动学方程进行了变换, 无需线性化处理, 利用最优控制中的极小值原理设计了具有时间和终端角度约束的最优攻击末弹道, 可满足精确实时打击要求。随后结合某型空地制导武器弹体数学模型, 利用滑模变结构控制原理设计了跟踪控制器, 实现了对最优攻击末弹道的跟踪。数字仿真结果表明, 所设计的最优攻击末弹道可实现, 并能够在给定约束条件下实施对目标的实时精确打击; 所设计的跟踪控制器鲁棒性好, 跟踪精度高, 并具有良好的动态特性和稳态品质。 相似文献
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动态环境下的多UCAV协同任务分配研究 总被引:1,自引:0,他引:1
战场环境的动态性和不确定性以及协同控制的复杂性,使得预先制定的无人作战飞机任务分配方案不能满足动态战场环境中的实时性要求。考虑到无人作战飞机的差异、目标的差异及战场态势对目标分配的影响,建立了多无人作战飞机协同目标分配问题的数学模型。针对多无人作战飞机协同控制中的动态任务分配问题,提出一种改进的混合重分配策略,从任务层次上解决了多无人作战飞机的动态任务分配问题,在此基础上提出了混合细菌觅食算法,并用该算法在动态环境中为无人作战飞机进行合理的任务分配,通过仿真实验和分析表明混合重分配策略和混合细菌觅食算法的有效性。 相似文献
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利用Radau伪谱法求解UCAV对地攻击轨迹研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对UCAV对地攻击轨迹规划问题,提出一种基于Radau伪谱法(RPM)的求解策略。首先,构建了最优控制问题的一般框架,分析了RPM求解最优控制问题的基本原理及实现方式;在充分考虑UCAV的气动力特性、发动机推力特性及大气环境特性的基础上建立了UCAV三自由度(3-DOF)质点模型,并详细分析了UCAV初始和终端位置、速度、姿态约束、飞行性能和战场环境等约束条件,在此基础上构建UCAV对地攻击轨迹规划问题框架;最后,利用RPM将轨迹规划的最优控制问题转化为非线性规划问题并求得最优解。仿真结果表明,该方法能以较高的精度和速度生成满足各种复杂约束要求、连续并且真实可行的最优轨迹。 相似文献
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无人作战飞机侦察/打击一体化自主控制关键技术探讨 总被引:2,自引:1,他引:1
为了适应未来战争的发展趋势,迫切需要实现无人作战飞机的自主控制,提高其自主水平和智能程度。首先给出了自主控制的概念,自主控制发展阶段以及自主水平的层次划分;然后分析了无人作战飞机侦察/打击一体化的作战过程、特点及系统的典型构造方案,并介绍了侦察/打击一体化无人作战飞机型号背景以及发展趋势;结合无人作战飞机自主控制系统的工作流程,建立了基于侦察/打击一体化的自主控制系统结构;最后探讨了无人作战飞机侦察/打击一体化自主控制中的关键技术,并提出了相应的解决方案。 相似文献