A321飞机上的AGS雷达

据《C^4ISR杂志》2006年7月3日报道，跨大西洋合作AGS雷达（TCAR）作为北约AGS计划的首要子系统，将装备AGS部队的四架空客A321改进型飞机。每架飞机可承载由两名飞行员和14名操作员组成的多国机组，并在飞机背部的突出部位安装了一部TCAR，即便在机翼产生的雷达阴影区也能获得良好的覆盖。A321的典型飞行任务是10h，如采用空中加油，飞行时间将可能延长。TCAR将会是一部有源电扫描合成孔径雷达／动目标指示器（SAR／MTI），其研制项目来源于美国多平台雷达技术嵌入计划（MP—RTIP）、欧洲防区外监视及目标截获雷达示范机计划。     

自主空中加油会合过程中飞行制导律设计

针对目前自主空中加油亟需解决的会合问题,采用带有末端角约束的比例导引方法,实现了受油机导引进入加油区域,加油机采用非线性制导算法跟踪赛马场跑道线飞行,并给出了有风条件下非线性制导算法可能失效的解决办法。引入虚拟目标和虚拟加油机的概念,保持受油机和加油机在会合上的时间同步,设计了相应的速度控制器。利用Matlab/Simulink搭建仿真平台对空中加油会合制导律进行了仿真验证,仿真结果表明设计的制导律能满足自主空中加油的会合要求。     

无人机空中加油自主会合导引律研究

针对自主空中加油技术中的会和阶段的理论研究,提出一种带有终端偏航角约束的导引问题。通过对三维空间中重新设计偏置项,来同时约束俯仰与偏航角,将期望的会合点作为跟踪目标,并在制导末端结合纯追踪法,实现终端航向的控制。最后,以匀速直线运动和作U型机动的加油机为例,对无人机（UAV）选取不同的初始位置和航向来检验所提出的制导律实现会合的能力。仿真结果表明,所设计的自主会合制导律有效实现无人机空中加油自主会合,解决了现有一类自主会合制导律设计复杂、需预先已知加油机轨迹及大量在线规划计算的问题。     

无人机空中加油过程中编队飞行控制

针对空中加油中无人机位置保持问题,进行了时变质量UAV的动力学建模与非线性控制设计。综合考虑了燃油传输对UAV的质量、惯性矩阵和质心位置的影响,基于相对于惯性系的状态变量,推导了UAV时变质量动力学方程。分析燃油传输带来的动力学影响,并设计神经网络动态逆控制律来实现UAV的位置保持,通过非线性仿真验证了控制律的有效性。     

飞机空中加油问题的研究

讨论了飞机的空中加油问题,通过比较不同方案下主机的最大作战半径,找到了辅机给主机空中加油的最佳方案,分析了存在多个基地时各基地的位置及辅机在各基地的数量,研究了二维坐标下主机的最佳飞行路径,给出了解决问题的办法.整个思路由浅入深,通过考虑辅机数目n分别为1,2,3,4的特殊情况进而探讨一般的规律,包括辅机在基地无加油时间和有加油时间以及主机在空中盘旋等不同假设条件下的复杂情况,并将统计出的数据列表对比,获得了更直观的认识.在最后进行了展望,希望结合实际中的飞机空中加油问题综合考虑风力、风向等随机因素的影响,拓展到3维空间的更复杂模型中,使飞机的空间加油问题变得更有实际意义.     

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。     

空中加油问题模型建立及其解法

空中加油问题是一个关于在飞机飞行过程中,辅机在空中给主机加油来提高主机直航能力的问题.该题的要求是在辅机架数n一定的情况下,确定最优作战方案及主机的最大作战半径.对于问题1和问题2,首先给出了一般情况下的飞机调度的数学模型,然后用穷举法求出了n≤4情况下的最优作战方案及主机的最大作战半径rn,然后用归纳法推导出了n为一般情况下rn的上下界,最后给出了判断最优作战方案的必要条件.问题3中,给出了与问题1、问题2类似问题的求解结果.问题4中,首先求出了n≤4时空军基地的选址和最优作战方案,然后给出了n为一般情况下,最优作战方案和基地选址的通用数学模型.问题5中,在主机最快到达目的地并返回的条件下,给出了主机的飞行路线和最优作战方案;在满足辅机架数最少的条件下,给出了作战方案,并用MATLAB求出了满足该条件时的最少辅机架数的上界为248架.另外,给出了一些新的定义方法和定理并全部给予证明.     

基于自适应SRUKF的无人机位姿预测方法

针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题，建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统，并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(adaptive square-root unscented kalman filter, ASRUKF)算法。该算法通过观测值与估计值残差的Mahalanobis距离时刻修正系统噪声协方差，再与采用最小偏度采样的SRUKF算法相融合，从而达到时变噪声自适应抑制，滤波快速且对噪声鲁棒性高的效果。仿真结果表明，相比标准SRUKF，ASRUKF计算耗时减少约38.8%，位移、速度和姿态角预测精度分别提高超过4倍和6倍，且对于时变噪声鲁棒性更强。     

基于影像实时处理的加油对接段辅助对准技术北大核心CSCD

针对空中加油试飞中加油对接困难的问题,设计了一种基于影像实时处理的加油对接段辅助对准系统,通过影像测量技术计算受油头与加油锥套中心的精确相对位置,实现位置参数与视频画面实时同步显示,用于空中加受油对接辅助对准。并对复杂光学条件下锥套跟踪技术、基于约束的像机标定技术和加受油组件相对位置实时测量等关键技术进行研究。实验结果表明,该算法可实现空中复杂环境下锥套图像快速、稳定识别与跟踪;采用双目视觉前方交会测量实时计算加油锥套与受油头相对位置,与事后处理结果对比分析,精度优于0.1 m,可辅助飞行员进行空中加油对接操作,提高加受油对接成功率。