面向不确定性环境的多无人机协同防碰撞

随着无人机碰撞事故的增加, 防碰撞已成为多无人机共空域飞行亟待解决的问题。首先, 进行多无人机协同防碰撞体系结构设计, 然后, 提出一种新的模型预测控制方法: 应用扩展卡尔曼滤波预测不确定性环境空间的障碍物和目标轨迹, 无人机通过机间通信实现环境信息共享, 基于模型预测控制方法进行多无人机协同防碰撞制导决策。仿真结果表明所提方法的有效性, 同时协同机制的效果明显。     

基于MAS的多无人机系统集散式控制体系结构研究

多无人机协同作战是未来空战的主要模式.将多无人机协同作战问题看作复杂的动态协作问题,利用多智能体技术建立多无人机系统的集散式控制体系结构.探讨了在所提出的控制体系结构下,系统能够快速应对各种突发战况,进行组织结构的重构,展现了较好的可重构性.研究表明,基于多智能体技术的集散式控制体系结构适用于多无人机协同作战过程.     

基于数据传输网络的无人机协同系统设计

介绍了使用数据传输网络的方式实现的无人机协同系统。与传统的点对点测控系统相比,该系统在体系模型、成员类型和网络运行过程等方面有所不同。分析了该系统体系运行中的关键点,包括任务规划、网络管理、自组织以及移动环境中网络冲突。最后指出,为适应逐步增加的用户数量,后续发展将关注网络传输容量的增加和减少入网接入时间。     

基于改进鲸鱼算法的多无人机协同欺骗干扰技术

多机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题,往往需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务,然而采用传统群体智能算法优化时往往会出现收敛速度慢、求解精度低等问题。针对这一问题,对标准鲸鱼优化算法进行了改进,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的多无人机协同欺骗干扰技术。首先建立了多无人机协同欺骗干扰组网雷达的数学模型以及对应的优化函数,然后在标准鲸鱼优化算法的基础上引入了自适应惯性权值,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。仿真实验表明,固定无人机数量为9架时,利用改进鲸鱼、标准鲸鱼、粒子群、蚁群4种算法分别优化多机协同欺骗干扰模型,得出改进鲸鱼优化算法平均运行时间最短,迭代次数最少,同时优化产生的实际航迹与理论值误差最小;逐步增加无人机数量至20架,利用上述四种算法进行模型求解时得出改进鲸鱼优化算法在不同无人机架数的条件下产生的假目标航迹条数均优于其他3种算法。     

多无人机扩频测控链路的扩频码分析

在码分多址（CDMA）的多无人机扩频测控链路中,多址干扰（MAI）是多目标系统需考虑的重要因素。在此类系统中,针对抗多址干扰的要求,设计具有相应互相关性能的扩频码是首要任务。从多无人机对抗多址能力的需求入手,分析了码速率、用户个数以及码的互相关性能对抗多址干扰能力的影响,得出了Kasami码型互相关性较好、序列部分相关会降低互相关性能的结论。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

利用部分重叠信道的多无人机自主协同优化抗干扰

针对多无人机通信网络抗干扰中的功率和信道联合优化问题,考虑多无人机通信网络中的部分重叠信道切换、外部恶意干扰与网络内部互扰问题,通过构建Stackelberg博弈抗干扰模型,设计无人机用户和干扰机的效用函数,并提出了基于次梯度迭代的算法求解博弈的均衡解,获得无人机用户在干扰条件下的部分重叠信道选择和功率选择联合优化结果。仿真结果表明,所提算法能使多无人机用户获得良好的信道选择和传输功率策略,优化多无人机通信网络抗干扰性能。     

通信受限条件下的多节点信号快速关联算法

多节点采集信号关联是多无人机协同信号处理的关键前置步骤。为了解决通信受限条件下多节点信号快速关联问题,提出了一种基于抽取互相关检测的信号快速关联算法,各无人机节点将抽取后的信号传输至数据处理节点进行互相关判决,从而实现信号的快速关联。为了在保证关联性能的同时提升关联速度,基于方差伽马分布推导了抽取互相关检测的性能描述模型,基于该模型实现了对算法参数的优化配置。仿真结果表明,与高斯近似性能描述模型相比,所提性能描述模型更加精确,采用该模型优化的算法在满足关联性能的前提下能够有效降低通信流量需求,提升关联速度。     

多无人机编队自主协同控制架构

提出了动态环境下多无人机编队执行不同使命任务的自主协同控制系统结构。按照分层递阶的思想,将多无人机编队作战系统分为两级分层控制结构和五层功能结构,从不同层级实现无人机群的自主控制,保证了机群指挥的统一性、控制的灵活性和系统的可扩展性;采用灵活的系统通信结构以应对战场环境的不确定性;个体无人平台之间局部相互作用引起的涌现行为及无人机功能编队之间的分布式任务规划,自下而上地驱动作战系统的资源优化配置,结合自上而下的系统指控组织动态适应性优化,优化了系统指控组织结构,有效地整合了战场资源。     

基于EMRP算法的多UAV协同航迹规划

为解决作战环境中的多无人机协同航迹规划问题,提出一种基于层次分解策略的航迹规划方法.通过骨架化算法生成规划空间,利用基于进化计算的多航迹规划(EMRP)算法为各UAV找到K条备用航迹,实现了利用EMRP算法与数学形态学相结合解决多UAV协同航迹规划问题,并对生成的初始航迹进行平滑处理,得到满足UAV机动要求的可行航迹....     

多无人机飞行路径自动规划算法研究

路径规划对无人机完成其侦察作战任务具有重要意义。针对多无人机飞行路径自动规划算法,从模型建立和算法设计2个方面对规划过程中的关键技术进行了详细分析。算法采用构造Voronoi多边形图的方法来进行路径规划。基于构建的战场环境V图,采用图论中的Dijkstra算法,对V图进行搜索得到初始航路并进行优化。经过分析仿真结果证明,该算法能对典型的多无人机飞行任务进行路径规划,并能满足多种约束条件,获取合理的规划结果。