摘要：针对节点量测增益衰减、节点能量受限与系统模型不确定3种网络约束下具有随机通信时滞和非固定丢包率的组网导航系统(NNS)分布式状态融合估计问题,将增益衰减程度描述为统计特性已知的随机变量,将模型不确定描述为系统矩阵中的乘性有色噪声,将减小能耗描述为降低节点数据传输率。分别在邻节点端和目标节点端引入2种不同的线性编码器以解决丢包与时滞问题。建立丢包率与同时传输信息的节点数目之间的函数关系,将邻节点在过去有限个时刻的量测值进行线性编码后再传输,以补偿丢包与降低传输率导致的信息损失。目标节点把在同一采样周期内获取的来自同一邻节点的多个量测值按时间戳进行线性编码,以解决通信时滞导致的信息多余。基于2次线性编码建立增广系统模型,设计最小方差意义下局部无偏估计器,利用最优矩阵加权融合法得到全局融合估计器,推导得到融合估计误差协方差收敛的充分条件及次优传输率。通过算例仿真验证所提算法的有效性。

摘要：针对组网导航系统(networked navigation systems,NNSs)中节点高速移动、能量受限及通信时滞的问题,融合了基于移动汇聚节点的交叉路由树构建及链式分簇相结合的路由协议(cross routing tree construction based on mobile sink and chain clustering,CRTCC),设计了一种基于节点分级的跨层媒介访问控制协议(medium access control protocol based on graded nodes,GN-MAC)。GN-MAC采取了基于竞争的媒介访问方式,结合CRTCC协议特点定义GN-MAC包格式并完成具有多级别节点的自适应虚拟分簇,同时设计了改进型节点移动性检测算法,作出了最优簇间切换决策,提出了基于优先级的竞争机制以及多信道通信机制。最后通过算例仿真,验证了GN-MAC在节点高速移动和多移动节点情况下,时滞和能耗得到了有效的控制。

摘要：针对带宽受限和网络拓扑随机切换约束下组网导航系统(NNSs)的分布式位姿状态估计问题,建立网络约束综合作用下的离散组网滤波增广系统模型,提出一种分布式有限时域FIR融合估计算法.目标节点从邻节点集合中接收经量化效应和饱和效应处理后的普通数据包和跟踪数据包,在给出无偏约束条件的前提下,以使得状态估计值的估计误差满足最小方差为准则,充分考虑有色噪声的影响,设计有限时域FIR估计器及其差分形式,通过普通数据包得到目标节点状态的区域估计值,建立系统本地状态估计的统一机制.同时,考虑网络约束,将跟踪数据包引入系统的融合过程,在以均方准则确定时变加权矩阵的前提下,给出最优权值所满足的线性代数方程以及融合误差协方差的差分形式,将目标节点状态的区域估计值与各邻节点随机发送的协作估计值加权融合,得到目标节点状态的全局融合估计值.最后通过算例仿真验证算法的有效性.

摘要：针对多无人机在编队飞行过程中需满足机间避碰、通信、避障等约束的问题,设计一种考虑多约束的分布式模型预测控制算法,使无人机编队在满足上述约束的前提下,实现轨迹跟踪、队形保持.首先,在不考虑通信时延、外界干扰、噪声的情况下,以四旋翼为控制对象,建立线性时不变的单机及编队运动模型;然后,在考虑状态约束、输入约束、机间避碰、机间通信、避障等多种约束的情况下,以轨迹跟踪、队形保持为控制目标,基于虚拟领航策略设计一种分布式模型预测控制算法;接着,对优化问题的可行性以及编队系统的渐近稳定性进行分析,其中算法的终端部分设计、相容性约束设计是保证系统稳定的关键;最后,利用6架无人机仿真验证所提出控制算法的有效性.

摘要：针对多四旋翼无人机编队在巡航飞行过程中队形形成和保持问题,采用分布式模型预测控制方法将该问题转化为在线滚动优化问题.建立线性时不变的编队运动模型,进而在考虑状态和输入约束,不考虑时延、外界干扰、噪声的情况下,利用领航跟随策略设计一种分布式模型预测控制器,通过引入自身和邻居的假设状态轨迹设计代价函数.其中邻居信息的交互是在有向、时不变通信拓扑结构下进行的.基于该控制器,无人机能够在跟踪目标轨迹的同时,快速形成预先设定的队形并保持队形飞行.通过引入终端等式约束保证系统稳定,进而将目标函数作为Lyapunov函数,给出编队系统渐近稳定的充分条件.最后,利用6架无人机仿真验证控制算法的有效性和优越性.

摘要：多无人机系统在编队飞行过程中往往会遇到突发的静态或动态的障碍物威胁,如何实现对障碍的规避是多无人机系统所必须解决的关键问题之一,为此本文提出一种带有模式切换的分布式模型预测控制算法。根据有无碰撞风险设计出跟踪、避碰两种控制模式及切换策略,其中,跟踪模式以跟踪轨迹为目标,相应算法能保证系统渐近稳定;避碰模式则以避碰为首要目标,通过触发式引入避碰约束来实现无人机与障碍间的避碰。相较传统单一模式下的预测控制算法,本文方法可使无人机更有效地规避预先未知的大型障碍,具有保守性低、计算时间短等优势,最后利用6架四旋翼仿真验证了算法的有效性。

摘要：针对四旋翼无人机大机动、强非线性、强耦合、多变量、易受外界干扰的特点,并考虑到其模型符合块对角结构,设计了干扰观测器补偿的块对角控制器。首先,针对前四个特点,并结合模型的特殊块对角结构,提出采用块对角理论对飞行控制器进行设计。然后,为提高块对角控制器的综合性能,提出将混合线性设计策略应用到控制器设计中。最后,为提高其在实际环境中的抗干扰性,引入非线性干扰观测器对干扰进行估计和补偿,得到了干扰观测器补偿的块对角控制器。仿真表明上述控制器具有很好的动态性能和跟踪性能,同时具有很好的抗干扰性和鲁棒性。

摘要：针对一类线性系统的执行器故障,对一种快速鲁棒自适应故障估计方法进行了设计。所设计的自适应故障估计观测器在放松严格正实(SPR)条件的同时,还具备对干扰的鲁棒性。在设计观测器参数时,根据有界实引理,对干扰和故障变化率的影响分别设计不同的约束不等式,能够更灵活地调节二者对故障估计影响的比例,并且引入松弛变量设计不同的Lyapunov矩阵,降低了设计的保守性。在设计过程中,由于出现了非线性矩阵不等式,本文采用了锥补线性化的算法进行求解,最终求得了最优的观测器参数。最后通过对某飞行器控制系统的仿真证明了算法的有效性。

摘要：研究了具有传感器增益退化、数据传输时延和丢包的网络化状态估计问题,传感器增益退化现象通过统计特性已知的随机变量来描述,数据包时延和丢失发生于传感器量测输出向远程处理中心传送过程中,将各时延的发生描述为随机过程,在远程处理中心端建立只存储最新时刻数据包的时延-丢包模型,考虑到利用每一时刻实时的时延值和丢包情况,设计了一种离线的无偏估计器,推导出最小方差原则下的离线最优估计器增益.最后,通过算例仿真验证所设计离线状态估计器的有效性.

摘要：采用定量反馈理论 ,可以设计具有参数不确定性的飞行仿真转台的鲁棒控制系统 .分析和总结了定量反馈理论的基本原理和设计过程 .采用QFT设计了某型飞行仿真转台的反馈控制器和前置滤波器 ,组成了转台的控制系统 .实验结果表明 ,当转台的负载发生变化时 ,系统仍然能够保持良好的跟踪性能 .这证明了系统的鲁棒性 .此外 ,与PID控制的对比表明 ,QFT控制能够克服摩擦非线性 ,具有良好的抗干扰性能 .QFT在飞行仿真转台上的成功应用说明了该方法具有工程实用价值 .