摘要：本文以多枚空空导弹逆轨拦截高速运动目标为背景,提出了一种以协同探测为终端约束的分布式协同中制导律.通过对误差源和误差传递链路进行分析,建立了中末交班概率计算模型,基于虚拟导引点研究了协同视场拼接方法.在视线法向,针对位置协同和角度协同等约束条件,设计了基于高斯伪谱法的最优制导律.在视线方向,基于二阶多智能体一致性理论,设计了分布式时间协同制导律,构造李雅普诺夫泛函证明了该方法可使系统在有限时间达到稳定,并推导出了一致性时间上界.仿真结果表明该制导律可使多弹以各自期望的视线角同时到达指定交班区域,实现视场拼接、协同探测的需求,有效提高了中末交班概率.

摘要：相比于空中的电磁波信号,水下的声波信号传播速度小、频率低,多普勒效应和窄带信号处理方法严重影响多无人水下航行器(multi-UUV)协同探测声呐对运动目标的探测性能。该文基于Costas序列和正交频分线性调频(OFD-LFM)波形,设计了离散频率编码非正交线性调频波形(DFCW-NOFD-LFM),并将该波形与二进制相移键控(BPSK)、离散频率编码波形(DFCW)等传统码分多址(CDMA)波形进行了性能比较。结果表明,所设计波形具有大多普勒容限、良好的自相关与互相关性能和优秀的抗混响能力,有望应用于多UUV协同探测声呐,以提高其运动目标探测性能。

摘要：与传统单平台机载雷达相比,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群协同探测具有探测范围广、探测精度高、布阵机动灵活等突出优势,因此是未来机载预警雷达发展的重要方向之一。由于UAV集群雷达阵列具有大尺寸、超稀疏孔径,因此雷达回波近似为球面波且具有较强近场效应。本文首先推导了UAV集群稀疏阵列在近场条件下的空时信号模型,然后基于目标回波的近场特性提出一种新的距离解模糊方法。针对任一距离门数据,该方法利用不同模糊距离回波空时导向矢量的差异性,设计多个空时权系数进行杂波抑制和目标匹配,并基于滤波后目标功率确定其对应距离模糊次数,从而实现对运动目标的距离解模糊。仿真实验验证了所提方法的有效性。

摘要：飞行器协同探测相比于单飞行器探测具有精度更高、抗干扰能力更强的优势。传统制导控制设计过程中通常将目标定位跟踪和制导算法进行解耦设计,但实际上制导算法需要实时估计的目标位置等参数作为输入,而制导算法也会影响目标跟踪状态和测量方程的构建以及观测条件,两者存在较高的耦合度。解耦分别设计会造成一定的信息缺失,降低估计和制导精度。针对这一问题,本文构建了一种基于无迹变换的协同探测与制导一体化设计方法,一方面将协同探测目标定位算法引入制导律中,利用融合的目标位置估计均值和方差作为制导算法的输入,将制导过程作为一个随机矢量的非线性传播过程,利用无迹变换获取飞行控制角的均值和方差。仿真实验验证了该方法与传统的速度方向控制滤波算法定位相比,既能提升探测精度,同时满足较低的过载,较好地对飞行器的速度方向和姿态进行控制。

摘要：为应对不断涌现的新型空天威胁目标,以及“马赛克战”新型作战理念带来的挑战,防空反导预警网需要具备协同探测和敏捷重构能力。文中明晰了协同探测群柔性架构的概念、内涵和基本形态;提出了柔性架构设计总体要求以及基于任务驱动“敏捷重构”的柔性设计方法与流程;分析了柔性架构对协同探测群的能力要求。研究成果对未来智能化和柔性化防空反导预警网的总体设计具有技术指导作用。

摘要：针对有人机动雷达/无人机集群(manned mobile radar/unmanned aerial vehicle cluster,MMR/UAVC)编队指挥控制系统结构设计问题进行了研究。以未来无人机蜂群探测任务为背景,提出MMR/UAVC协同探测作战模式,结合编队组织结构和作战流程,对指挥控制系统总体设计提出具体要求。在此基础上,设计了包括决策规划层、协同控制层和效能评估层的递阶式指挥控制系统结构,概括了各层次主要功能与逻辑关系。对指挥控制系统的关键模块和支撑技术进行了分析。

摘要：针对单个月球车难以高效鲁棒地探测月面极端区域的问题,提出了一种基于多智能体强化学习的月球车协同探测方法。首先,将探测区域进行离散化处理,并使用栅格地图表达探测信息及各月球车的位置信息,然后,使用深度神经网络对视觉图像信息、激光雷达信息以及栅格地图信息进行特征提取;之后,在多智能体强化学习的架构下学习月球车的协同探测策略,通过设计考虑探测时间、安全约束及通信约束的奖励函数,使月球车可以快速安全地对月面极端区域进行协同探测;最后,在Gazebo中搭建了月面仿真环境并进行了仿真验证。结果表明:所提出的方法具备较高的探测效率与较好的安全保障。

摘要：为保证多自主水下机器人(Multiple Autonomous Underwater Vehicle,MAUV)在多目标冲突条件下执行探测任务,提出一种双层生物自组织映射(Double Layer Bio-inspired Self-Organism Map,DLBSOM)算法完成自适应正向-反向初始任务分配。针对受洋流和单体AUV有限能耗影响的MAUV探测任务容易出现的无效任务分配问题,引入一种带有能量激活函数的任务重分配策略来优化任务。建立任务紧迫性生物启发神经网络(Task Urgency Bio-inspired Neural Network,TUBNN)模型描述受洋流影响的水下环境,引入基于模糊互补判断矩阵的距离和供能强度因子,以说明洋流和任务重分配轨迹距离的相互影响。当AUV进入以目标为中心的预警范围时,通过调整AUV的速度实现对目标的精细探测。结合AUV转弯半径数据和非线性运动学方程,对路径进行平滑处理,使其符合水下机器人的运动学约束。最终通过仿真试验验证该方法的可行性和有效性。

摘要：多飞行器协同探测制导是提升集群作战效能的重要手段。为满足集群低成本探测制导需求,通过异构飞行器协同组网,构建“侦察-打击-评估”一体化作战集群。利用集群信息共享和功能互补进行战术协同,减少携带导引头的飞行器数量,适应多层次打击需求。由多枚探测飞行器进行长时滞空侦察和探测信息融合,为无导引头的攻击飞行器持续提供目标运动指示信息。为了提高目标运动估计精度,设计了一种基于虚拟目标点的互旋巡飞自适应轨迹规划优化方法,解决了目标运动和初始位置偏差带来的轨迹偏移和编队空间构型变化。在搭建的数值仿真模型中,验证了所提出的异构飞行器集群协同探测与制导方法的有效性。

摘要：面向海上跨域协同中多无人水下航行器(UUV)协同探测水面目标需求,针对现有纯方位目标跟踪算法所面临的滤波器初始化困难和水声数据传输丢包问题,提出了一种基于边界约束粒子滤波的多UUV协同纯方位目标跟踪算法。首先提出了主从式协同探测模型,利用跟随者向领航者上报状态估计结果进行数据融合。其次,基于UUV传感器和目标的先验信息设计了初始阶段可靠粒子生成方法和更新阶段的指标函数粒子权重优化方法。最后提出了基于灰色预测的分布式融合算法,得到目标预测结果。仿真实验将所提算法和其他常见算法进行对比,在通信丢包以及噪声干扰情况下验证了算法的有效性和可行性。