摘要：为提高无人机飞行的安全性,提出了一种自主飞行的无人机地理围栏算法。首先,通过对原始地理围栏缩放并进行顶角平滑与自相交检测处理,提出一种对凹凸地理围栏普遍适用的地理围栏预控制层生成算法;然后,在传统射线法的基础上加入缓冲距离以解决交点数误判问题,利用改进的射线法进行地理围栏越界探测,且针对存在越界危险的无人机设计了一种越界航点重规划方法及相应的边界保持自主控制控制律;最后,利用四旋翼无人机搭建的实验系统进行了验证。仿真及实验结果表明:无人机能够在避免地理围栏越界的基础上尽可能小地修正原飞行路径,证明提出的地理围栏算法有效,能够保证自主飞行的无人机在地理围栏内的飞行安全。

摘要：针对群目标侦察中的航迹规划问题,提出先采用聚类算法将目标群分成若干个子目标群,然后采用分层规划方法进行求解。第1层为目标群之间的路径规划,将问题转化为多旅行商问题并采用遗传算法求解确定最短航迹;第2层为子目标群内部的航迹规划,由于传感器通常是以一定宽度进行扫掠式侦察,因此,首先用Delaunay三角剖分算法求出包含子群内所有目标的最小凸多边形,再利用区域覆盖扫掠算法求出凸多边形内机动次数少、路径最短的航迹。仿真结果表明,所设计的航迹规划方法能够实现群目标侦查中无人机的航迹规划,证明了模型的可行性和算法的有效性。

摘要：集群作战是未来空中作战的主要样式,其重构机理的研究对于提升航空集群执行任务的整体性能以及在遭受攻击时的生存能力具有重要作用。从作战任务层面出发,对集群系统重构的定义以及类型、触发机制和基本原则进行了分析阐述;借鉴博弈论理论,将航空集群系统分布式重构问题映射为多Agent之间的合作-竞争问题,建立了基于Multi-Agent的系统重构模型,给出了重构的流程与算法,为航空集群系统自适应重构能力的设计实现提供了理论技术支持。

摘要：狼群算法启发于狼群群体生存智慧,已被用于复杂函数寻优和0-1普通背包问题求解。针对多维背包问题特点,设计了试探装载式的修复机制有效修复和改进人工狼群中的不可行解,改进了传统基于大惩罚参数的目标函数,减小了由于惩罚参数过大而导致算法陷入局部最优的风险;并受狼群的繁衍方式的启发,在二进制狼群算法的基础上提出了求解多维背包问题的改进二进制狼群算法(improve binary wolf pack algorithm,IBWPA)。通过求解19组不同规模的典型多维背包算例和与其他算法的对比分析,例证了算法的有效性和计算稳定性。

摘要：针对传统的信道均衡算法在稀疏信道下效率低及实现复杂等问题,提出了一种改进的稀疏多径信道的均衡方法,利用少量训练序列进行信道估计作为先验知识,从而反演得到逆滤波均衡器.文中将求逆滤波过程建模为最优化问题,并提出一种获得近似最优解的贪婪算法.该算法相对于线性预测方法迭代次数极少,只要阶数足够高,就能获得几乎最佳的滤波器系数.设计了该算法模块化硬件结构,其复杂度低,易于工程实现.仿真结果表明,在稀疏信道下,文中的均衡方法相对于传统的最小均方线性预测方法,随着信噪比的增加,系统误码性能提升明显,在信噪比为15dB时,能够获得大约10dB的功率余度.

摘要：针对现有航空数据链网络对实际任务需求耦合不紧密的问题,结合未来航空作战集群化、智能化的特点,设计了面向任务的智能化航空数据链网络体系结构。描述了面向任务的智能化航空数据链网络信息类型与信息处理传递机制,并基于所设计体系结构提出了一种面向任务的航空数据链动态组网策略。通过组网实例分析,说明在面向任务的智能化航空数据链网络体系结构下所提组网策略对实际任务需求具有较好的支撑能力。

摘要：针对传统的规则学习算法很难解决顶层决策,以及现阶段航空集群作为一种新兴的作战样式,没有太多现成的数据和案例可供参考,暂不具备"从战争中学习战争"条件等难题,从战争设计的角度出发,探讨性地提出了一种基于情景分析的规则库构建方法。首先,从系统演化的外部触发条件和内部驱动机制出发,提出了基于事件触发-规则驱动的自主决策机制;然后,将航空集群决策规则拆分为事件、条件、动作3部分,并采用事件-条件-动作(ECA)描述机制进行规范化表达;最后,借鉴情景分析理论的思想,通过详细分析作战过程的逻辑关系、状态变迁,实现对象、事件、行为的关联,并以无人机自主察打任务规则提取为例进行了验证分析。

摘要：针对当前空战机动决策精确度低、实时性差的缺点,对天牛须搜索-战术免疫机动系统(Beetle Antennae Search-Tactical Immune Maneuver System,BAS-TIMS)算法进行改进,并应用于空战机动决策中。增加左爬升、右爬升、左俯冲、右俯冲4种机动,对传统的机动策略库进行扩充,设计了11种基本机动策略并给出了相应的控制方法。基于距离、高度、速度、角度和战机性能优势函数,利用非参量法构造战机机动决策综合优势函数。针对天牛须搜索算法在全局搜索和收敛速度上存在的缺陷,引入蒙特卡洛概率迭代的方法对算法进行改进,并和战术免疫机动系统进行融合,将改进的BAS-TIMS算法用于空战机动决策。设计算例进行仿真分析,并将结果和博弈论法、改进共生生物免疫进化算法、传统BAS算法和传统TIMS模型的计算结果进行对比,验证所提算法的有效性。仿真结果表明:改进BAS-TIMS算法在空战机动决策的收敛精度、收敛速度和全局搜索能力上更加具有优势。

摘要：针对空中目标敌我识别研究较少同空中战场管理结合的问题,提出了一种基于模糊推理和证据理论的空中目标敌我识别方法。首先,分析了空中目标敌我识别与战场空域控制的联系,介绍了该框架下的敌我识别流程和判别逻辑。然后,通过设计直觉模糊推理系统,建立相应的推理规则和解模糊算法对该方法进行建模。接着,使用证据理论对模糊推理结果进行修正和融合,以实现连续识别。最后,通过实例验证了该方法的有效性和合理性,可为相关研究提供参考。

摘要：围绕大规模无人系统的集群智能控制问题,阐述了集群智能对于大规模无人系统控制的意义,综述了各类集群智能控制方法的基本思想及相关研究工作。基于局部规则的控制方法是集群智能涌现控制的基础方法,其重点在于集群内部局部规则的设计与描述;软控制方法在不破坏系统局部规则的基础上,在群中加入可控个体实现外部控制干预以达到控制集群智能涌现的目的;领航控制方法是利用群中富有信息个体或者智能发达个体的引导作用实现集群智能涌现控制的;人工势场控制法用势函数来描述集群内部相互作用及个体与环境的相互作用,通过设计合理的势函数实现对集群系统的控制。最后指出各种控制方法的应用趋势及需进一步研究的问题。