摘要：针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。

摘要：基于交感网络的适应性能力涌现是航空集群的基本特征,其构型控制与演化是产生适应性能力涌现的关键.根据航空集群构型演化与控制的基本原则和需求,将航空集群构型控制组织结构分为任务层、决策层、执行层,提出基于事件触发-规则驱动的构型演化机制;针对航空集群以实现面向任务的适应性能力涌现为目标的构型设计准则,提出将复杂任务按照能力需求分解为原子任务;以航空集群协同反隐身、无源定位、空战攻击为例,分析航空集群典型能力-构型的映射关系,结果表明,不同的构型将涌现出不同类型和层次的能力;基于多智能体系统一致性理论设计了航空集群构型生成与保持控制协议.最后,通过仿真和搭建航空集群作战演示验证系统,对所提出的理论结果进行了验证.

摘要：研究了在切换通信拓扑条件下的无人机集群构型变换控制问题。基于一致性控制理论,对具有2阶积分特性的无人机集群设计了构型变换控制协议,为使无人机集群能够实现特定构型变换并保持特定速度,在控制协议中引入编队参考向量。给出了在通信拓扑切换情况下无人机集群实现特定构型变换并保持特定速度的充分必要条件。在通信拓扑图保持连通的条件下,利用Lyapunov稳定性理论证明了无人机集群系统稳定性,并利用代数黎卡提方程理论给出了控制协议中参数矩阵的设计方法。数值仿真结果验证了所设计的控制协议有效性。

摘要：针对海上反潜搜索问题,提出一种将无人艇作为无人机的通信中继的跨域无人集群协同搜索方法,采用数字网格地图表征任务区域,构建了跨域平台的运动学模型;提出了跨域无人系统的协作方法,设计了无人系统之间的分布式信息融合机制;设计了异构平台的搜索目标函数,引导无人系统在搜索任务中实时决策。仿真结果表明:所提方法能够有效适用于文中反潜搜索任务想定,跨域平台之间能够通过优势互补提高搜索效能。

摘要：为解决多无人机基于航向的合作式短期冲突探测与解脱问题,提出一种局部集中双层优化的合作式方法.首先将既有冲突约束与潜在冲突约束视为同一类型约束,以保证多无人机冲突问题在最大范围内求解,并设计了基于采样的冲突探测方法;通过旋转局部坐标系减少了搜索的可行区域数量,且分析了终点约束与切线约束两种解脱约束条件;然后运用图论的方法对多无人机冲突问题进行冲突关系划分,将由机动导致的无人机额外飞行距离作为解脱代价设计了机动代价函数,为求解所设计的机动代价函数这个非线性优化问题提出了双层优化策略,即先利用随机并行梯度下降法(stochastic parallel gradient descent,SPGD)搜索航向解脱的初始可行解,再运用序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)求得最优解以进行最优的航向解脱.最后运用蒙特卡洛法对算法进行了可靠性评价.结果表明,本方法能够满足在线规划的需要,在解脱开始距离D avo=τ×v i(τ=25 s)的情况下能够实现100%的冲突解脱,该方法能够在保证多无人机冲突解脱安全性的基础上减少机动消耗.

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：针对模糊控制避障算法在障碍物信息未知的环境中适应性不强,难以有效规避“凹多边形”障碍物的问题,提出了一种基于模糊神经网络的无人机实时避障算法。采用等效夹角对模糊控制器的输入变量进行优化设计,克服了单一角度或距离在障碍物表征方面的局部片面性。基于BP神经网络理论设计了模糊控制器的初始隶属度函数和模糊神经网络架构;将模糊控制器在多个未知环境下生成的有效避障数据作为训练数据集,对模糊神经网络进行训练。仿真结果表明:所提出的模糊神经网络方法与模糊控制器相比具有更强的适应性,在面对未知复杂障碍物时避障更加灵活、路径更短,避障成功率更高。

摘要：针对通信距离受限条件下的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群协同搜索任务,考虑防相撞约束,定制了一种能够在搜索过程中根据机间距离切换交互方法的UAV交互决策机制,实现了动态环境中的搜索航迹规划。首先,运用栅格化方法建立包含3种属性的环境认知地图对任务区域进行表征。其次,考虑多种搜索任务需求,以最大化搜索效率为目标建立UAV集群协同搜索模型。然后,根据机间有效通信距离定义了UAV协同搜索过程中的通信状态,设计了一种能够在通信完全有效、局部有效以及完全失效3种典型场景下切换信息交互方法的信息交互与决策机制。最后,采用滚动时域优化方法,实现集群各成员的自主决策与交互行为。仿真结果表明,所提算法能够在通信距离受限条件下有效完成协同搜索任务,在完成覆盖搜索任务时能够有效兼顾对动目标的搜索。

摘要：为了支撑跳频(FH)网台分选、支援干扰及信息恢复等任务,在单通道条件下,提出一种基于起跳时刻(SHT)序列检测分选的多跳频信号参数盲估计算法,并实现了异步网台频率自动分选.首先总结了三类侦察场景截获样本起跳时刻序列的理论分布,推导了基于起跳时刻序列分选结果的跳频信号时域参数理论表达;然后通过一种改进的谱熵算法,结合设计的自适应门限,实现对起跳时刻序列的准确检测/提取,据此将截获样本划分为若干频率驻留期(FRT),通过快速傅里叶变换(FFT)结合魏格纳-威利分布(WVD)实现了频率驻留期内频率分量的准确估计;接着充分利用跳频信号频域跳变属性,通过对相邻频率驻留期内频率分量进行跳频检测,实现起跳时刻序列分选,为各跳频信号时域参数盲估计提供了数据支撑;最后总结了所提算法完整流程.理论分析结合蒙特卡罗仿真结果表明:所提算法对不同跳频组网方式均具适应性,估计精度高,计算简单.

摘要：无人集群博弈对抗是一种新兴的作战样式,在智能化战争扮演着至关重要的作用,其核心是自主生成博弈对抗决策序列,为集群“赋能”。分析了无人集群博弈对抗系统仿真验证的进展;从基于专家系统和博弈论的技术、基于群体智能和优化理论的技术,以及基于神经网络和强化学习的技术三个方面论述了自主决策关键技术,以及课题组在自主决策上开展的相关工作;提出了无人集群博弈对抗的发展方向。