改进Watterson模型的无人机短波信道仿真

Watterson模型是多年来仿真短波信道的标准表示方法,其对短波信道多径时延、多普勒扩展、多径增益等特性都有全面的描述。针对无人机短波通信信道的特点,结合无人机的各种不同飞行状态,提出一种改进的Watterson模型,并在Simulink软件平台上对改进模型进行了仿真验证,仿真结果主要分析了不同飞行状态对短波通信性能的影响。在当前没有权威实测数据的情况下,对无人机等高速移动通信的信道衰落研究具有重大意义。     

基于RTX的无人机飞行剖面实时仿真

无人机一般由飞行控制系统控制其在全自主状态下飞行,因此进行无人机的飞行剖面实时仿真变得越来越重要。通过利用matlab/simulink工具搭建无人机飞行控制仿真模型,将预先制订好的飞行剖面任务加载进无人机模型中,运用RTW模块将该飞行控制仿真模型转化成实时环境下的代码。同时针对无人机飞行过程中实时控制的要求,讨论了基于RTX的实时控制方法的设计和实现,并给出了无人机飞行剖面实时仿真曲线。仿真结果验证了仿真的准确性以及良好的实时性。     

无人机空地信道衰落包络统计特性研究

针对电平通过率和平均衰落持续时间能有效反映信道衰落包络的恶劣状况,提出了一种基于几何随机的无人机信道模型,该模型支持任意三维轨迹运动。在此基础上,分析推导了电平通过率和平均衰落持续时间的理论表达式,并得到二维散射情况下的闭式解。针对无人机高速飞行场景的仿真结果表明,本文推导的电平通过率和平均衰落时间理论值与仿真值吻合,并且与实际测量结果基本一致,可极大降低评估计算的复杂度,对UAV通信系统的差错控制编码和分组交织设计具有理论指导意义。      

无人机无线电导航测控信道传输中抗多径衰落的研究

无线电信道传输中的多径衰落问题已成为无驾驶飞机过程中一个比较突出的问题，本文首先列举了几种无人机在飞行过程中人道传输产生的多径效应现象，对多么效应产生的盲区进行了理论分析，最后介绍了克服了多径衰落的措施。     

基于飞行轨迹的无人机通信信道仿真

通过分析无人机之间无线链路的传播损耗、多普勒频率和多径时延等特征参数,提出一种基于三射线的无人机通信信道模型,并给出了无人机飞行轨迹在不同坐标系中的转换公式及已知飞行轨迹求解信道模型参数的方法。最后针对两种不同的典型飞行场景,对无人机通信链路的多径时延、传输损耗及多普勒频率算法进行了仿真验证,并获得了基于飞行轨迹的无人机空空数据链信道模型。该模型对无人机数据链系统参数选取、物理层算法设计和性能分析等具有重要意义。     

基于模型匹配的光电侦察无人机飞行控制器设计方法

无人机在光电侦察领域的应用越来越广泛,设计可靠的飞行控制器是完成侦察任务的必要手段。提出了一种基于模型匹配和遗传算法寻优的以非线性模型为被控对象的飞行控制器设计方法。通过该方法可以实现无人机飞行控制器与飞行仿真模型的一体化快速设计与仿真,与经典的飞行控制器设计方法相比,该方法能够比较快速、便捷地获得所需控制器。建立了包含气动、发动机和环境模型的某型无人机六自由度非线性全量数学模型,然后基于此模型,应用上述方法设计了无人机的飞行控制器,基于有限状态机理论建立了飞行管理模型,设计无人机飞行剖面并实现控制器切换,最后进行了六自由度非线性仿真,验证了所设计控制器的有效性。     

基于Creator的视景仿真建模技术

根据三维视景仿真场景实时性要求高的特点，对三维模型的建模及优化提出了更高要求。综合利用Multigen Creator和Terra Vista等软件，以“MQ-1捕食者”无人机为例，在虚拟现实技术的基础上，利用构造无人机模型过程中的自由度(DOF)控制技术、模型数据库优化技术和纹理映射技术等关键技术来实现对无人机动态实体模型的构建和任务飞行的模拟。对以无人机为主体的虚拟环境视景仿真建模关键技术进行研究，实现对无人机等视景仿真模型的构建、虚拟环境的建模，生成高效、优化的模型，为后续实时仿真应用以及在三维模型的优化以及地形、影像和地理信息系统(GIS)数据的相互精确匹配上，打下坚实基础。     

自适应蚁群算法的无人机航迹规划方法

为了提高无人机完成任务效率,在执行攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路.提出了一种Q-学习的自适应蚁群算法的无人机航路规划方法,建立了基于真实地形数据和火力威胁区的威胁模型;针对传统蚁群算法在搜索过程中出现停滞现象,提出的Q-学习的自适应蚁群算法有效地解决了这一缺陷.并使用该算法对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算,仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

基于深度视觉的四旋翼无人机自主飞行感知和避障综述

随着无人机技术的深入发展，基于深度学习且以视觉输入的四旋翼无人机(四旋翼)自主飞行感知和避障研究备受该领域学者的关注，以无人机飞行模式朝着完全自主的终极目标不断迈进。无人机的自主感知和避障正是实现无人机自主飞行的关键所在。简要地阐述了目前无人机自治水平等级和相关深度学习方法；对四旋翼的仿真平台和公开数据集进行了较为全面的介绍；从无人机自主飞行感知和避障2个方面，对当前基于深度视觉的四旋翼自主飞行感知和避障相关国内外文献报道，进行了较为全面的分析和总结；结合深度学习方法和以视觉输入的四旋翼自主飞行感知和避障在一些关键的开放性问题上的不足，对其未来挑战和发展趋势进行了总结和展望，旨在为后续研究提供参考。     

一种无人攻击机航路飞行仿真方法设计

为了解决无人机任务仿真中,无人机飞行模型建立繁琐的问题,提出一种仿真无人攻击机沿规划航路点飞行的方法。该方法通过质点模型模拟算法,解算攻角和倾斜角,完成模拟飞机运动。构建仿真飞行的总体结构框架,分别设计飞行制导模块和飞行控制模块,并对飞行过程进行了仿真。仿真结果表明,该方法可以满足对无人机航迹跟踪建模的需要。     

十字翼布局无人机悬停阶段控制律设计

在建立十字翼布局无人机运动的数学模型的基础上,分析其飞行品质特性.根据该无人机对飞行品质和控制性能的要求,完成十字翼布局无人机在悬停阶段的PID控制律设计;在Matlab Simulink环境下设计了十字翼布局无人机非线性仿真程序,验证所设计的控制律的有效性.仿真结果表明PID控制律能有效的控制十字翼布局无人机悬停阶段的姿态角和高度.     

无人机编队飞行面临问题及关键技术研究

随着无人机任务的复杂性增加,无人机编队飞行成为无人机发展的新方向。为了研究无人机由于编队带来的新问题,分析在单架无人机执行任务时所遇到的问题及无人机编队飞行的必要性,并在分析无人机编队飞行的特点基础上,阐述编队飞行过程中所需解决的问题。通过查阅近几年国内外对于无人机编队的问题研究,总结整理出无人机编队主要面临的队形保持中控制器设计、防撞避障及航迹规划中路径优化等问题。针对各个问题,对编队飞行过程中的关键技术进行探讨和分析。     

广义最小方差自校正控制在某型无人机中的应用

某型无人机主要用于典型空中目标的模拟飞行,需要严格稳定可靠的自主飞行控制,无人机在整个飞行包线中呈现非线性、时变特性,由此在建立其纵向运动数学模型的基础上,设计了无人机的纵向姿态广义最小方差自校正控制器.仿真结果表明,系统具有较强的跟踪能力、抗干扰能力以及抗过程参数变化能力,比常规PID控制系统具有更好的飞行控制性能.     

保障无人机安全通信的自主飞行3D路径规划

在无人机服务多个地面移动用户并存在一个窃听者窃听信息的安全通信场景中,为了最大化安全速率,本文提出一种新的深度强化学习算法对无人机3D轨迹进行优化,该算法名为正确轨迹深度确定性策略梯度算法（correct trajectory - deep deterministic policy gradient, CT-DDPG）。CT-DDPG算法使用多个深度神经网络与环境交互,采用修正输出层激活函数值的方式,代替传统的使用多个激活函数的方法,简化深度神经网络结构。同时对无人机的飞行轨迹进行修正,使无人机始终处于安全速率最大化的最佳位置。与其他强化学习算法相比,该算法训练时间短,执行时能实时更新无人机的位置。仿真结果表明,所提出的算法能够快速收敛,在保障无人机安全通信的情况下完成飞行任务。      

十字翼布局无人机半实物仿真系统设计

针对十字翼布局无人机飞行控制系统,设计该无人机半实物仿真系统,阐述了该系统的组成、原理,并介绍了仿真软件。通过对十字翼布局无人机飞行控制系统半实物仿真结果的分析和研究,验证了PID控制律能有效地控制十字翼布局无人机悬停阶段的姿态角和高度。结果表明仿真系统为自动驾驶仪的测试评估提供了平台和依据。     

物联网数据收集中无人机路径智能规划

为解决无人机在数据收集过程中的路径规划问题,将其分为全局路径规划和局部路径规划。针对全局路径规划,将其建模为一个定向问题,定向问题是背包问题和旅行商问题2种经典优化问题的组合。采用指针网络深度学习对该模型进行求解,并在无人机能量约束下得到其服务节点集合及服务顺序。针对局部路径规划,基于无人机接收到节点的参考信号强度,通过深度Q网络学习对无人机局部飞行路径进行规划,使无人机逼近节点位置并服务各节点。仿真结果表明,所提方案能够在无人机能量约束下有效提升其数据收集的收益。     

基于Matlab/FlightGear的四旋翼无人机仿真实验平台设计

文章以六自由度四旋翼无人机模型为基础,设计并建立了基于FlightGear的仿真实验平台。该平台基于Matlab/Simulink实现无人机模型及控制系统的仿真设计,使用Statef low实现无人机起飞、轨迹跟踪飞行、返航、降落的模式切换,并与FlightGear进行对接,实现完整飞行场景下四旋翼无人机的三维实时可视化显示。