一种无人驾驶飞机全自动着陆系统

本文介绍了无人驾驶飞机航迹控制的全自动着陆系统的设计思想和实施措施,解决如何平稳安全回收无人驾驶飞机的问题。用这种方法对高原型无人机进行了仿真,着陆性能符合要求。采用该系统的优点是不需要修改无人机自身的结构就可以自动安全着陆。     

高速无人机自主着陆纵向控制技术研究

为了提高无人机自主着陆的控制精度与安全性，以某型高速无人机为研究对象，在陡下滑段采用总能量控制，跟踪高度和速度同时变化的下滑轨迹；在拉起段接入速度控制，并在指数拉起的基础上，采用高斯伪谱轨迹优化方法设计出油门单调减小的速度轨迹；基于自抗扰控制方法设计升降速度控制律，实现对触地升降速度的精确控制。最后，在MATLAB/Simulink平台下搭建对象模型，对无人机自主着陆闭环控制系统进行仿真，并采用蒙特卡洛法对存在参数不确定性情况下的控制系统鲁棒性能进行验证。仿真结果表明，所提出的轨迹设计方法与控制结构能够满足着陆性能要求，控制系统具有较强的鲁棒性。     

基于LOFC时间窗分割算法的航迹聚类研究

针对传统聚类算法在聚类过程中缺乏时间信息而仅考虑三维坐标点的聚类,同时未考虑航空器运行速度和航向变化对聚类结果的影响,以及由于二次雷达机载设备、地面设备和信号遮挡等原因造成的实测数据源中存在离群点异常数据,离群点很难被有效识别出来从而使得非正常航迹点的影响放大,得不到理想的聚类效果等问题。本文提出LOFC算法,引入时间窗分割概念,将航空器进场平均速度值和航向变化值作为确定聚类簇大小的影响因子对进场航空器航迹点数量进行分割,引入离群点检测以及离群点剔除率等概念对离群点进行识别和剔除。对进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出,新算法能有效地对离群点进行识别和剔除,当影响因子α取值为0.7时,航迹的曲率最小,得到的中心航迹的平滑程度最佳,验证了新算法对于聚类和离群点识别与剔除具有可行性和优越性。     

某型无人机自动着陆系统研究

论述了用ＤＧＰＳ／ＳＩＮＳ／ＲＡ组合导航系统引导的某无人机自动着陆系统的总体方案，利用该无人机的小扰动线性化方程，对其轨迹控制系统进行了分析设计。在不采用速度控制系统的情况下，利用该无人机的全量微分方程，对其在各种起始状态及各种干扰下的自动着陆过程进行了仿真。仿真结果表明，着陆性能符合要求。     

无人机自动着陆的导引与控制(英文)

针对无人机自动着陆的需求 ,以某型无人机为对象 ,设计并实现了一种基于机载数字式飞行控制系统和地面无线电跟踪器的自动着陆制导与控制方案。该型无人机的实时仿真和飞行测试结果表明 ,方案设计合理 ,易于实施 ,完全满足无人机自动着陆的要求。     

基于在线仿真的无人机飞控系统智能校正技术

针对程控无人机智能化程度不高的问题,提出了基于在线仿真系统的飞控系统智能校正方法,采用在线状态监控及分析、仿真模型实时更新等技术,设计了无人机在线仿真系统,实现了无人机航迹纠偏、速度调整等在线辅助控制,进一步提高了无人机飞控智能化程度。并通过无人机数学模型仿真系统与飞控系统硬件在回路的仿真测试系统,进行实验验证,实现智能校正技术与人在回路控制方法的有效结合。     

无人机在线协同航迹规划时序问题

提出了一种满足时序约束的无人机在线协同航迹规划方法.首先采用按时间推进的协同规划机制解决了 在线协同规划中信息交互存在时间间隔的问题;其次通过设计协同函数,采用自主分布计算协同变量的方法解 决其时序问题,实现了协同无人机按照指定时间间隔先后达到目标区域.仿真选取同时到达和按等时间间隔到 达两类典型时序问题,结果表明该方法可以快速生成符合协同时序要求的协同航迹,且满足实时性要求.     

基于航迹聚类的终端区进场程序管制适用性分析

为了定量评估终端空域的空中交通管制服务水平,提出了描述进场飞行程序管制适用性的新概念。在对实际运行航迹数据特征分析的基础上,建立了基于对应雷达轨迹点逆向比对方法的航迹间相似性测度模型。应用层次聚类法对航迹数据集进行了聚类分析,提出了根据航迹聚类集构造平均航迹的方法。通过比较平均航迹和标准进场程序,建立了描述管制适用性的3个量化指标及其算法,包括:纵向偏离度、侧向偏离度和非常规航迹比例等。实例分析表明:以上指标能准确表示进场飞行程序提供空中交通管制服务的水平,并可以根据聚类结果来改进现有进场飞行程序结构。     

无人机激光相对引导系统设计与试飞验证

为了提高复杂电磁环境下无人机着陆引导系统的抗干扰能力,可在无人机着陆段采用基于激光的无人机精确引导方法。本文对激光相对引导系统的工作原理及流程进行了分析,设计了基于激光引导的无人机着陆试验流程,并基于某无人机平台完成了试飞验证,获得了重要的试验数据,最后将激光相对引导数据与差分GPS引导数据统一转换到地平坐标系下,完成了两种体制的数据比较和误差分析,并进一步梳理了将激光相对引导技术推向工程应用需要注意的问题。     

无人机简化配置控制技术研究

提出了一种仅采用垂直陀螺和GPS的简化配置控制方案，形成了无人机飞行控制系统常用的俯仰／滚转控制回路、高度控制回路和航迹控制回路。由于GPS信号更新率(1Hz)较低，利用无人机运动学之间的内在关系,给出了高度、航向、位置反馈信号的融合算法。这些反馈回路的控制增益均采用改进的输出反馈LQR设计技术,该技术简化了权矩阵的选择。对比研究表明，对于自身稳定性较好的无人机，该简化配置方案能够实现姿态控制、高度控制和航迹控制。     

小型舰载无人机侧向自主着舰引导技术

针对无人机着舰性能要求,以国外现役某小型舰载无人机为例,研究其侧向自主着舰引导技术。构建该型舰载无人机侧向自主着舰引导系统,给出侧向自主着舰引导算法,建立无人机动力学和运动学模型,设计侧向飞行控制系统,优化轨迹控制器参数。最后搭建综合仿真平台,完成各模块的分析与测试,实现着舰性能的验证与评估。仿真中,加入舰尾流扰动模型,且舰载无人机初始位置及初始速度方向任意。仿真结果表明,该系统能很好地引导无人机自主着舰,着舰性能符合要求。     

真实航迹与雷达模拟机仿真航迹的对比

改进了DRS系列航管雷达模拟机训练数据准备软件,将川大智胜航管雷达训练课件制作系统采集的真实雷达目标航迹与相对应的模拟仿真得到的航迹进行对比分析,发现仿真航迹与真实航迹在飞行线路、速度、高度上的区别,得出了分析结果,同时对航管雷达模拟机模拟仿真方法的改进提出了意见.     

基于RHC的航班着落调度多目标优化算法

研究了基于滚动时域控制(RHC)策略的终端区进场航班动态排序问题,目的是在终端区空中交通繁忙的情况下,有效地为到达航班安排合理的着陆次序,在满足安全间隔兼顾管制员负荷的情况下,给出航班经过多目标优化的着陆时间,提高航班进场率,降低飞行延误成本。建立了基于RHC的航班动态排序模型,并利用精英保留策略的遗传算法对一个算例进行验证计算。算例仿真结果表明,进场率得到了提高,延误时间和成本明显减少,验证了方法的有效性。     

基于分类与优化的进场航空器调度方法

为兼顾进场运行效率与管制工作经验,提出了一种基于分类与优化的进场调度方法。在分析进场管制特点的基础上,将进场排序问题转化为机器学习领域的分类问题,并构建随机森林分类器预测航空器着陆次序;利用综合得分机制和滑动时间窗实现进场航空器动态在线排序;针对预测着陆次序建立多目标优化模型,实现着陆时间优化;采用长沙黄花机场3组繁忙时段的进场运行数据,验证方法的可行性。结果表明：随机森林分类器预测着陆次序与实际着陆次序高度吻合,正确率达到99.00%以上;相比于传统先到先服务策略,本文方法减少了平均延误时间、平均飞行时间、最大飞行时间、最大延误时间和着陆位置变动次数;相比于常规优化方法,本文方法能够在保障优化指标的基础上,将航空器着陆位置变动由12次降为2次。     

飞翼无人机机动飞行航迹优化和自生成方法

虚拟机动指令是飞翼无人机机动飞行的基础,是制导回路和控制回路必要的输入。为了生成合理虚拟机动指令,提出了优化基本航路—建立机动数据库—战场信息匹配输出的机动飞行航路生成方法。由于复杂的机动动作可由基本机动动作组合而成,本文以飞翼无人机基本机动飞行动作为优化研究对象,提出了以飞翼无人机控制量变化率为优化参数、航迹片段建立约束条件的无人机机动航路优化方法。其中,机动飞行控制量变化率体现了无人机控制能力的限制;航迹片段约束体现了航迹准确和操作柔和的要求,并对无人机的筋斗、滚桶、盘旋机动进行了优化计算,介绍了机动数据库建立的方法。最后,以机动目标跟踪和有人机追击为设定进行了仿真,结果显示所提方法有效。     

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。     

基于速度矢量场的无人机实时动态航路规划

针对局域动态环境中无人机实时航路规划展开研究,提出了一种基于速度矢量场的二维动态实时航路规划方法。通过建立不同空间特征区域速度场模型,实现了速度场驱动下的无人机航路规划。文中采用虚拟目标点法解决了速度矢量场航路规划局部陷阱问题;采用探测步长法,实现了无人机机动约束的融合,解决了航路可飞性问题;在动态实时规划应用中,确立了环境信息更新方法,实现了对动态环境的描述。通过仿真验证,表明速度矢量场法能够根据动态环境信息及时规避威胁到达目标点,算法具有良好的完备性和实时性,适用于局域动态环境中的快速航迹规划。     

基于Kalman滤波器的无人机高度信息估计

无人机高度信号的品质直接影响无人机高度控制的精度。利用无人机气压高度表、GPS卫星接收机、惯导输出的高度、垂直速度和垂直加速度建立了高度测量系统状态方程与量测方程,并通过卡尔曼滤波器对各传感器输出的高度信息进行融合,最后通过仿真模型对真实高度进行了估算。仿真结果表明估算后的高度信息精度高于单一传感器的高度信息精度。该仿真结果可为无人机控制技术设计提供参考。     

基于轨迹欺骗的无人机GPS/INS 复合导航系统干扰技术

在分析GPS欺骗干扰原理基础上,结合无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)GPS/INS复合导航系统的控制特点,设计了无人机导航系统中状态估计量的创新检测规则。采用直接轨迹欺骗与轨迹融合两种方法,实现了对无人机导航系统的侵入控制,达到了利用GPS欺骗干扰实现对无人机飞行轨迹进行控制的目的。通过理论推导和仿真分析给出了两种控制模式下归一化新息平方(Normalized innovation squared,NIS),指出当采用轨迹融合的控制方法时,不仅可实现无人机的轨迹欺骗,而且不易被检测,为GPS对抗提供了有效的干扰手段。     

一种一二次雷达航迹相关的算法

目标航迹相关是雷达数据处理的重要部分，它是把获取的航迹信息与已知航迹比较并确定正确配对的过程。本通过对一次雷达和二次雷达数据的分析，提出了一次雷达和二次雷达航迹相关的相应算法。