紫外光通信协作编队无人机联盟围捕算法

编队无人机对目标无人机进行围捕是多无人机战场作战中重要且典型的任务之一,本文将无线紫外光通信技术与围捕算法结合,提出了一种紫外光通信协作编队无人机联盟围捕算法。该算法借助无线紫外光辅助无人机编队机间数据保密传输和非直视通信,将联盟生成算法与区域最小化策略进行融合,采用动态规划法对最优联盟结构进行求解,使用区域最小化策略对目标无人机实施空中围捕,完成在复杂场景中无人机编队高效围捕多目标任务。对区域最小化策略和本文提出的紫外光协作编队无人机联盟围捕算法进行了仿真对比,实验结果表明：所提出的紫外光协作编队无人机联盟围捕算法在无人机编队围捕多目标过程中平均降低了12.73%的能耗,算法迭代次数平均降低了27.49%,验证了该算法能耗少、围捕效率高的性能。     

紫外光通信协作无人机最优刚性编队生成算法

稳定的编队通信网络能提高无人机(UAV)集群执行任务的能力,因此需要为编队设计一个信息交互拓扑,使无人机在保持编队队形的同时通信代价最小.针对无人机编队网络的拓扑优化问题,结合紫外光通信的优点,提出一种基于紫外光通信的无人机最优刚性编队生成算法.在分析机间紫外光通信链路模型的基础上,利用紫外半球形LED阵列协助无人机发...     

紫外光NLOS通信的机群间通路快速恢复算法

为了研究直升机编队飞行在链路中断或节点中断情况下的路径恢复,基于紫外光非直视通信的路径损耗,采用Dijkstra算法寻找网络连通性的前提下直升机编队飞行通信网络的最优路径,通过节点移动来实现链路中断或节点中断时的路径恢复。通过理论以及仿真分析,得到了最优路径在不同链路断开时的路径恢复情况。结果表明,采用所提出的算法虽然在节点移动时需要花费2s~3s的时间,但是与路径重寻方法相比,3跳和4跳节点的链路收敛时间能够有效减小0.2ms和0.4ms,路径权值同样能够减小20dB和45dB,因此该算法具有可行性。这一结果对机群间路径快速恢复的研究有一定的应用价值。     

基于模糊逻辑的智能群体编队移动控制方法

针对群体移动过程中,各个智能体因受力波动较 大,而导致群体运动振荡的问题,提 出了一种基于分布式人工势场法与模糊控制相结合的控制算法。通过分析群体运动过程中单 智能体的受力情况,建立耗散力对移动中振荡进行优化,减小群体移动中的振荡负面影响, 提高群体运动的一致性。建立保持力对编队稳定和保持进行优化,提高编队的稳定性。将优 化过后的合力作为模糊控制器的输入,通过强化学习适应环境变化,调节参数控制输出,实 现群体跟随移动控制。此外,给出了可自动调整大小的多种编队控制生成模型,实现群体编 队移动控制。仿真结果表明能 稳定、有效控制群体跟随移动,编队移动中能有效避障,可使 编队提升移动效率和保持拓扑稳定性。     

紫外非均匀虚拟势场下无人机编队重构避碰算法

针对复杂电磁环境下无人机编队重构过程中的路径规划和机间避碰问题,该文在传统紫外虚拟势场基础上,利用距离因子对斥力函数进行了改进,构建了一种紫外非均匀虚拟势场来协助无人机进行机间避碰。改进的紫外非均匀虚拟势场可以使得无人机避碰路径更加平滑,相同时间内,无人机可以飞行更远的距离。此外,通过无线紫外光测距方法计算无人机机间距离,并结合紫外非均匀势场对传统的人工势场法进行改进,实现无人机编队重构。仿真结果表明,该文算法可以有效解决传统算法下路径振荡和局部最小值问题,同时避碰效率相比传统人工势场算法有明显提升,在预设环境中该文算法路程缩短6%,到达目标点的时间提前40%。最后在两种不同的队形重构场景下,对该文算法进行了验证,结果表明该文算法可以有效实现无人机队形重构中预期的机间避碰效果。     

基于JAYA算法的紫外光通信无人机编队路由优化

紫外光通信由于其灵活性高、安全性好和全天候工作等优点,被认为是应急通信用无人机编队(UAV)的有潜力通信解决方案。为了提升紫外光通信无人机编队的有效作业时间,该文基于低功耗自适应集簇分层(LEACH)算法,并结合JAYA智能优化算法提出一种新颖的路由优化算法(RJLEACH)。该方法被用来改善紫外光通信无人机编队的有效操作时间。应用该算法对不同结构的紫外光通信无人机编队路由优化,并与其它算法得到的结果进行了比较分析。结果表明,RJLEACH算法在簇首选举阶段降低了无人机节点间的剩余能量方差,并且通过搜索最优路由降低了簇间通信的能量消耗。最终使网络出现第1个死亡节点和出现1/2死亡节点的时间相比经典LEACH算法分别延长了31.8%和13.8%,同时明显提高了能量利用率,能够为灾区救援和应急通信等任务争取宝贵的时间。     

无人机自主编队飞行控制的技术问题

从未来无人机的性能需求出发,详细描述了无人机编队飞行的功能特点和核心技术。根据无人机的任务要求,将编队飞行分为作战编队、侦察编队和混合协同编队,同时研究了编队飞行控制的关键技术,并对无人机编队重构技术进行了探讨和分析。     

基于无线紫外光MIMO通信的优化持久编队算法

无人机编队在飞行过程中需要保持固定的队形以确保链路通信网络的稳定性,也需要在维持通信的基础上降低编队网络的能量耗损以延长无人机留空时间。因此,提出一种基于无线紫外光MIMO(Multiple Input Multiple Output,MIMO)通信的优化持久编队算法。针对无人机编队内位置信息不共享的情况,首先利用无线紫外光MIMO通信和测距算法进行节点定位,并对3种定位方法进行对比,然后选择最佳的定位结果为后续编队成型提供基础,最后对基于无线紫外光MIMO通信的优化持久编队的生成过程进行仿真,证明了所提算法的可行性,并通过对比分析证明了持久编队通信代价小、网络抗毁性强且复杂度低的特点。     

基于阵型和动态角色分配的射门协作方法

针对复杂、实时、动态的RoboCup仿真环境下的多智能体协作问题,提出在比赛阵型和基本角色的基础上,利用阵型中关键智能体来组织实现多智能体间协作,分配协作智能体的角色,并利用这种方法来规划进攻时的射门动作.本文主要利用该协作方法,根据球员和场上信息建立在进攻时对方禁区范围内的状态模型,利用关键球员组织协作策略、对球员进...     

近距离无线通信防碰撞技术研究

简要介绍了近距离无线通信技术及其协议标准EMCA-340使用的防碰撞算法。参考无线射频识别（RFID）有关防碰撞算法原理,总结了多种可在NFC中使用防碰撞算法的改进方案,并对二进制搜索算法和时隙算法的性能进行了比较,最后在此基础之上对更高速率防碰撞算法进行讨论。     

输入受限下的四旋翼无人机鲁棒容错控制

针对四旋翼无人机(UAV)在输入受限情况下的执行器故障和干扰问题,提出了一种鲁棒容错控制方法.首先建立了包含执行器故障、输入受限以及外界干扰的四旋翼UAV位置模型和姿态模型;然后分别对位置环和姿态环进行了分析,采用滑模滤波器对虚拟控制指令滤波,并利用模糊系统逼近法估计出不确定项,设计了鲁棒容错控制律;最后证明了位置环和...     

一种减少通信复杂度的RFID搜索树防碰撞算法

针对射频识别搜索树防碰撞算法中通信数据量大、识别时延长等问题,提出了一种减少通信复杂度的防碰撞算法.在标签中引入前缀长度寄存器和响应标志寄存器,在阅读器堆栈区存储前缀个数信息,阅读器通过发送前缀长度信息,对标签进行分类搜索,阅读器和标签不再发送对方已经识别的序列号,有效减少了通信数据量.仿真结果表明,与传统的二叉树搜索防碰撞算法相比,该算法可明显减少系统通信复杂度,提高标签的搜索速率.     

用于紫外光通信组网的改进加权算法

针对已有加权算法在紫外光通信组网运用中存在的结构划分不均衡、不稳定和不准确等问题,提出一种改进的加权算法。改进算法基于能量损耗模型确定合理的小区数划分,并将节点间的相对移动性考虑到功率变化因素中计算通信连接时间。仿真分析表明,改进算法提高了网络的稳定性,中心节点的选择更趋于均衡化,可以进一步改善紫外光通信网络的性能。     

适用于无人搜救机组的新型移动中继通信模型

为了提高无人机远程搜救系统的通信效率和整体搜救成功率,提出了无人搜救机组的新型移动中继通信模型。该模型引入移动中继和协同通信技术,实现无人机组之间以及无人机组与地面基站之间的通信连接、数据传输和信息同步。理论分析和仿真测试表明,该模型提高了无人机组的数据采集效率,减少了无人机组的数据采集时间,提高了控制平台的机动性和搜索效率。     

无人机紧密编队协同控制设计与仿真

研究了紧密编队无人机所受气动耦合的影响以及三维环境下的编队控制方法,分析了在气动耦合影响下编队的动力学特性和运动学特性,建立了紧密编队控制的数学模型。根据编队飞行实体试验的工程控制方法,采用经典PID控制设计了紧密编队控制系统。仿真实验表明,设计的控制系统能够较好地实现无人机紧密编队队形形成与保持,并且具有编队形成速度快、编队误差小的优点。     

基于认知制导的无人机安全控制方法研究

由于无人机系统自身的技术局限性和周围环境的复杂性,无人机发生失控、撞机、被劫持等安全事故的潜在风险越来越高。从提高无人机系统作战使用安全性的需求出发,对无人机系统的自主安全控制方法进行研究探索。对无人机安全性内涵与安全控制研究现状进行了分析,探讨了无人机制导与人类认知的联系,提出了基于认知制导的无人机安全控制方法,建立了无人机防碰撞控制策略,并以两架无人机的防碰撞控制为例,对基于认知的无人机安全控制方法进行仿真研究。     

Modeling of non-line-of-sight ultraviolet scattering channels for communication

A stochastic non-line-of-sight (NLOS) ultraviolet (UV) communication channel model is developed using a Monte Carlo simulation method based on photon tracing. The expected channel impulse response is obtained by computing photon arrival probabilities and associated propagation delay at the receiver. This method captures the multiple scattering effects of UV signal propagation in the atmosphere, and relaxes the assumptions of single scattering theory. The proposed model has a clear advantage in reliable prediction of NLOS path loss, as validated by outdoor experiments at small to medium elevation angles. A Gamma function is shown to agree well with the predicted impulse response, and this provides a simple means to determine the channel bandwidth. The developed model is employed to study the characteristics of NLOS UV scattering channels, including path loss and channel bandwidth, for a variety of scattering conditions, source wavelength, transmitter and receiver optical pointing geometries, and range.