原子自旋惯性测量系统受光、热、磁等多物理场及其耦合作用, 误差模型较为复杂, 系统长期稳定性及精度进一步提高遇到瓶颈。对此, 提出一种基于抽运光调制的K-Rb-21Ne原子自旋惯性测量响应特性研究方法, 通过锥形放大器对抽运光功率施加高频调制, 建立调制抽运光对原子自旋系综的极化响应模型, 确定系统输出基频信号与输入角速率的映射关系并进行实验验证。结果表明, 基于抽运光调制的惯性系统在0.1 Hz以上具有明显的低频噪声抑制效果。该方法也适用于原子自旋磁强计、核磁共振陀螺仪等领域, 预计会有同样的效果。
针对悬吊式重力补偿系统对负载水平运动响应慢、随动偏差测量不可靠、负载运动易激起吊索谐振等问题, 提出基于齿轮导轨驱动、正交激光倾角测量的水平位置跟随方案。为实现随动偏差的高频、精确测量, 采用正交安装的激光传感器测量出线口吊索相对距离, 通过标定转换得到吊索偏角。利用对系统各部分建模分析及实际测量结果, 设计陷波器抑制吊索谐振, 实现高动态、高精度水平随动控制。实验结果表明, 随动系统可以跟随被试人员的各种复杂运动, 最大跟随速度大于2 m/s, 且保持吊索最大偏差不超过1.4°, 能够满足地外微低重力环境模拟的需求。
卫星导航接收机射频(radio frequency, RF)前端的非线性效应威胁导航设备的正常工作, 是卫星导航接收机抗干扰性能进一步提升的瓶颈。建立设备非线性效应的行为模型是解决非线性问题的重要方法。随着卫星导航接收机种类多样化、干扰环境复杂化, 已有的非线性模型显现出对卫星导航接收机针对性研究不足、干扰环境下可靠性不足和建模方法不适配的问题。因此, 综述主流的非线性效应行为级建模方法, 评述各建模方法的优点与不足, 介绍机器学习技术在非线性行为级建模的应用。最后, 根据对已有建模技术特点的总结与面临的问题, 对未来卫星导航接收机非线性建模技术的发展做出展望。
针对具有不确定性和排除约束的轨迹跟踪控制问题, 提出计算高效的鲁棒模型预测不可达轨迹跟踪控制算法。首先, 引入一条满足所有约束的可行周期参考轨迹, 并计算不确定性系统状态集和所有排除约束集之间的分离超平面, 生成排除约束安全集, 将固有非凸的排除约束凸化为闭多胞体约束。然后, 引入辅助变量, 将具有排除约束的轨迹规划问题和跟踪控制问题集成到同一个优化问题中, 并利用二次规划进行求解, 实际系统状态轨迹收敛于最优可达参考轨迹。此外, 该算法可以保证迭代可行性和鲁棒稳定性。最后, 通过仿真验证了算法的有效性和高效性。
针对多高超声速飞行器的协同末制导问题, 提出一种有限时间收敛的自适应滑模协同制导方法, 能够同时满足终端航迹倾角、航迹方位角及时间协同的要求。分别从俯冲和转弯平面设计有限时间收敛的滑模协同制导律, 并设计滑模面自适应参数添加到制导律中。针对运动目标, 对飞行器与目标间的相对航迹倾角进行系数补偿, 解决打击运动目标时为减小脱靶而牺牲打击角度的问题。仿真结果表明, 该协同末制导律可以使各高超声速飞行器同时满足航迹倾角约束、打击时间协同及各自的终端航迹方位角要求, 且对于初始状态和气动参数偏差具有鲁棒性。
捷联式图像导引头结构紧凑、可抗高过载、成本相对低廉, 契合精确制导炮弹对小型化、抗过载、低成本的需求。然而, 在炮弹飞行时由自旋引起的弹体章动和进动, 加大了弹目视线角与弹体姿态角解耦难度, 长期制约捷联式导引头在制导炮弹上的应用。对此, 提出一种针对旋转捷联图像制导炮弹的弹目视线角提取方法, 设计带有视场角约束的旋转捷联式图像末制导方案: 通过解算全攻角方程, 在导引头视场内提取虚拟速度矢量, 闭环制导回路; 构造含视场角约束的非线性滑模面和正切型障碍李雅普诺夫函数, 采用间歇控制, 实现目标视场内稳定锁定; 引入自适应扩张状态观测器, 对目标运动进行估计和补偿, 减小弹体抖震现象。所提方案通过数值仿真和实弹飞行验证, 命中精度达到预期指标要求, 可实现旋转捷联图像制导炮弹的精确制导控制。
传统无人机导航诱骗技术采用单天线发射诱骗信号, 而配备阵列天线的非合作无人机具备信号来向识别能力, 可对单一来向的诱骗信号进行检测识别和抑制, 从而导致诱骗失败。针对该问题, 提出一种针对阵列天线抗干扰无人机的隐蔽导航诱骗方法。首先, 设计一种基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of application with noise, DBSCAN)-Kmeans混合聚类算法, 按照真实导航卫星相对目标无人机的方位进行信号来向的分簇聚类, 得到诱骗信号最佳来向角度。其次, 多架合作无人机搭载诱骗载荷, 由最佳来向角度处协同发射相互自洽的诱骗信号, 使诱骗信号与真实信号来向近乎一致。最后, 试验结果表明, 多诱骗载荷发射的多来向诱骗信号可以成功侵入配备阵列天线的非合作无人机导航链路, 所提方法具有良好的隐蔽性和可行性。
现有的船舶避碰轨迹规划大部分是以精确的运动模型和环境信息为前提, 难以应对实际环境中存在的多种不确定海况因素, 并导致规划出的轨迹安全可靠性降低。针对以上问题, 提出一种基于多项式混沌展开法的船舶鲁棒轨迹规划方法, 将船舶水动力学模型中的水动力系数视为不确定性参数, 以碰撞危险度及舵角控制量为目标函数, 建立船舶轨迹规划的最优控制模型, 并使用遗传算法求得控制量与优化后的轨迹。仿真实验结果表明, 优化后的轨迹最小距离以及最大会遇距离均提升10%~20%, 平均碰撞危险度降低10%, 实验结果表明考虑不确定性的船舶轨迹规划更加安全可靠。
半物理仿真作为飞行控制系统设计验证的一条有效测试途径, 能降低其研制风险和成本。姿态控制回路是飞行控制系统设计的关键, 决定着飞行控制系统设计的成败。复合式无人直升机(compound unmanned helicopter, CUH)的飞行动态特性不但非线性明显、耦合性强, 而且操纵输入冗余, 给飞行控制律设计带来极大挑战。建立复合式无人直升机飞行动力学全量非线性运动方程, 以此为被控对象, 设计姿态线性自抗扰控制器(linear active disturbance rejection controller, LADRC), 用STM32F405嵌入式控制器作为机载控制器完成软、硬件实现, 被控对象飞行动力学模型构成姿态控制半物理仿真系统。机载控制器实时硬件在环, 姿态控制律设计为LADRC和比例-积分-微分控制器(proportion-integration-differentiation controller, PID)两种, 控制通道输出经操纵策略分配作用于被控对象模型操纵舵面, 采用姿态控制对比方法在半物理仿真系统上完成仿真试验。仿真结果验证LADRC满足CUH姿态控制要求, 其稳定性、抗扰性和鲁棒性均好于PID控制, 能使CUH在全飞行模式下稳定、可靠地飞行。试飞结果验证了所设计控制方法的有效性。
针对领导者信息非全局已知以及系统非线性项未知的问题, 提出自适应律, 对领导者速度上界及非线性项参数上界进行估计, 进而实现固定时间收敛的编队控制。首先, 基于领导者-跟随者框架, 构建二阶非线性多智能体模型; 随之, 根据反步法给出编队控制律, 以保证编队控制方法的固定时间收敛特性; 同时, 为了减轻系统计算负担和平滑虚拟控制律, 引入固定时间收敛的滤波器。进一步, 基于李雅普诺夫稳定性理论分析系统稳定性及固定时间收敛特性; 最后, 通过仿真验证参数自适应律和控制律的有效性。
针对水下无人潜航器(unmanned underwater vehicle, UUV)集群在弱通信条件下的一致性协同控制问题, 考虑水下群间通信存在的高延时、低带宽、需具有隐蔽性等弱通信特点, 设计基于强化学习的事件触发智能一致性协同控制架构, 以实现UUV集群在弱通信条件下的有效协同。首先, 设计一个事件触发分布式观测器, 该观测器利用领导者与邻居的动态交互信息, 来估计弱通信条件下UUV所需的跟踪参考信号。随后, 采用强化学习方法直接从系统交互中学习最优控制策略。最后, 通过仿真结果验证了所提方法的有效性。
针对多个高升阻比飞行器在飞行中间段的时间协同问题, 提出一种基于滑模控制的高升阻比飞行器协同制导方法, 建立多个高升阻比飞行器协同飞行力学模型, 设计规划飞行器在中间段制导过程中的飞行程序与针对飞行器侧向机动的滑模控制策略。通过设计标称轨迹, 对控制参数进行优化, 进而生成各个飞行器不同初始条件所需的侧向过载并通过侧向过载得到所需的倾侧角指令, 以实现对飞行器飞行时间的控制, 从而使多飞行器能够同时到达目标点上方设定范围; 考虑飞行器始末条件和状态约束, 使飞行器能够满足协同任务需求。利用李雅普诺夫稳定性判据证明系统的稳定性以及滑模面非奇异性, 仿真结果表明, 该协同制导策略具备一定抗干扰性, 能够满足异地非同步发射的多个飞行器协同制导需求。
针对无人机运动约束下的编队任务研究标准二阶一致性控制算法的优化问题。首先, 结合编队信息, 基于虚拟结构法思想, 设计含虚拟参考点的二阶一致性编队控制算法, 使得编队收敛于指定队形, 解决标准二阶一致性控制算法的收敛状态与各无人机初值有关以及收敛位置趋于一致的问题, 得到编队渐近收敛的条件。其次, 引入饱和函数得到运动约束条件下的渐近收敛的二阶一致性编队控制算法, 设计无人机编队高度、航向、速度通道控制器。最后, 设计无人机编队队形集结仿真实验, 对比相同饱和函数不同一致性方法的编队控制算法、相同一致性方法不同饱和函数的编队控制算法, 验证了优化算法的有效性和快速性。
针对临近空间高超声速快时变机动目标的轨迹跟踪与弹道预报问题, 首先以现有的针对慢时变机动目标的运动模型为基础, 引入描述快时变机动特点的状态量, 建立一种机动目标跟踪非线性模型, 并证明基于该模型的非线性跟踪滤波系统的可观性。其次, 针对该系统提出一种连续-离散测量插值混合型快收敛推广卡尔曼滤波器, 还提出一种基于聚类分析的目标机动模式识别方法, 并基于目标机动模式识别设计了预报器。仿真结果表明, 对于做快时变机动的临近空间高超声速飞行器, 采用所提出的机动模型, 可以获得良好的跟踪和预报结果。
太空中大量残留的空间非合作目标危及在轨运行卫星的安全, 为规避潜在碰撞风险, 采取消旋后再捕获变得尤为重要。针对如何衰减目标的旋转速度, 系统调研国内外非接触式电磁消旋方法。首先, 介绍电磁消旋原理与旋转非合作目标中两种典型的运动形式。其次, 定性地对电磁消旋方法的优势及可行性进行分析。然后, 对非接触式电磁消旋方法进行分类, 从非均匀/均匀静止磁场、机械式/电磁式旋转磁场方面入手, 详细分析最新消旋方法及关键技术。接着, 对消旋转矩的计算方法及相关控制技术进行总结归纳。最后, 展望电磁消旋方法的未来发展方向。
针对现有基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法的再入制导方法计算精度较差, 对强扰动条件适应性不足等问题, 在DDPG算法训练框架的基础上, 提出一种基于长短期记忆-DDPG(long short term memory-DDPG, LSTM-DDPG)的再入制导方法。该方法采用纵、侧向制导解耦设计思想, 在纵向制导方面, 首先针对再入制导问题构建强化学习所需的状态、动作空间; 其次, 确定决策点和制导周期内的指令计算策略, 并设计考虑综合性能的奖励函数; 然后, 引入LSTM网络构建强化学习训练网络, 进而通过在线更新策略提升算法的多任务适用性; 侧向制导则采用基于横程误差的动态倾侧反转方法, 获得倾侧角符号。以美国超音速通用飞行器(common aero vehicle-hypersonic, CAV-H)再入滑翔为例进行仿真, 结果表明: 与传统数值预测-校正方法相比, 所提制导方法具有相当的终端精度和更高的计算效率优势; 与现有基于DDPG算法的再入制导方法相比, 所提制导方法具有相当的计算效率以及更高的终端精度和鲁棒性。
针对目前研究对极区惯导对准能力的描述有待进一步明确的现状, 对捷联惯导系统在极区坐标系下进行粗对准的等价性进行分析证明。首先, 以三轴姿态确定粗对准方法为例, 利用全微分公式推导地理坐标系, 即传统导航坐标系下对准结果的误差特性, 其中航向误差角随纬度升高而迅速发散。然后, 分别构建格网坐标系、伪地球坐标系和地心地固坐标系下, 粗对准误差角与传感器误差的关系, 得到与传统导航坐标系一致的误差角表达式。最后, 通过仿真实验验证多种粗对准方法在不同坐标系下分别得到相同对准效果, 进一步验证了理论分析的正确性。
针对深空探测任务中航天器的状态估计问题, 考虑到基于光学相机的自主导航系统在建立观测方程时所使用的坐标系转换矩阵含有由星敏感器引入的测量噪声, 该噪声与量测状态相互耦合, 属于乘性噪声, 建立带有乘性噪声的光学自主导航系统模型。针对系统存在乘性噪声时, 仅适用于处理加性噪声的传统滤波器估计误差增大的问题, 将乘性噪声矩阵引入高斯滤波算法的递推公式进行推导, 并结合混合阶球面单形-径向容积卡尔曼滤波器(mixed-order spherical simplex-radial cubature Kalman filter, MSSRCKF)的数值积分方法, 提出混合阶容积-乘性卡尔曼滤波器(mixed-order cubature-multiplicative Kalman filter, MC-MKF)。该滤波器能够对由星敏感器引入观测方程的高斯以及非高斯乘性噪声进行处理, 在不增加计算复杂度的情况下提升滤波器的估计精度。最后, 将MC-MKF应用于自主导航系统模型, 并与MSSRCKF进行比较分析。仿真结果表明, 当系统存在乘性噪声时, MC-MKF的估计精度明显优于MSSRCKF, 且计算量与MSSRCKF基本一致。
针对快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)*算法应用于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)航迹规划时采样效率低、收敛速度慢、航迹代价大的问题, 采用势场法引导树扩展加快算法收敛速度。采用优化算法重选父节点及重新布线，生成比RRT*算法代价更小的初始航迹。基于初始航迹构建启发式采样区域，以更有效地优化初始航迹, 给出一种改进RRT*算法; 基于模型预测控制, 设计航迹规划策略, UAV在飞行中能良好地应对环境中的动态威胁。数学仿真实验结果表明, 改进算法能快速地生成代价更小的初始航迹, 并在后续航迹优化的过程中更有效地减少航迹代价, 可被应用于无人机在线规划任务。
针对多智能体编队加权中心点的目标跟踪问题, 提出一种基于滑模的固定时间收敛控制方法。每个智能体仅利用与邻居之间有限的信息交互, 通过各自的估计器实现对整个队形的加权中心点位置的快速、准确估计。同时, 提出一种基于状态依赖的可变指数系数滑模函数控制方法, 利用多智能体系统之间的相对位置作为队形约束, 解决队形的歧义问题, 并且所设计的滑模函数不存在奇异问题。估计器和控制器均能够保证在固定时间内收敛, 因此所提控制方法能够保证编队的加权中心点在固定时间内跟踪给定的参考轨迹, 且收敛时间与智能体的初始状态无关。最后, 通过仿真验证了所提方法的有效性。
为了实现环月全球定位卫星星座设计，概述了月球全球定位卫星星座的研究现状，对基于远距离逆行轨道(distant retrograde orbit，DRO)的环月星座进行深入研究。首先，以圆型限制性三体模型的平面DRO为初值，以DRO初始相位角、轨道平均周期和z方向运动振幅作为参数描述三维DRO，计算双圆限制性四体模型中保持3年稳定的DRO。然后，借鉴地球轨道Walker星座概念，提出基于DRO基准轨道等相位差部署的环月星座设计方法。最后，针对卫星总数量均为16的DRO环月星座，分析单基准轨道、双基准轨道和四基准轨道星座的性能，验证了所提方法的有效性。
在以太阳作为目标源的天文测速导航中，多普勒速度量测量存在较多野值误差，严重影响导航精度。对此，提出一种基于高斯过程回归与无迹卡尔曼滤波(Gaussian process regression and unscented Kalman filtering，GPR-UKF)的野值检测修复方法，建立速度量测量的动态预测模型。此外，还针对不同参数对模型精度的影响进行研究。经仿真验证，所提方法效果显著优于传统野值处理方法。
针对定速地形跟随飞行全局离线规划方案数据存储量大、机动飞行油耗大等问题, 提出基于级联模型预测控制(cascaded model predictive control, CMPC)的能量协调在线轨迹规划与跟踪方案。首先, 利用飞行器纵向质点运动学模型设计模型预测控制(model predictive control, MPC)在线轨迹规划器。从能量分配原理出发确定速度变化规律, 对于飞行时总能量不变而导致能量分配不合理的情况, 引入虚拟控制量实现总能量动态调节, 完成能量协调策略设计。其次, 引入地形粗糙度概念描述地形起伏程度, 基于此提出规划器自适应时域方案, 对于不同地形实现预测时域动态调节。结合MPC轨迹跟踪控制器, 并利用真实地形数据进行仿真实验。实验结果表明, 所提方案可在与全局离线规划方案航迹差异不大的前提下, 实现在线轨迹规划, 显著降低油耗，提高航程极限, 完成复杂地形的机动飞行任务。
以惯性导航系统(inertial navigation system, INS)/5G组合导航系统为研究对象, 首先, 针对低成本的惯性传感器信噪比(signal to noise ratio, SNR)较低进而影响组合导航精度的问题, 提出一种改进阈值的清除迭代经验模态分解间隔阈值(clear iterative empirical mode decomposition interval-thresholding, EMD-CIIT)算法, 有效提升惯性传感器的SNR, 以及提升组合导航系统的定位精度。然后, 针对同频5G机会信号的同频干扰、钟差、钟漂等因素导致伪距值异常的问题, 提出一种基于自适应卡尔曼滤波的紧组合导航算法, 利用基于马氏距离的5G伪距置信度方案, 实时调整观测协方差矩阵, 从而抑制伪距异常值对定位精度的影响, 进一步提高定位的可靠性。最后, 分别采用数值仿真与实验手段验证所提方案的有效性和优越性。
如何在现代战场环境中，为战斗机进行高效且安全的路径规划，同时考虑载机威胁、油耗、任务时限、转弯半径等多重限制因素，以提高作战效能。针对这些多方面需求，提出一种多约束条件下的战斗机路径规划方法，即将三维地形、威胁源、能耗、任务用时等限制条件综合考虑，构建改进粒子群优化算法中的聚合适应度函数，并使用极限曲率矩阵评估路径可飞性。此外，可以根据任务需求确定各约束条件对结果的权重。实验证明，该方法能够快速有效地生成符合要求的最优路径，并具备实际应用价值。
针对大迎角飞行控制过程中存在的强气动非线性和模型不确定性, 提出一种基于改进跟踪微分器的增量动态逆控制方法。考虑飞行器大迎角飞行姿态控制动力学特性, 设计了外环为动态逆、内环为增量动态逆的控制器。针对采用传统跟踪微分器获得增量动态逆所需的角加速度信息时存在的信号颤振和滤波效果差的问题, 采用非线性函数和线性函数结合的方式, 设计了一种改进的跟踪微分器。通过大迎角飞行数值仿真, 验证了设计的跟踪微分器在准确提取角加速度的同时具有一定的抗噪性, 基于此微分器设计的增量动态逆控制器对气动不确定性具有鲁棒性。
针对北斗星上信号发射通道中高功放和滤波器引起的导航信号非线性失真问题, 提出间接学习结构的数字预失真用以补偿导航信号产生的非线性失真。通过采用带宽最大的非对称恒包络二进制偏移载波(asymmetric constant envelope binary offset carrier, ACE-BOC)调制的北斗B2信号, 验证数字预失真对补偿导航信号非线性失真的有效性及可行性, 并从调制星座、功率谱、相关函数、S曲线过零点偏差等信号评估指标对数字预失真处理前后的信号进行对比分析。实验结果表明, 数字预失真可以有效抑制20 dB的带外功率损失, 相关损失可由0.7 dB下降到0.009 dB以及S曲线过零点偏差由0.88 ns下降到0.002 9 ns。本文所提的数字预失真模型可有效改善信号发射通道引起的信号非线性失真。
为了延长高轨卫星的角动量卸载周期, 提出一种用于高轨卫星角动量管理的太阳电池阵转角控制方法。首先, 构建出太阳电池阵转角控制作用模型, 并将用于卫星角动量管理的太阳电池阵转角控制转化为约束优化问题。然后, 从工程实用的角度出发, 根据常用的两翼太阳电池阵对称布局的特点, 简化用于角动量管理的太阳电池阵转角控制问题, 提出简单实用的太阳电池阵转角控制律。最后, 通过数值仿真和某遥感卫星的在轨环境干扰数据对所提方法进行验证。结果表明, 所提方法可以显著降低卫星角动量的积累, 延长角动量卸载周期。
自主导航能力是无人系统所要具备的核心能力。近年来, 无人系统作业的环境日益复杂, 所面临的任务也越来越有挑战性, 这对其自主导航能力提出更高的要求。随着神经科学和人工智能的不断发展, 基于动物大脑空间导航机理的类脑导航技术已经成为一种解决复杂环境下智能导航问题的方案。本文对类脑智能导航技术的发展历程进行梳理与总结, 重点讨论类脑导航的空间认知模型建模技术及其应用技术——类脑同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术及类脑集群导航技术。最后, 总结目前类脑导航技术面临的挑战和不足, 并探讨未来的重要发展方向。
针对集群路径规划中的运算量大、拥堵和碰撞等造成非弹性虚拟管道可行域受限的问题, 提出一种基于弹性面域特性的虚拟管道模型。首先, 提出弹性面域的概念, 其弹性有界平面可作为虚拟管道的边界, 能够有效利用脊曲线横截面附近的空余空间来改变可行域范围。其次, 以管道内部空间的脊曲线为基准扩展安全区域, 改进路径规划算法以适用于弹性面域虚拟管道。最后, 通过对比仿真实验, 验证该模型及所提算法在不同环境下的适用性及优越性。该研究对虚拟管道概念在集群路径规划领域中的推广应用具有一定的实用价值。
