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无人机的导引及协同编队飞行控制技术研究

作　者: 嵇亮亮
导　师: 姜长生
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 无人机导引编队飞行自适应控制鲁棒控制协同攻防三维动画
分类号: V249
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 579次
引　用: 2次
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内容摘要

由于无人机具有超机动和无人员伤亡等众多优点,无人机成了各国研究的热点。无人机的导引是无人机完成任务的前提,多机协同作战是取得空战胜利的重要因素,而如何使多架无人机保持近距离编队飞行又是目前有关无人机的研究热点之一。本文以无人机为研究背景,主要研究了无人机的导引、无人机编队飞行以及无人战斗机多机协同攻防等技术。首先,研究了基于智能控制无人机的导引技术,根据导引过程中目标和无人机之间的相对接近速度和视线转动角速度决定无人机法向加速度的原理,用模糊控制方法和神经网络方法实现了对无人机的导引,并结合遗传退火算法的寻优功能,对模糊控制的导引方式进行了优化,使得导引结果时间更短、消耗的能量更少,仿真结果证明了以上方法的有效性。其次,研究了同一水平面内的无人机编队飞行的队形控制器的设计,根据长机尾涡对僚机的影响,分别用自适应控制、鲁棒控制和模糊控制这三种方式实现了队形控制,队形控制器的控制效果通过仿真得到了验证。为了提高编队队形的鲁棒性,提出了队形的容错控制。接着,对无人机群之间的协同攻防技术进行了研究,利用模糊C-聚类和遗传算法将大规模的机群间的对抗转化为多个作战小组之间的对抗。在小组内部,基于三维空战态势建立了目标威胁度矩阵,并结合我方多架无人机重要程度不完全相同的原因,建立了协同攻防效度矩阵。在此基础之上,给出了攻击逻辑决策方法,并利用RBF神经网络进行了智能决策,给出仿真。最后,基于Creator和Vega设计了三维动画仿真,并基于MFC设计了三维动画仿真演示平台,生动的演示了机群分组、编队飞行和2VS4空战。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-15
第一章绪论  15-22
  1.1 课题的研究背景及意义  15-18
    1.1.1 无人机在现代战争中的重要作用  15-16
    1.1.2 无人机导引的特点及其重要性  16
    1.1.3 无人机编队飞行的意义  16-17
    1.1.4 无人机多机协同攻防的关键技术  17-18
  1.2 无人机导引的国内外研究现状及发展趋势  18-19
  1.3 无人机编队飞行的国内外研究现状及发展趋势  19-20
  1.4 多机协同攻防的国内外研究现状及发展趋势  20-21
  1.5 本文的主要研究内容  21
  1.6 本章小结  21-22
第二章无人机导引技术研究  22-43
  2.1 无人机导引概述  22-23
  2.2 无人机导引模型的建立  23-26
    2.2.1 无人机导引模型  23-25
    2.2.2 无人机导引律的研究  25-26
  2.3 无人机模糊导引研究  26-33
    2.3.1 模糊控制的基本原理  26-27
    2.3.2 模糊控制在无人机导引中的应用  27-30
    2.3.3 无人机模糊导引仿真示例  30-32
    2.3.4 无人机模糊导引仿真结果分析  32-33
  2.4 基于遗传退火算法优化的模糊导引研究  33-37
    2.4.1 遗传退火算法优化模糊导引的基本原理  33-34
    2.4.2 遗传退火算法优化模糊导引  34-36
    2.4.3 仿真结果比较与分析  36-37
  2.5 无人机神经网络导引研究  37-42
    2.5.1 神经网络控制的基本特点  37
    2.5.2 径向基神经网络  37-38
    2.5.3 神经网络控制在无人机导引中应用  38-39
    2.5.4 无人机神经网络导引仿真示例  39-42
  2.6 本章小结  42-43
第三章无人机编队飞行控制技术研究  43-67
  3.1 无人机编队飞行概述  43-44
  3.2 无人机编队飞行基本方式及其原理  44-47
    3.2.1 编队的基本方式及优缺点  44
    3.2.2 本文采用的队形控制方式  44-45
    3.2.3 无人机编队飞行队形保持控制原理  45-47
  3.3 无人机编队飞行相对运动模型建立  47-48
  3.4 基于自适应控制的无人机编队飞行队形控制器设计  48-57
    3.4.1 长机尾涡时变影响僚机速度  48-52
    3.4.2 长机尾涡时不变影响僚机速度  52-54
    3.4.3 长机尾涡时不变影响僚机速度与偏航角  54-57
  3.5 基于鲁棒控制的无人机编队飞行队形控制器设计  57-61
  3.6 基于模糊控制的无人机编队飞行队形控制器设计  61-63
  3.7 无人机编队飞行队形容错控制  63-66
    3.7.1 编队节点与编队矩阵  63-64
    3.7.2 队形容错控制算法  64-66
  3.8 本章小结  66-67
第四章无人机多机协同攻防技术研究  67-86
  4.1 编队无人机群协同攻防技术研究的重要意义  67-68
  4.2 目标机群分组  68-70
    4.2.1 基于模糊C－均值聚类法的目标机群分组  68-69
    4.2.2 目标机群分组算例仿真  69-70
  4.3 我方机群分组  70-75
    4.3.1 机群分组态势评估  70-71
    4.3.2 我方机群分组  71-72
    4.3.3 遗传算法在我方机群分组中的应用  72-73
      4.3.3.1 染色体编码以及适应度函数的确定  73
      4.3.3.2 遗传算法求解我方机群分组的步骤  73
    4.3.4 我方机群分组算例仿真  73-75
  4.4 编队内多机协同攻防  75-84
    4.4.1 目标威胁度矩阵的建立  75-79
      4.4.1.1 三维空战态势威胁指数  76-77
      4.4.1.2 威胁评估中各威胁指数权重的确定  77-78
      4.4.1.3 建立目标威胁度矩阵  78-79
    4.4.2 协同攻防效度矩阵的建立  79-80
    4.4.3 多机协同攻防逻辑决策  80-81
    4.4.4 多机协同攻防智能决策系统设计  81-82
    4.4.5 多机协同攻防算例仿真  82-84
  4.5 本章小结  84-86
第五章三维动画可视化仿真研究  86-107
  5.1 可视化仿真技术概述  86-88
    5.1.1 MultiGen Creator 简介  86-87
    5.1.2 Vega 简介  87
    5.1.3 MFC 编程原理简介  87-88
  5.2 模型建立与视景管理  88-95
    5.2.1 实体模型的建立  88-89
    5.2.2 视景的管理  89-95
      5.2.2.1 配置Group.adf 文件  90-91
      5.2.2.2 配置Formation.adf 文件  91-92
      5.2.2.3 配置Attack.adf 文件  92-95
  5.3 视景驱动与三维动画仿真实现  95-106
    5.3.1 仿真平台建立  95-97
    5.3.2 分组演示仿真实现  97-102
      5.3.2.1 情景描述  97
      5.3.2.2 编程实现  97-101
      5.3.2.3 效果演示  101-102
    5.3.3 编队飞行仿真实现  102-103
      5.3.3.1 情景描述  102
      5.3.3.2 编程实现  102
      5.3.3.3 效果演示  102-103
    5.3.4 空战演示仿真实现  103-106
      5.3.4.1 情景描述  103
      5.3.4.2 编程实现  103
      5.3.4.3 效果演示  103-106
  5.4 本章小结  106-107
第六章总结及展望  107-109
  6.1 本文的主要工作  107
  6.2 本文的不足和进一步展望  107-108
  6.3 本章小结  108-109
参考文献  109-113
致谢  113-114
在学期间所发表的学术论文  114-115
附录一  115

无人机的导引及协同编队飞行控制技术研究

内容摘要

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