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作者：卢江松国防科学技术大学

学位级别：硕士

面向多机协同突防的航迹规划技术对于提高作战飞机突防能力具有重要现实意义。随着防空武器装备的发展,战场威胁环境具有更强的危险性、不确定性,作战任务约束具有更明显的多样性,使得多机协同突防面临的任务环境更加复杂,突防航迹规划... 详细信息

面向多机协同突防的航迹规划技术对于提高作战飞机突防能力具有重要现实意义。随着防空武器装备的发展,战场威胁环境具有更强的危险性、不确定性,作战任务约束具有更明显的多样性,使得多机协同突防面临的任务环境更加复杂,突防航迹规划更加困难。针对于此,本文主要研究了以下问题: 1、多机协同航迹规划问题分析与建模。在考虑地形遮蔽因素的基础上对由各种威胁源组成的综合威胁空间进行了分析与建模,设计了区域通视性检测指标,能够对不确定性威胁分布进行有效评估;通过对传统地形平滑处理技术的改进,设计了三维空间地形跟随飞行高度预估算法,将三维空间的航迹规划问题转化为二维空间的航迹规划问题;在综合考虑终端任务约束、时间任务约束两种常见任务约束,以及飞行器机动性能、多机协同等约束条件的基础上,构造了多约束条件下的多机协同航迹规划问题模型,为进一步研究求解方法奠定了基础。 2、基于改进蚁群算法的航迹规划方法研究。针对蚁群算法存在早熟收敛的缺点,综合考虑信息素更新过程中解的目标函数值和空间分布特性,设计了基于免疫机制的多样性选择算子,以保证种群的多样性。针对当前带终端任务约束和时间任务约束的航迹规划问题各种求解方法中存在的不足,根据突防飞行面临的多任务约束特征,在蚁群算法框架下,分别设计了双向搜索机制和Hopfield神经网络飞行时间预估算法,使改进后的蚁群算法能够很好地满足各种约束条件。 3、基于协同进化机制的多机协同航迹规划问题求解。设计了基于协同进化的多机协同航迹规划求解框架,将高维、大规模的多机航迹规划问题分解为了多个低维、小规模的单机航迹规划子问题;各子问题通过协同和迭代优化以获得全局最优或较优解,其中各个子问题之间的协同包括时间协同约束、空间协同约束、综合协同航迹代价计算三方面内容;设计了多蚁群协同进化算法,通过多个蚁群的进化与协同,实现了多机协同航迹的规划。本文提出了一种多机协同突防航迹规划问题的求解方法,在某飞行器任务规划系统平台的基础上设计了航迹规划组件,在实践中得到了应用。

关键词：多机协同航迹规划终端约束时间约束蚁群算法免疫选择协同进化

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无人作战飞机高生存率突防航迹规划技术研究

无人作战飞机高生存率突防航迹规划技术研究

作者：许浩国防科学技术大学

学位级别：硕士

现代战争中,无人作战飞机将面临由预警雷达、截击机、地空导弹和防空火炮等武器系统组成的防空系统的威胁。特别是随着遥感和探测技术的飞速发展,防空系统的探测距离、射击精度和抗干扰能力等迅速提高,无人作战飞机将面临越来越严重的... 详细信息

现代战争中,无人作战飞机将面临由预警雷达、截击机、地空导弹和防空火炮等武器系统组成的防空系统的威胁。特别是随着遥感和探测技术的飞速发展,防空系统的探测距离、射击精度和抗干扰能力等迅速提高,无人作战飞机将面临越来越严重的威胁环境。合理制定作战航迹,提高其在突防作战中的生存率,有着重要的实战意义。降低无人作战飞机被敌方雷达发现的几率可以有效地提高其突防生存率。有两种方法可以实现这一点。一是采用航迹RCS缩减优化的方法,使得按航迹飞行的无人作战飞机能够以尽可能小的RCS姿态面对敌方探测雷达;二是利用战场地形环境,将航迹分布在敌方雷达探测盲区内。论文主要从这两方面展开研究。首先,论文对高生存率突防航迹规划问题进行了分析,确定了规划的优化目标,包括雷达探测距离、雷达探测概率等;确定了规划的约束条件,包括飞机性能约束、战场环境约束等。对优化目标和约束条件的量化计算方法进行了分析,为进一步建模计算作了准备。然后,论文对航迹RCS缩减优化方法进行了研究,对遗传算法在无人作战飞机航线规划中的应用进行了分析,着重分析了编码方式、选择算子、交叉算子、变异算子的定义,设计了无人作战飞机航迹遗传规划算法;在此基础上,对RCS缩减航迹的优化目标和约束条件进行建模,设计并实现了基于遗传算法的无人作战飞机RCS缩减航迹规划算法;设计了一系列典型算例来检验算法的可行性。之后,论文对战场地形环境利用方法进行了研究,提出了基于神经网络的低空突防航迹规划方法,确定了势场的传播顺序、建立了神经网络数值势场,从而实现了用伪并行方法对神经网络进行模拟。算法一方面将威胁与飞行代价综合考虑;另一方面通过建立空间单峰势场确保了航迹的全局最优性。最后,为了确保所规划航迹的正确性,论文提出采用可视化的手段表现航迹与周围战场环境、电磁环境、探测模型之间位置关系的方法对航迹进行检验。在此基础上提出了使用B样条曲面对离散探测距离点进行插值的改进方法,形成连续RCS探测距离曲面,提高了检验准确性。完成了一个试验系统,对规划算法生成的航迹进行了检验。

关键词：无人作战飞机航迹规划雷达探测低空突防遗传算法可视化检验

协同作战能力（CEC）中实时信息分发控制技术研究

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协同作战能力（CEC）中实时信息分发控制技术研究

作者：艾小锋国防科学技术大学

学位级别：硕士

协同作战是未来战争发展的必然趋势,要实现协同作战,就必须有提供战场态势信息共享能力的系统。协同作战能力(CEC)就是美军为了适应新时期海军防御协同作战的需要而开发的一套新式作战系统,它充分利用计算机、通信网络和性能优越的处理... 详细信息

协同作战是未来战争发展的必然趋势,要实现协同作战,就必须有提供战场态势信息共享能力的系统。协同作战能力(CEC)就是美军为了适应新时期海军防御协同作战的需要而开发的一套新式作战系统,它充分利用计算机、通信网络和性能优越的处理器,实现了目标跟踪与识别、航迹复合、雷达信息捕获提示以及所有作战单位协同作战的功能。经过近20年的发展,CEC已经比较成熟,但还存在带宽要求高、数据共享盲目、网络规模扩大困难以及开放性差等不足。为了构建我军协同作战能力网络,提高我军协同作战能力,就有必要研究CEC的核心技术,并弥补CEC存在的不足,最终实现我军协同作战能力的跨越式发展。本文从信息分发角度出发,研究CEC中实时信息分发控制技术,建立了一个综合的实时信息分发控制模型,有针对性地解决CEC目前还存在的问题: 针对CEC开放性差的问题,提出了基于以数据为中心的发布订购(DCPS)的信息分发模型。根据CEC的功能和性能需求,首先设计了基于中间件的网络节点和网络组件框架,在此基础之上,遵循OMG DDS标准,建立了基于DCPS的信息分发模型,在TAO DDS中实现了该模型,通过对CEC中可能的应用进行实验,说明该模型更适应网络的动态性,增强网络开放性,对扩展网络规模也有利。针对CEC网络规模扩大困难的问题,设计了自适应QoS控制策略。利用TAODDS底层的服务质量(QoS)保证机制来确保信息信息分发的实时性,以往返时延(RTT)和时延抖动为指标,测试了底层QoS保证机制的性能,结果令人满意。但是现有QoS均为静态的,发布/订购过程中不能更改,导致网络随着节点数的增加而出现资源抢占冲突,为此,设计了应用层的自适应QoS控制策略。通过反馈和预测网络资源占用状态,由自适应函数自动调整发布者和订购者的QoS参数:时延、资源占用量、优先级等,在保证每组发布/订购(P/S)实时性要求的同时,平衡各组发布/订购之间的资源占用率,最大限度地满足所有的发布/订购成员,并在无线IP网络中验证了自适应QoS控制策略的性能。针对CEC宽带要求过高和数据共享的盲目性问题,设计了信息传输前的数据过滤机制。先采用基于信息熵的数据分类方法,将节点多个传感器收集的信息分为冗余、互补和冲突三大类,滤去冲突数据,在此基础之上,再利用各节点传感器的置信度,将剩余的信息划分为不同等级,等级越高,发布的优先级就越高;丢弃置信度低于设定阈值的信息,保证网络中传输的数据都是有意义的信息。最后进行了仿真实验。

关键词：协同作战能力发布/订购服务质量自适应控制数据过滤

面向地面时敏目标打击的多UCAV协同任务规划问题研究

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面向地面时敏目标打击的多UCAV协同任务规划问题研究

作者：裴鑫浩国防科学技术大学

学位级别：硕士

时敏目标打击作为现代局部战争中的一项重要内容，已经成为世界军事舞台上重要的作战模式。近年来，无人作战飞机（Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV）在局部战争中的作用越来越重要，无人作战飞机将成为未来数十年里打击时敏目标... 详细信息

时敏目标打击作为现代局部战争中的一项重要内容，已经成为世界军事舞台上重要的作战模式。近年来，无人作战飞机（Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV）在局部战争中的作用越来越重要，无人作战飞机将成为未来数十年里打击时敏目标的重要武器装备。然而，随着作战环境复杂化，作战任务多样化以及作战范围扩大化，使得UCAV很难单独完成任务，目前无人作战飞机的基本作战形式为多UCAV协同作战。多UCAV协同任务规划问题可以分解成任务分配和轨迹规划两个层次，其中每一层都可以看成是一个多目标优化问题，主要研究的内容是满足任务需求和UCAV自身性能约束的条件下，如何加强动态环境中多UCAV协同控制能力。解决该问题的核心在于对问题进行合理建模以及求解算法的设计。在多UCAV协同打击时敏目标的背景下，论文主要开展了以下研究：（1）从时敏目标的“时间窗口”特性和时序特性出发，分析了打击时敏目标的重点和难点，通过对打击时敏目标的6个阶段分析，将打击时敏目标任务过程分解为侦察、打击和评估三个子任务，并根据时敏目标的打击过程和打击模式以及对典型的时敏打击样式进行分析，提出了面向地面时敏目标打击的多UCAV协同作战样式。（2）对多UCAV协同任务分配问题的约束条件和性能指标进行了深入分析和形式化描述，提出了带有时敏特性函数的代价模型，考虑合作博弈能够通过参与者之间合作的方式得到整体代价最小的特点，根据合作博弈理论建立了基于时序约束和“时间窗口”特性的多UCAV协同任务分配模型，并且利用Nash BargainingSolution（NBS）方法对问题进行求解。（3）从加快求解速度，便于计算机求出问题的数值解的角度出发，根据动态规划理论，将轨迹规划问题转化为最优离散规划问题，在考虑航线冲突的条件下，建立了轨迹规划的代价模型。进而，从提高算法求解效率的角度出发，提出了改进的策略迭代方法。（4）通过仿真实验，验证了基于合作博弈的任务分配算法和基于改进策略迭代的轨迹规划算法的有效性，并且验证了在有突发威胁的情况下算法的在线重规划能力。实验表明，论文的任务规划方法能够充分利用时敏目标打击问题中的时间窗口特性和时序特性，满足多UCAV协同打击地面时敏目标的任务要求，并且实时性良好。

关键词：无人作战飞机时间敏感目标任务分配协同任务规划轨迹规划动态规划合作博弈

无GPS依赖的无人机定位方法及ROS实现研究

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无GPS依赖的无人机定位方法及ROS实现研究

作者：唐邓清国防科学技术大学

学位级别：硕士

近年来,无人机系统能力不断提升,在城市反恐侦察、灾害监测、物流配送、交通疏导等军事和民用领域崭露头角,应用前景尤为广阔。无人机定位是无人机遂行动态任务的必要环节,也是无人机自主能力的重要体现。针对城市建筑群/森林/室内弱GP... 详细信息

近年来,无人机系统能力不断提升,在城市反恐侦察、灾害监测、物流配送、交通疏导等军事和民用领域崭露头角,应用前景尤为广阔。无人机定位是无人机遂行动态任务的必要环节,也是无人机自主能力的重要体现。针对城市建筑群/森林/室内弱GPS和作战区域伪GPS等环境下的应用需求,深入研究无GPS依赖的无人机定位方法,充分利用自身机载或者外部辅助传感设备探索不依赖GPS信号的融合定位。本文分别从地基定位系统和机载定位系统两种途径展开研究,选用摄像机、激光扫描仪、惯性测量单元等传感器获取外界和自身状态信息,采用图像分割、滤波、优化等技术,估计无人机飞行过程中的位姿等状态信息。本文主要工作及创新点如下:(1)基于Chan-Vese模型的无人机图像目标检测方法采用Chan-Vese模型,对地基双目视觉系统跟踪并拍摄的无人机飞行图像进行图像分割,能够适应无人机图像成像的拓扑结果变化,随后根据无人机形状以及运动特征定位出无人机目标区域,并在此区域中计算出无人机的头部中心坐标。在图像分割部分,根据具体应用场景设计了感兴趣区域(ROI)、初始化条件、迭代停止条件等一系列约束条件,整体上增强了算法的精确性和实时性。(2)基于卡尔曼滤波的无人机空间定位方法利用无人机在左右图像中的位置,以及转台实时反馈的姿态信息,设计了扩展卡尔滤波器解算无人机空间位置,有效地提高了定位精确性和鲁棒性。此扩展卡尔曼滤波器运用了无人机飞行运动以及转台转动运动的空间连续特性,很大程度上降低了由无人机图像目标检测误差或者转台姿态测量误差造成的无人机空间定位误差。(3)基于合作二维码(Apriltag)系统的多相机/激光传感器联合标定方法多传感器标定是估计各传感器坐标系之间转换关系的过程,它的精度直接影响了多传感器数据融合的精度。合作二维码Apriltag系统能够高精度地估计摄像机位姿,是实现多传感器高精度联合标定的基础。本方法将多个Apriltag按照一定的规律排布形成Apriltag阵列,作为辅助标定物。以相机-相机,激光-相机的原则分组估计各组内传感器之间的外部参数并进行非线性优化。最后对整个传感器系统各传感器之间的外部参数进行全局优化,进一步提高标定精度。(4)机载视觉/激光融合的定位方法摄像机和激光扫描仪分别从不同的层面获取环境信息,对不同环境的适用性更是具有各自的优劣势。融合摄像机、激光扫描仪等机载传感器数据,形成优劣势互补,一方面可以弥补单一传感器存在的测量缺陷,提高对环境的适应性,另一方面可以提高定位的精度。本方法首先采用光流法跟踪激光扫描点在图像中的投影点,从而获得这些图像点的深度信息,随后依次通过PnP解算,卡尔曼滤波、非线性优化过程精确估计无人机位姿。(5)基于机器人操作系统ROS的算法实现以及开源发布机器人操作系统ROS(Robot Operating System)以其增强机器人领域代码复用性的设计目的,很快受到了人们广泛的关注并实现了较快的发展。在ROS基础上,搭建了基于Gazebo的无人机定位算法研究仿真平台,并完成了算法的仿真实验验证以及实物飞行实验验证,实现了基于地基双目视觉的无人机定位ROS算法包、机载多传感器联合标定ROS算法包以及机载多传感器融合的无人机定位ROS算法包,并开源发布了核心算法包。

关键词：无GPS依赖定位 Chan-Vese模型卡尔曼滤波 Apriltag ROS 传感器融合

多无人机监督控制系统的人机动态功能分配研究

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多无人机监督控制系统的人机动态功能分配研究

作者：王阔天国防科学技术大学

学位级别：硕士

在多无人机监督控制系统中,操作员在自动化系统的辅助下完成规划、问题求解、意外事件的处理。合理分配操作员和自动化系统的功能即人机功能分配对单个操作员有效控制多架无人机具有十分重要的意义。人机功能分配存在两种方式:静态功... 详细信息

在多无人机监督控制系统中,操作员在自动化系统的辅助下完成规划、问题求解、意外事件的处理。合理分配操作员和自动化系统的功能即人机功能分配对单个操作员有效控制多架无人机具有十分重要的意义。人机功能分配存在两种方式:静态功能分配和动态功能分配。由于静态功能分配存在着一些问题,如可能产生“人不在回路”的现象,因此需要开展多无人机监督控制系统的人机动态功能分配的研究。本文针对该问题进行了研究,主要完成了以下几个方面的工作: 1.在理解多无人机监督控制内涵的基础上,开发了多无人机监督控制仿真系统,为开展人机动态功能分配的研究提供了平台支撑。 2.提出了基于模糊逻辑的人机功能动态分配方法。动态功能分配需要解决两个基本问题:系统自主等级的定义和系统自主等级的改变方法。对应地本文定义了多无人机监督控制系统自主等级,提出了基于模糊逻辑的自主等级改变方法。 3.建立了多无人机监督控制系统的离散事件仿真模型。分析了多无人机监督控制系统的人机交互属性和事件类型,描述了事件到达过程及服务过程,建立了多无人机监督控制系统的离散事件仿真模型;利用MATLAB提供的SimEvent工具箱,实现了多无人机监督控制系统的离散事件仿真模型,用以支撑动态功能分配对系统性能影响的研究。 4.研究了动态功能分配对多无人机监督控制系统性能的影响。引入等待时间的概念,建立了系统性能的评价标准。分别采用人在回路实验和模型仿真两种方法,研究了动态功能分配对系统性能的影响。研究结果表明动态功能分配能够有效缩短系统等待时间,提高系统性能。

关键词：多无人机监督控制动态功能分配自主等级离散事件仿真模型等待时间

基于嵌套二维码的车载旋翼无人机自主跟踪与降落技术研究

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基于嵌套二维码的车载旋翼无人机自主跟踪与降落技术研究

作者：金绍港国防科学技术大学

学位级别：硕士

近年来,旋翼无人机因其具有成本低、重量轻、机动性好、隐蔽能力强等独特的优势,广泛应用于军事侦察、电力巡查、快递配送等军民领域,越来越受到国内外高度重视。同时,未来作战是无人化作战,旋翼无人机与无人车形成空地一体化作战是一... 详细信息

近年来,旋翼无人机因其具有成本低、重量轻、机动性好、隐蔽能力强等独特的优势,广泛应用于军事侦察、电力巡查、快递配送等军民领域,越来越受到国内外高度重视。同时,未来作战是无人化作战,旋翼无人机与无人车形成空地一体化作战是一种趋势,旋翼无人机在军事领域的应用也将越发广泛。针对旋翼无人机降落在地面移动平台上进行充电或者回收的应用需求,深入研究合作二维码标志的定位方法,充分利用机载传感器的定位信息,控制车载旋翼无人机自主跟踪并且降落在地面移动平台上。本文分别从合作二维码的识别与检测、合作二维码的定位数据处理以及旋翼无人机的自主控制等方面展开研究,采用感兴趣区域、PnP、滤波、误差补偿等技术,估计旋翼无人机飞行过程中的位姿等状态信息,实现了旋翼无人机自主跟踪并且降落在地面移动平台上。本文主要工作及贡献如下:(1)基于ROI的合作二维码算法加速策略针对合作二维码(apriltag)识别与定位程序运行速度慢的特点,采用目标跟踪算法选定合作二维码存在的区域,实时更新合作二维码在像平面坐标系中的位置坐标。减少了合作二维码算法在图像处理时遍历的像素的数量,极大地提高了合作二维码算法的运行速度,保证了定位算法的实时性。(2)合作二维码抗干扰方法针对合作二维码在实际检测过程中,可能存在合作二维码部分缺失或者部分被遮挡导致无法解算位姿信息的问题。深入研究合作二维码位姿解算的原理,充分利用PnP问题的特性,采用补全缺失顶点的方法构成P4P问题,提高了合作二维码的姿态位置解算算法的鲁棒性。(3)合作二维码精确位置估计方法深入研究了合作二维码的检测与识别的原理,设计了合作二维码的嵌套布局。利用线性回归的方法,求解嵌套合作二维码系统中不同尺寸的合作二维码标志的定位误差模型,补偿定位结果。再将误差补偿后的定位数据加权融合并作平滑处理,提高了定位信息的精度。(4)车载旋翼无人机自主跟踪与降落策略针对本文所使用的车载旋翼无人机的特点,设计了位置控制回路、速度控制回路、偏航控制回路以及高度控制回路。根据车载旋翼无人机自主跟踪与降落过程中的实际情况,将车载旋翼无人机的飞行状态划分为悬停控制、跟踪控制以及降落控制。在车载旋翼无人机自主跟踪与降落的软件框架下,设计了ROS节点与话题,实现了实验所涉及到的算法,成功使旋翼无人机鲁棒、准确地降落在地面移动平台上。(5)控制无人机的人机交互方法提出了一种用摄像头识别操纵者的脸部表情,通过表情状态控制无人机的人机交互方法。将人脸脸部的愤怒、悲伤、高兴、惊讶、藐视、恐惧、厌恶和中性八种表情分别对应控制无人机的上下、偏航、滚转和俯仰八种运动状态。分析了人脸表情控制无人机的原理,设计了软件框架,实现了ROS包算法。(6)无人机视觉引导装置深入研究合作二维码的检测与识别的原理,根据其黑白相间的特点,设计了一款可夜间使用的无人机视觉引导装置。巧妙地将黑白相间的合作二维码放在视觉光源上,调节亮度使合作二维码的结构完整地显示在光源上。最终,实现了旋翼无人机夜间降落。

关键词：二维码嵌套车载旋翼无人机跟踪降落 ROS 人脸表情

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有人机/无人机协同中的交互控制技术研究

有人机/无人机协同中的交互控制技术研究

作者：闫晔国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着无人机相关技术的不断发展,无人机的应用日趋广泛,有人机和无人机协同作战模式将从理想走入现实。有人机和无人机优势互补,分工协作,可以将各自的效能发挥到最大。设计有效的有人机与无人机之间的交互控制接口系统,将为有人机/无人... 详细信息

随着无人机相关技术的不断发展,无人机的应用日趋广泛,有人机和无人机协同作战模式将从理想走入现实。有人机和无人机优势互补,分工协作,可以将各自的效能发挥到最大。设计有效的有人机与无人机之间的交互控制接口系统,将为有人机/无人机协同任务的完成提供有力的保障。本论文针对有人机/无人机协同任务的背景,研究基于自然语言理解的相关方法,设计接口系统实现有人机对无人机的任务控制,主要工作如下: 首先,在分析了现有无人机的任务类型、基于任务层的无人机控制的基本要求和有人机/无人机协同任务的特点基础上,建立面向自然语言接口的无人机任务控制模型,并设计了基于自然语言理解的无人机指令理解系统(NL-CUS)结构。针对现有语音识别引擎输出识别文本的文本碎片和音字转换错误等特点,研究了基于音字匹配的最大分词算法,在词汇层抑制部分识别错误。设计了基于领域的自然语言指令(NLC)文法和领域句法树结构,采用自底向上的句法分析技术和基于领域句法树的实例匹配计算,实现了对输入指令的理解,输出了指令中的任务相关参数。对自然语言理解模块和NL-CUS进行实验,衡量其可靠性,并提出改进设想。通过相关实验,验证了本文所设计的基于自然语言理解的无人机指令理解系统的有效性。针对指令词条在语音识别中产生的音节混淆现象,设计了词条间的音节混淆度函数,并改进了指令集,实验结果表明改进后的指令集识别理解率有所提高。为了将面向自然语言接口的无人机任务控制模型转化为无人机可执行任务序列,本文在研究基于神经网络的势场路径规划算法、基于移动视窗的路径规划策略的基础上,将两种算法有机结合,提出一种未知静态环境下无人机的路径规划算法。

关键词：无人机交互指令理解自然语言理解路径规划移动视窗

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单通道红外寻的防空导弹电子稳像技术研究

单通道红外寻的防空导弹电子稳像技术研究

作者：卜彦龙国防科学技术大学

学位级别：硕士

在单通道红外寻的防空导弹中采用电子稳像技术进行红外图像的稳像处理,是电子稳像技术一个新的应用领域。其目的是采用轻便的计算机处理器和特定的电子稳像算法,消除导弹自身运动对目标定位的不利影响,同时估计出导弹的自旋等重要运动参... 详细信息

在单通道红外寻的防空导弹中采用电子稳像技术进行红外图像的稳像处理,是电子稳像技术一个新的应用领域。其目的是采用轻便的计算机处理器和特定的电子稳像算法,消除导弹自身运动对目标定位的不利影响,同时估计出导弹的自旋等重要运动参数,以供跟踪系统形成正确的指令。本文结合单通道防空导弹自身运动的特点,研究了导弹成像的理论模型和导弹电子稳像中的若干关键技术。论文首先从目标特性及战场环境、探测制导系统、寻的制导控制系统等方面对寻的制导弹目特性及相关内容作了较详细的探讨。以此为依据提出导弹稳像的整体框架模型,把稳像问题划分成相对独立的六大模块并通过分析揭示出各模块之间的联系。根据弹目运动特性及导引头成像规律,依次建立了目标相对于旋转弹体一般运动下的相对运动空间模型,弹体存在进动时的空间相对运动模型,以及导引头成像面上的目标运动模型(即导弹目标相对运动成像模型)。依照目标导弹相对运动成像模型,提出了两种适合于点目标模型的参数估计算法,即基于极坐标分析的运动参数估计算法和基于几何特征分析的运动参数估计算法这两种方法,可以对导弹自转及进动参数进行有效估计。参数估计误差的理论分析表明,基于几何特征分析的运动估计不存在算法误差。以基于几何特征分析的估计算法为基础,建立了点目标情况下完整的解耦稳像递推流程。对于存在简单背景的一般图像进行基于特征匹配和运动模型的电子稳像算法研究,建立了稳像流程。依照目标导弹相对运动成像模型,提出了基于图像交叉分块的特征点提取算法,该算法能够提取出反应全局特征,而且均匀分布的稳健的特征点。在此基础上,将模拟退火算法引入运动参数估计环节,并设计了基于改进一元线性回归预测和基于卡尔曼滤波的两种不同的滤波器,能够对估计参数实行有效的滤波。最后,实现了点目标相对运动轨迹仿真系统,点目标电子稳像仿真系统和存在背景图像的电子稳像系统三个仿真演示系统。对运动图像序列进行电子稳像的仿真实验表明,本文提出的算法是有效的。

关键词：单通道防空导弹红外寻的电子稳像相对运动成像模型运动参数估计运动图像补偿特征匹配

基于参数时变离散DBN的无人机决策参数估计与学习方法研究

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基于参数时变离散DBN的无人机决策参数估计与学习方法研究

作者：吴英捷国防科技大学

学位级别：硕士

当前无人机技术飞速发展,在军事领域的应用范围与深度更是突飞猛进,无人机所需要面临的环境越来越复杂,对无人机自主技术同样提出了越来越高的要求。自主技术涵盖“观测”—“判断”—“决策”—“行动”等四个方面,称为“OODA”环,而... 详细信息

当前无人机技术飞速发展,在军事领域的应用范围与深度更是突飞猛进,无人机所需要面临的环境越来越复杂,对无人机自主技术同样提出了越来越高的要求。自主技术涵盖“观测”—“判断”—“决策”—“行动”等四个方面,称为“OODA”环,而其中自主决策技术,作为无人机自主控制技术的关键技术之一,其策略的可靠性决定着无人机任务的成败。目前,基于贝叶斯网络的决策方法因其强大的逻辑推理能力在无人机自主决策领域得到了广泛应用,但仍然存在网络结构与参数固定,无法有效适应动态场景的情况。为了改进这一问题,本文以无人机自主决策任务为背景,以获得符合实际动态场景的决策结果为目标,研究基于一种参数时变离散动态贝叶斯网络模型的无人机推理决策方法,并提出了对应的参数估计与参数学习方法。本文主要工作及贡献如下:（1）分析了无人机自主决策任务场景中存在的各类要素与其对应特点,对自主决策特性进行了分析,在此基础上将其与贝叶斯网络进行了类比。首先以无人机任务背景为立足点,分析典型无人机任务决策场景要素与特点,并对场景中攻击单元、防空单元、攻击目标、气象地理环境四种要素进行了分析;然后对无人机决策特性进行分析,特别是针对任务过程中的不确定性,复杂性进行深度剖析;最后结合上述分析,对贝叶斯网络与无人机决策任务中内在特点进行了类比,详细研究了利用贝叶斯网络方法对无人机决策进行推理的可靠性和依据。（2）针对参数时变的特点,进行参数时变离散动态贝叶斯网络建模,同时引入滤波算法,进行网络参数估计。为了应对复杂的任务环境,特别是包含时序因素的各种非稳态系统,提出了一种参数时变离散动态贝叶斯网络模型并给出了推理框架,针对信息误差与干扰,在结合滤波算法的基础上,提出了一种网络参数估计方法。论文首先形式化描述了结构不变条件下的参数时变离散动态贝叶斯网络的一般数学模型,并给出了推理框架;其次,创新性地将参数时变离散动态贝叶斯网络模型的推理决策过程与滤波过程相结合;然后,在不同时间片输入相同证据值进行参数估计,并且加入重采样避免发生粒子退化现象。最后,利用一阶隐马尔可夫模型,在网络参数不同变化情况下开展了参数估计实验,结果表明该方法能够实现对时变网络参数的有效估计。（3）结合无人机自主决策任务面临的复杂动态情况,提出了一种基于参数时变离散动态贝叶斯网络的无人机决策任务参数学习方法,并在仿真环境中进行测试。当前无人机面临的任务场景越来越复杂,需要面对的动态变化情况也越来越多样,参数时变离散动态贝叶斯网络模型为无人机的推理决策提供了一种方法,但是贝叶斯网络推理决策的准确性很大程度上依赖于网络参数的准确性,本文通过分析滤波过程中建议密度函数的选择对于该方法效果的影响,同时对贝叶斯网络的参数学习进行研究与探索;其次,然后通过对多项式分布、狄利克雷分布的探索和研究,选取其作为粒子滤波过程的建议密度函数,实现参数学习;最后将改造后的参数学习方法运用于设计的无人机决策任务背景当中,进行仿真实验,和传统贝叶斯网络、动态贝叶斯网络对比,提高了决策的准确性和可靠性。（4）结合本文提出的参数时变离散动态贝叶斯网络方法,利用《星际争霸》平台及相关接口对无人机自主决策任务进行仿真测试。为了更好地验证本文方法在无人机自主决策任务中的效果,在简单仿真的基础上,本文在《星际争霸》测试平台环境的基础上,提出了面向参数时变离散动态贝叶斯网络模型的无人机自主决策方法测试环境。本文首先介绍了暴雪公司提供的《星际争霸》测试平台、BWAPI测试环境、Torch Craft接口,以及集成了贝叶斯网络各项功能的PGMPY工具包;其次,设定了模拟无人机决策任务的环境背景与参数,包括游戏地图、模拟无人机单元的行动集合与决策选择等内容;然后,采用“服务器—客户端”架构搭建综合测试环境;最后,使用前文中提出的参数估计方法与参数学习方法,在该测试平台环境中进行无人机任务决策的仿真环境测试,验证了方法的可靠性。

关键词：贝叶斯网络参数时变参数估计参数学习自主决策无人机