多机协同作业下的组合导航定位与风场估计方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60974146
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    31.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

风场作为一个飞行环境,是影响无人机飞行品质与航迹精度的重要因素,实时风场估计技术也是航空及大气气象研究领域的难点。随着无人机对低成本、高智能化要求越来越高的前提下,各种非自主式导航设备由于存在不同缺陷而被否定。因此,利用有限成本的导航设备实现长航时自主导航,已成为航空界特别是无人机航空领域的一个重要且富有挑战性的研究课题。进入21世纪以来,随着多机协同理论体系的日臻完善,基于无人机协同作业的相关研究课题也越来越得到更多关注。协同网络的信息共享使得无人机可资利用的导航信息资源大大增加,合理充分的利用这些信息资源,能大大提高无人机的风场估计与组合导航精度。本项目基于这一思想,通过对多机协同作业网络的信息流收敛性机理分析、协同组合导航方法及风场估计与航位修正等内容的研究,望能为自主无人机技术的开辟一条新思路。

结项摘要

多无人机协同作业技术是目前无人机技术发展的一个重要方向,利用多机协同网络信息对无人机进行组合导航定位与风场估计,是无人机精确自主导航的一个新的研究方向。本项目研究工作如下:. 1) 研究了多无人机协同网络信息一致性收敛的机理。针对多机信息低阶网络系统,提出了一种多机协同信息一致性的协议,并进一步得到该系统离散域的传递函数。接着利用广义Nyquist判据和盖尔圆方法,对系统进行频域分析,推导出低阶系统传递函数一致性收敛的充分条件,给出了通信延迟的具体约束范围。. 针对高阶系统,基于矩阵分解理论,提出了信息流一致性收敛判据,给出了渐近收敛的充分必要条件;在通信拓扑具有最小生成树的前提下,通过构建多输入多输出系统的闭环传递函数,得到了各个阶次的状态量权重系数对收敛稳定性的影响效果,指出只要状态量权重满足Hurwitz稳定条件,即可实现一致性收敛。. 针对非线性一致性问题,提出了具有自延迟系统的分布式控制算法,使位置量和速度量都实现协同一致。接着分析了模型不确定性的影响,给出了补偿不确定性因素影响的方法。最后通过李雅普诺夫理论分析抑制了混沌系统中的非线性输入,设计了分布式滑模控制器来保证系统协同性和稳定性。. 2)研究了多无人机协同导航定位技术。提出了一种多无人机协同作业中GPS信号失效时的无人机容错定位方法。该方法利用无人机测距或测角信息,通过网络冗余测量信息对故障机进行导航定位结算,保证了无人机在GPS信号失效后仍能够精确定位,其研究方法可为今后的协同导航定位提供理论支持与研究思路。. 3)研究了风场在线估计与航迹跟踪技术。建立了一套无人机风场构建平台,可为后续的研究提供方便条件。结合Dryden模型和Von.Karman模型,建立了一套无人机风场飞行环境的仿真模型软件,该模型考虑了飞行风场的主要信息,能够真实模拟现实风场。并在此基础上对矢量三角形风场估计方法进行了初步验证。进一步,利用估计的风场信息进行了无人机的航迹规划。基于飞行时间为代价,提出了一种利用组合导航在线估计风场信息的无人机航迹规划方法,利用改进的A*搜索算法对航迹进行顺风搜索,从而实现最短理想耗时的航迹规划。. 项目研究基本完成了既定目标,达到了预期效果。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(8)
专利数量(2)
基于风场信息的无人机在线航迹规划方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    西北工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    屈耀红;肖自兵;袁冬莉;Qu Yaohong,Xiao Zibing,Yuan Dongli(Department of A
  • 通讯作者:
    Qu Yaohong,Xiao Zibing,Yuan Dongli(Department of A
无人机导航系统的硬件设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机测量与控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王春安;闫建国;屈耀红;Wang Chunan,Yan Jianguo,Qu Yaohong(College of Auto
  • 通讯作者:
    Wang Chunan,Yan Jianguo,Qu Yaohong(College of Auto
小型无人机导航系统硬件设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科学技术与工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄鑫鑫;闫建国;张宇坤;HUANG Xin-xin,YAN Jian-guo,ZHANG Yu-kun(College of
  • 通讯作者:
    HUANG Xin-xin,YAN Jian-guo,ZHANG Yu-kun(College of
不同延迟下离散多智能体系统的一致性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱旭;闫建国;屈耀红;Zhu Xu Yan Jian-guo Qu Yao-hong(School of Automati
  • 通讯作者:
    Zhu Xu Yan Jian-guo Qu Yao-hong(School of Automati
多无人机编队飞行间的气动耦合仿真
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    飞行力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    袁园;闫建国;屈耀红
  • 通讯作者:
    屈耀红

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其他文献

采用终端滑模观测器的飞机防滑刹车系统执行机构故障重构
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    西北工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙辉;闫建国;屈耀红;张赞;任杰
  • 通讯作者:
    任杰
无人机防滑刹车系统输出受限容错控制
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1000-2758.2017.03.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    西北工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙辉;闫建国;屈耀红
  • 通讯作者:
    屈耀红
基于CFD的软式空中加油锥套气动特性研究
  • DOI:
    10.13645/j.cnki.f.d.20161222.008
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    飞行力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    程小芩;袁冬莉;闫建国;屈耀红
  • 通讯作者:
    屈耀红
基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱旭;闫茂德;张昌利;林海;屈耀红
  • 通讯作者:
    屈耀红
无人机空中加油过程中分数阶滑模会合导引控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    屈耀红;余自权;张友民
  • 通讯作者:
    张友民

其他文献

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AI项目思路

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屈耀红的其他基金

无人机硬式空中加油风场信息提取及伸缩管控制方法研究
  • 批准号:
    61473229
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    83.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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