无人机自主飞行控制和自主攻击研究

论文摘要

基于无人机在制空权争夺中的重要地位,本文主要对无人机的自主飞行控制系统,飞行控制律和自主攻击任务规划系统进行了广泛而深入的研究。首先基于飞行控制系统的特点,设计了分层递阶结构和Mutil-Agent系统相结合的混合控制形式。针对无人机攻击过程,给出了无人机自主飞行控制系统的框架,是后续章节展开的基础。然后详细介绍了主要Agent的设计思想,按照执行任务的先后顺序,给出了航迹规划Agent的详细设计。其次对无人机的飞行控制律进行了研究,对应第二章的飞控Agent。建立了无人机的数学模型,在介绍轨迹线性化控制方法的设计思想后,设计了基于轨迹线性化控制方法的飞行控制系统,针对飞行控制系统在不确定外界干扰下性能下降的情况,设计了基于模糊小波神经网络的轨迹线性化控制器,最后在气动参数存在较大不确定性下,进行了机动仿真,结果优于仅使用轨迹线性化控制器的情况,表明了所设计的模糊小波神经网络控制器的有效性。再次针对作战区的无人机攻击,设计了自主攻击任务规划系统的框架。对应第二章的决策Agent和机动Agent。详细讨论了空战态势评估,多机协同攻击模型,评价函数,攻击方案优化和导弹导引律,实现了战区的自主攻击。仿真表明设计的优化算法能使我方以最小代价获胜,导引律能有效导引导弹击中目标。最后在Windows平台上基于虚拟仿真软件MultiGen Creator、Vega和VC++研究了两机空战的三维视景仿真,生动形象的演示了我机发现敌机,发射导弹,击中敌机的全过程。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本文的研究背景和意义
• 1.2 相关技术国内外研究现状
• 1.2.1 自主飞行控制概述
• 1.2.2 轨迹线性化控制概述
• 1.2.3 模糊小波神经网络概述
• 1.2.4 粒子群算法概述
• 1.2.5 任务规划研究现状概述
• 1.2.6 比例导引律研究现状概述
• 1.3 本文研究的关键技术及内容
• 1.4 本章小结
• 第二章 无人机自主飞行控制系统
• 2.1 自主控制
• 2.1.1 自主控制概念
• 2.1.2 自主控制系统结构
• 2.1.3 Mutli-Agent 系统
• 2.2 无人机自主飞行控制系统结构
• 2.2.1 自主控制系统框架
• 2.2.2 主要模块设计思想
• 2.3 航迹规划模块
• 2.3.1 战区Voronoi 图建模
• 2.3.2 初始航路规划
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于模糊小波神经网络的无人机轨迹线性化控制
• 3.1 无人机的数学模型
• 3.2 基于轨迹线性化控制的无人机飞行控制系统设计
• 3.2.1 轨迹线性化控制方法的设计思想
• 3.2.2 无人机飞行的轨迹线性化控制律设计
• 3.3 基于模糊小波神经网络的轨迹线型化控制器设计
• 3.3.1 问题陈述
• 3.3.2 模糊小波神经网络控制器的构造
• 3.3.3 无人机模糊小波神经网络的飞行控制系统设计
• 3.4 仿真验证
• 3.4.1 无人机控制仿真系统结构图
• 3.4.2 战斗转弯仿真
• 3.4.3 仿真结果分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 无人机自主攻击任务规划系统
• 4.1 无人机任务规划系统框架
• 4.2 空战态势评估
• 4.3 多机协同多目标攻击评价函数的构造
• 4.3.1 预评价函数
• 4.3.2 攻击区评价函数
• 4.3.3 攻击效果评价函数
• 4.4 无人机协同空战的混合粒子群算法
• 4.4.1 多UCAV 协同空战建模
• 4.4.2 混合粒子群算法原理
• 4.4.3 仿真结果及分析
• 第五章 空战三维视景仿真
• 5.1 视景仿真技术简介
• 5.1.1 MultiGen Creator 简介
• 5.1.2 Vega 简介
• 5.2 基于CREATOR 的三维建模.
• 5.2.1 建模方法
• 5.2.2 地形及飞机建模
• 5.3 基于VAGE 的视景仿真
• 5.3.1 LynX 参数配置
• 5.3.2 视景驱动
• 5.4 空战视景仿真效果
• 5.5 本章小节
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文的主要工作与贡献
• 6.2 本文的不足与未来研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文