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一种多飞行器协同的GNC系统飞行模拟平台设计
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作者 周远林 蔡彪 刘智勇 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期66-74,共9页
空间站在轨组装和长期运营阶段涉及到多飞行器独立飞行、飞行器间交会对接、多飞行器组合体融合控制、多飞行器分离过程控制和飞行器返回再入等复杂飞行任务,完整、真实的飞行模拟是必需且至关重要的.基于时间同步、实时数据交换的分布... 空间站在轨组装和长期运营阶段涉及到多飞行器独立飞行、飞行器间交会对接、多飞行器组合体融合控制、多飞行器分离过程控制和飞行器返回再入等复杂飞行任务,完整、真实的飞行模拟是必需且至关重要的.基于时间同步、实时数据交换的分布式一体化仿真架构,设计了一种多飞行器协同的通用半物理制导、导航与控制(guidance,navigation and control,GNC)系统飞行模拟平台,可很好地满足复杂系统的飞行模拟需要.平台由若干灵活、可扩展的通用模拟器构成,单个模拟器通过配置可以实现任一飞行器的功能,能够独立对指定飞行器的全任务过程进行仿真.平台通过靶场仪器组B时间码(inter-range instramentation group-B,IRIG-B)信号进行时间同步,利用1553B总线完成动力学仿真数据实时交换,并在多模拟器之间通过协调机制实现热并网后进行协同仿真.该模拟平台成功应用于空间站飞行控制演练. 展开更多
关键词 空间站 多飞行器协同 半物理 制导导航与控制 飞行模拟
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多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法 被引量:13
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作者 王磊 徐超 +1 位作者 李淼 赵慧武 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2224-2232,共9页
为提升多飞行器编队执行任务的效率和性能,提出一种用于多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法。考虑飞行器任务能力约束,飞行器执行任务时付出的威胁代价、航程代价以及完成任务的收益,从而构造问题的数学模型。将粒子的位置属性... 为提升多飞行器编队执行任务的效率和性能,提出一种用于多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法。考虑飞行器任务能力约束,飞行器执行任务时付出的威胁代价、航程代价以及完成任务的收益,从而构造问题的数学模型。将粒子的位置属性编码为一组任务分配向量,从任务分配向量可解码出对应的任务分配解,实现粒子群优化算法解的离散化。为解决粒子群优化算法容易陷入局部收敛的缺点,提出一种跳出局部收敛的策略。该策略基于模拟退火算法,生成新粒子,以一定概率决定是否保留新粒子,并将跳出局部收敛的策略应用到传统粒子群优化算法中,建立可用于多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法。数字仿真实验结果表明,与现有算法相比,所提算法能显著提高多飞行器任务分配的收益和效率。 展开更多
关键词 多飞行器协同 任务分配 粒子群优化算法 局部收敛 模拟退火原理
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面向飞行器智能协同控制的分层双时延策略梯度强化学习方法
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作者 马宇 安豆 +3 位作者 林熙祥 赵建福 张光华 牛鸿敏 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第9期88-98,共11页
针对多飞行器智能协同控制中因规模大、环境复杂及资源受限导致的建模与协同难题,以提高决策算法效率为目标,构建了多智能体分层决策架构,提出了智能协同控制方法。首先,将飞行器作为智能体构建协同控制模型;其次,采用部分可观测马尔可... 针对多飞行器智能协同控制中因规模大、环境复杂及资源受限导致的建模与协同难题,以提高决策算法效率为目标,构建了多智能体分层决策架构,提出了智能协同控制方法。首先,将飞行器作为智能体构建协同控制模型;其次,采用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决观测信息不全问题;然后,针对博弈环境多变和学习成本问题,提出基于集中训练分布执行的分层双时延策略梯度强化学习方法,融合有模型(model-based)与无模型(model-free)机制高效利用现有博弈环境的演化模型;最后,在分层智能决策框架下,进行典型多飞行器博弈及千次多场景的仿真验证。结果表明,新方法有效解决多飞行器协同控制问题,相较于多智能体强化学习算法MAPPO和QMIX,训练时间分别减少了51.03%和79.03%,算法效率(累积回报)分别提升了37.51%和58.73%,规避机动成功率分别提高了17.63%和39.79%。 展开更多
关键词 智能决策 多飞行器智能协同控制 分层决策 强化学习
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基于事件触发机制的多飞行器有限时间协同制导方法 被引量:3
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作者 纪毅 李俊贤 +2 位作者 王伟 闫华杰 范军芳 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期946-956,共11页
针对多飞行器目标齐射问题,提出一种基于事件触发机制的有限时间一致性协同制导方法,通过事件触发机制减少控制指令生成与通信频次,进而降低了信道负载,提升了通信效率与可靠性。首先,设计了两阶段制导律,第一阶段使各飞行器的中间变量... 针对多飞行器目标齐射问题,提出一种基于事件触发机制的有限时间一致性协同制导方法,通过事件触发机制减少控制指令生成与通信频次,进而降低了信道负载,提升了通信效率与可靠性。首先,设计了两阶段制导律,第一阶段使各飞行器的中间变量一致性误差收敛至一小区间,第二阶段利用三维比例导引律完成制导。其次,将多飞行器系统制导动力学模型整理为二阶多智能体动力学系统,并通过设计终端滑模面将其降阶为一阶多智能体动力学系统。最后,基于事件触发机制,分别设计了集中式与分布式一致性制导方法。理论分析与仿真结果验证了上述方法的有效性、有限时间收敛性与Zeno现象规避性。 展开更多
关键词 多飞行器协同制导 两阶段制导 有限时间一致性 事件触发机制 终端滑模
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基于深度卷积神经网络的多飞行器构型保持研究
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作者 槐泽鹏 王洪波 龚旻 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期15-22,共8页
基于深度卷积神经网络设计了“智能-校正”算法以快速生成制导指令;深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络(ResNet)组合成的一个19层深度神经网络,飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵,通过sgd优化... 基于深度卷积神经网络设计了“智能-校正”算法以快速生成制导指令;深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络(ResNet)组合成的一个19层深度神经网络,飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵,通过sgd优化和权重衰减正则项将神经网络的训练误差降低至约0.025°;之后针对飞行器运动存在制导指令泛化误差累积的问题又设计了校正环节;最后经多组仿真证明了“智能-校正”算法兼顾了速度和精度,不仅成功实现了构型保持,而且将解算速度提升了约6倍,同时解决了泛化误差累积带来的影响。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 多飞行器协同 构型保持 智能-校正
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面向多弹拦截的分布式非均衡一致性目标分配算法
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作者 卢晓东 王一鸣 +4 位作者 李强 张佳粱 朱梦杰 周军 郭宗易 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1645-1655,共11页
针对自组网导弹集群协同拦截多无人机的不确定多对一目标分配问题,提出了一种分布式非均衡目标分配算法。考虑到自组网导弹在有限邻域范围内双向通信和任务分配的去中心化特点,设计了适合于分布式无中心的目标分配模型和基于动态态势感... 针对自组网导弹集群协同拦截多无人机的不确定多对一目标分配问题,提出了一种分布式非均衡目标分配算法。考虑到自组网导弹在有限邻域范围内双向通信和任务分配的去中心化特点,设计了适合于分布式无中心的目标分配模型和基于动态态势感知的多步一致性拍卖算法,通过将目标剩余价值进行多步分解实现多弹对单一目标的非均衡拍卖选择;此外通过改进一致性包算法的共识规则设计了扩展多步一致性冲突消解规则,实现了分布式非均衡拍卖结果的一致性冲突消解。最终仿真结果表明,该方法可适用于分布式弹群在线非均衡目标分配调整,提高对空中多机动目标的拦截效率,并且相较于集中式分配算法在兼顾优化时间条件下可获得全局次优求解。 展开更多
关键词 导弹拦截 目标分配 分布式优化 拍卖算法 多飞行器协同 无人机
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