综述

• 自主水下机器人布放回收技术综述

  孟令帅;李明烁;林扬;王智超;

  对水下机器人布放回收这一领域的研究进行了综述并对未来研究进行了展望。首先分析了水下机器人布放回收的不同方式，主要可分为水面有人舰船、水面无人船、潜艇以及大型水下机器人布放回收方式。接着举出不同回收方式的国内外例证并对其优缺点进行总结。随后探讨和分析了实现布放回收所需的关键技术，包括自主对接技术、定位引导技术、锁紧定位技术及对接回收策略，并对技术现状及装备进行举例分析。最后对水下机器人布放回收的研究方向和重点进行了展望。综述表明，水下机器人布放回收的结构和所需关键技术还需持续研究，特别需要关注的是随着布放回收技术研究的不断深入，未来水下机器人布放回收系统将向自主化、无人化、通用化发展。

  2024年01期 v.7 1-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 1302K]
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• 基于红外传感器的多无人机对高速飞行器协同定位跟踪方法综述

  王晨昕;符文星;张通;朱苏朋;杨光宇;

  为了实现高精度远距离稳定定位与跟踪，多无人机搭载红外传感器对高速飞行器的定位跟踪方法成为研究热点。就此背景进行了综合评述，以相关技术难点及关键技术为切入点，分析了瞬时定位和动态跟踪问题的研究现状和发展方向。在瞬时协同定位方面，首先对目标瞬时定位的算法进行了分析对比，然后对造成定位误差的影响因素进行分析并探讨了误差补偿方法，最后针对传感器资源优化，讨论了能够使计算结果最优的传感器分布阵型。在动态跟踪方面，首先探讨了时间不同步问题对目标跟踪的影响及补偿方法，然后对目标运动学建模的问题进行了分析，最后对最优估计问题中各种滤波算法的应用进行对比。综述表明，无人机搭载红外传感器对高速飞行器进行定位和跟踪，存在误差来源多、相对运动速度快的技术难点，需要特别关注定位算法、误差来源及最优估计算法的影响，以尽可能实现稳定跟踪。

  2024年01期 v.7 20-35页 [查看摘要][在线阅读][下载 1529K]
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• 惯导系统传递对准模型的研究进展综述

  徐庚;何永旭;

  初始对准是惯导系统开启工作后必须经历的阶段，而传递对准则是一种特殊的动基座初始对准技术，可有效提高武器装备的快速反应和精准打击能力。对惯导系统传递对准模型的研究进展进行了综合评述。首先，从姿态误差的定义出发，系统归纳了?_n角误差模型、?_m角误差模型和相对姿态对准模型，对比分析了三类误差模型的特点。其次，给出了导航速度、相对速度和惯性速度的定义，理论推导了三种导航速度误差方程。然后，介绍了传递对准的量测模型，并重点归纳了基于相对姿态理论的文献所采用的量测模型。最后，讨论了传递对准有待解决的技术问题和未来研究方向。综述表明，误差的数学定义和参考坐标系以及匹配参数决定了传递对准模型的丰富性，在实际使用时，可以根据应用背景以及使用条件选择相应的传递对准模型，而在误差建模、误差激励、性能评估等方面，传递对准技术都有待进一步研究。

  2024年01期 v.7 36-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 826K]
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• 2023年深度学习技术主要发展动向分析

  王亚珅;葛悦涛;鞠卓亚;郭大宇;韩嘉祺;刘文华;

  深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一，为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状，其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战，最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明，大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点，世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势；环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等，是深度学习技术未来重要的发展方向。

  2024年01期 v.7 50-58页 [查看摘要][在线阅读][下载 1299K]
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技术研究

• 基于群体机器人多目标的区块链安全控制架构及算法

  黄捷;李帮银;李东方;

  针对群体机器人在执行任务过程中可能出现的数据泄露等安全问题，提出了一种基于群体机器人多目标的区块链安全控制架构方案，并设计了用于数据安全防护的安全流程控制算法。首先，构建的架构基于区块链，从任务层和执行层角度避免了任务数据的丢失和泄露，确保群机器人的内部数据可以安全稳定地传输。其次，设计安全控制算法，实现群体机器人在多目标情况下的安全控制。最后仿真结果表明，所设计的架构及算法提高了机器人数据传输的隐私性和安全性，引入所提出的安全控制架构及算法后，群机器人在协同跟踪目标点运动的过程中探测误差减小了40.7%。同时，通过实验验证了所提架构在实际系统中的有效性。

  2024年01期 v.7 59-68页 [查看摘要][在线阅读][下载 1457K]
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• 有指向约束的领航跟随航天器编队简化姿态分布协同控制方法

  张勃;李伟;黄汉桥;闫天;

  针对无向通信拓扑下领航跟随航天器编队简化姿态协同控制问题，结合人工势场理论、反步控制和滑模控制方法，提出了考虑跟随航天器指向禁止约束的简化姿态分布式协同控制协议。首先，建立航天器之间的简化姿态误差模型以及各跟随航天器的指向禁止约束模型；其次，构造各跟随航天器的人工势场，设计跟随航天器的分布式协同虚拟控制量，使得跟随航天器的瞄准矢量避开约束区域，与领航航天器的瞄准矢量保持一致；然后，将各跟随航天器的角速度矢量与虚拟控制量之差作为滑模变量，构造滑模面并设计各跟随航天器的分布式协同滑模控制律；最后，通过数值仿真，在典型扰动环境下跟随与领航航天器之间的简化姿态平均误差达到10-6量级，并且能够有效避开多个指向禁止区域。对于实际存在的通信拓扑切换、通信时延等问题未来仍需进一步深入研究。

  2024年01期 v.7 69-77页 [查看摘要][在线阅读][下载 1290K]
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• 面向非广域目标的无人机对峙跟踪方法

  姚鹏;钟晨;

  针对无人机对峙跟踪非广域目标问题，开展目标状态估计与无人机制导方法研究。首先建立非广域地理环境模型，将非广域地理约束作为伪观测方程引入粒子滤波器的观测方程。其次，鉴于目标在运动过程中可能受到多个模型的约束，采用交互多模型滤波算法进行状态估计，即每个模型对应的受约束粒子滤波器并行工作，并对多个滤波器估计结果进行加权，得到更精确的目标运动状态估计值。然后，提出时间最优导航向量场，通过计算期望航向角，引导无人机快速收敛至目标极限环。最后，仿真实验表明，受约束粒子滤波-多交互模型算法相比于传统的滤波算法，估计精度提高了20%，时间最优导航向量场方法相比于传统的导航向量场方法，引导效率提高了15%，所提方法可更有效地用于解决非广域目标对峙跟踪问题。

  2024年01期 v.7 78-86页 [查看摘要][在线阅读][下载 2046K]
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• 基于虚拟目标跟踪的充气式固定偏置再入飞行器制导律设计

  刘绮帆;丁一波;岳晓奎;

  针对充气式飞行器只能实现零升力再入、无法进行再入弹道修正的问题展开研究。首先面向充气式飞行器的再入制导采用了一种舱体偏置的总体设计方案，通过舱体质心偏移产生气动配平攻角，从而提供弹道修正所需的升力。然后针对固定偏置量带来的升力大小不可控及升力过剩问题，为提高制导精度，设计了一种通过滚转运动改变升力方向的制导律。为进一步提高该滚转制导律精度，又提出了一种分段再入制导和跟踪参考轨迹上虚拟目标点的策略，并据此修正了滚转制导律，避免计算误差的影响及制导指令的频繁修正。最后，仿真结果表明标称情形下最终制导落点偏差约500 m，并且在叠加多种偏差条件的情形下最终制导精度偏差仍能保持在102 m量级内，所设计的滚转制导律能有效提高充气式飞行器的再入制导精度，并且具有较高的鲁棒性。所提出的面向充气式固定偏置再入飞行器的制导律对于执行机构的要求简单，具有一定的工程应用价值。

  2024年01期 v.7 87-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 1357K]
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• 复杂任务区域的区域划分与覆盖路径规划

  崔宝艺;吕跃勇;秦文宇;马广富;

  多无人机对指定区域进行巡飞探测，在地理测绘、抢险救灾等领域起到重要作用。针对多无人机对凸/非凸多边形区域的覆盖问题，开展了复杂目标区域的区域划分以及覆盖路径规划技术研究。首先，建立了无人机飞行运动模型和指定区域的边界描述。然后，针对目标区域为凸多边形与非凸多边形两种情况，同时考虑区域凸分解与集群覆盖效率优化，分别提出了基于线扫描的凸区域划分方法与基于Delaunay三角剖分的非凸区域划分方法。接着，考虑无人机运动学约束与能量消耗最小化，提出了一种最小转弯半径约束下的Z型覆盖路径。最后，通过数值仿真验证了本文所提方法的有效性。结果表明，所提方法可以对凸/非凸多边形区域实现凸划分并减小了各子区域面积差异，提高了集群总覆盖效率，覆盖路径规划方法使路径总长相较于未沿主轴覆盖时减小了26%，转弯路径占比减小了36%。

  2024年01期 v.7 97-105页 [查看摘要][在线阅读][下载 1029K]
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• 基于智能反射面辅助的无人机主动监听优化方法

  王贤明;杨超群;邵晋梁;龚成龙;张恒;

  针对可疑用户可能利用无线通信危害公共安全的问题，通过智能反射面和无人机组合的方法来帮助合法监视器监听可疑链路。首先，考虑了无人机与地面用户以及地面用户之间复杂的信道交互，构建了一个合法监视器监听速率最大的优化问题。其次，为了解决这个复杂的非凸优化问题，采用深度强化学习技术，将无人机的轨迹规划和智能反射面的相移变化问题建模为马尔可夫决策过程，设计了相应的奖励函数，并基于最大熵的深度强化学习算法实现无人机和智能反射面相移设计的联合优化。最后，从仿真结果看，与无智能反射面的优化方案相比，有智能反射面的优化方案不仅提高了合法监视器的监听速率，还降低了无人机的能耗，另外智能反射面反射单元的不同数量也会对监听速率产生影响。同时，相较于近端策略优化，基于最大熵的深度强化学习算法的优化策略拥有更稳定的训练过程和更快的收敛速度。

  2024年01期 v.7 106-114页 [查看摘要][在线阅读][下载 1083K]
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• 基于因子图的AUV协同导航通信延迟误差补偿算法

  黄鸿殿;李倩;黄原;孙炎;

  针对自主水下航行器协同导航系统水声通信延迟导致的定位误差增大问题，在因子图协同导航算法框架下提出一种基于量测信息重建的通信延迟补偿算法。首先，基于主从式协同导航系统状态方程、量测方程构建因子图模型。由于多个自主水下航行器距离量测信息导致因子图模型存在环结构，故通过两次消息传递迭代求解各节点变量概率密度分布。随后，在广播式水声通信延迟机理分析基础上进行量测信息重建，并将其接入因子图代替原始量测信息进行消息传递与解算，从而补偿水声通信延迟。仿真实验结果表明，所提算法可以有效提高从自主水下航行器定位精度，没有通信延迟补偿的协同导航算法定位精度与水声通信固定延迟呈反比，在水声通信固定延迟为10 s的条件下，所提算法相比没有通信延迟补偿的协同导航算法，定位精度可以提高82.57%。

  2024年01期 v.7 115-123页 [查看摘要][在线阅读][下载 1080K]
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