无人机着舰轨迹信息融合跟踪控制算法研究

“无人机着舰轨迹信息融合跟踪控制 .pdf”是关于无人机着舰技术的一篇学术论文，由甄子洋、江驹、郑峰婴和龚华军共同撰写。该研究受到了高等学校博士学科点专项科研基金和国家自然科学基金的支持。论文主要探讨了如何通过信息融合控制来优化无人机在航空母舰上的着舰轨迹跟踪。 文章首先介绍了研究背景，强调了在现代军事和民用领域中，无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAV）在舰载着舰任务中的重要性。为了实现这一目标，作者利用实际操作的小型舰载无人机的气动特性数据，构建了一个六自由度的非线性数学模型。这个模型考虑了无人机在三维空间中的位置和姿态变化，以及在着舰过程中的复杂动态行为。 接下来，论文重点在于对无人机在下滑着舰阶段的飞行状态进行配平和模型线性化处理。飞行状态配平是确保无人机在特定飞行条件下保持稳定的关键步骤，而模型线性化则简化了非线性模型，使其更适合控制算法的设计。通过这样的处理，他们得到了纵侧向的线性状态模型，这为后续的控制策略设计提供了基础。 基于得到的线性模型，研究人员提出了一个基于信息融合控制的无人机着舰轨迹跟踪控制算法。信息融合控制是一种集成不同传感器数据、提高控制决策准确性的方法，它能够有效地处理不确定性、噪声和信息冗余，从而提高系统的整体性能。在无人机着舰过程中，信息融合可以帮助更准确地追踪预定的着舰轨迹，提高着舰的成功率和安全性。 论文进一步阐述了构建的舰载机无人机自主着舰控制系统结构，这个系统涵盖了从目标轨迹规划到实时控制的全过程。最后，作者通过数值仿真验证了所提出的控制算法的有效性，仿真结果证明了信息融合跟踪控制在无人机着舰性能方面的优越性。 关键词包括“导航、制导与控制”，“无人机”，“着舰”和“信息融合控制”，表明这篇论文的核心内容涉及这些关键领域。中图分类号“TP273”将论文归类于自动控制技术类别，特别是与信息处理和技术应用相关的部分。 这篇论文深入研究了无人机着舰的控制问题，通过信息融合技术提高了轨迹跟踪的精度和稳定性，对于提升舰载无人机的安全着舰能力具有重要意义，对未来的无人机系统设计和控制策略优化提供了理论依据和实践参考。