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公开(公告)号：CN113739638A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110898653.6
申请日：2021-08-05
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: F41H11/02
Abstract: 本发明公开了一种基于群体协同信息的无人机蜂群反制方法，包括：Step1.探测预警；Step2.跟踪定位；Step3.判断是否反制；Step4.反制蜂群目标；Step5.确定反制效果；针对基于声呐信息/视觉信息感知实现自主导航和群体协同的无人机蜂群，本发明方法采用声波攻击和强光干扰的方式可有效破坏部分无人机的自主导航能力、与邻近无人机的分布式协同能力，使得声波攻击和强光干扰范围内无人机无法获取导航定位信息和邻近无人机位置信息，蜂群期望队形难以维持，进而实现对无人机蜂群的有效反制，具有攻击角度和瞄准位置精度高、攻击效率和反制成功率高的特点。
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公开(公告)号：CN113673373A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110886156.4
申请日：2021-08-03
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应角约束的空地红外时敏弱小移动目标检测方法，利用多尺度局部差异度量算法消除背景杂波干扰，有效分割出候选目标点；利用核相关滤波算法对候选目标点进行跟踪，建立首帧和末帧的候选目标点集对；利用背景候选目标点的角度约束不变性，构建首末帧的角约束矩阵；计算候选目标点的角度变化偏差，并利用阈值分割检测移动目标，消除背景目标。本发明解决了如何提高空地复杂动态背景下的红外弱小移动目标的检测效果。
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公开(公告)号：CN107945209B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201711230792.1
申请日：2017-11-29
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于逆向结构匹配跟踪的序列图像目标点的精确自动标定方法，包括以下步骤：步骤1：粗标定；在图像序列最后一帧人工标定的基础上，通过提取图像中目标点周围的特征角点，采用从后至前的逆向方式，对特征点集进行匹配，根据得到的仿射变换参数，实现对目标点的粗标定；步骤2：利用目标标定点与提取特征点的结构角约束关系矩阵，在粗标定的基础上通过爬山法的搜索策略实现对目标点的精确标定，并通过有效的结构角约束关系矩阵的更新策略，实现长时间的精确标定。本发明提供的标定方法能够有效的适应适应低矮目标、隐蔽目标以及目标遭受遮挡等情况，具有较高的可靠性。
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公开(公告)号：CN111881518A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010750002.8
申请日：2020-07-30
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种智能的高超声速飞行器再入机动制导方法及系统。该方法包括：基于地心直角坐标系，建立高超声速滑翔飞行器再入动力学模型；根据所述高超声速滑翔飞行器再入动力学模型，基于端点约束和路径约束，建立多约束条件下高超声速滑翔飞行器再入机动制导问题模型；对于不同禁飞区，利用GPOPS II工具包对所述多约束条件下高超声速滑翔飞行器再入机动制导问题模型进行求解，获得不同禁飞区条件下的优化轨迹数据集；利用深度学习算法对所述优化轨迹数据集进行学习，得到智能路航点模型；基于所述智能路航点模型、多触角探测和侧滑角瞬变，设计机动制导律。通过本发明公开的方法和系统能够达到预期的避开禁飞区机动制导效果。
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公开(公告)号：CN111829555A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010721194.X
申请日：2020-07-24
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种基于运动约束的车载航姿系统误差补偿方法及系统。该方法包括：基于航姿系统的误差模型，建立误差补偿滤波的系统状态方程；基于车辆运动约束条件，建立误差补偿滤波的量测方程；根据所述系统状态方程和所述量测方程，确定航姿系统数学平台姿态误差的最优估计结果；根据所述最优估计结果对车载航姿系统进行误差在线补偿。本发明能够在各种复杂恶劣环境下尤其是在战场环境下能够实现长时间高精度定姿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110597061A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910881781.2
申请日：2019-09-18
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多智能体完全分布式自抗扰时变编队控制方法，该方法基于的多智能体系统由N个自治的二阶同构智能体组成，该方法借鉴自抗扰控制的思想，首先根据智能体相互作用权重和编队状态误差，基于自适应控制和误差反馈控制策略，构建自抗扰时变编队控制器和作用权重自适应更新律，采用扩张状态观测器确定扰动补偿，采用跟踪微分器生成时变编队指令，进而给出完全分布式的控制增益设计方法，最后给出多智能体完全分布式自抗扰时变编队控制方法。本发明实现了如何以完全分布式的方式对受到外部扰动影响的多智能体系统实施自抗扰时变编队控制，使系统在实现时变编队的同时具备扰动抑制的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108664038A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810457812.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机分布式合同竞拍在线任务规划方法，包括以下步骤：1)建立多无人机协同巡视路径规划模型；2)通过分布式合同竞拍在线任务规划算法求解巡视路径规划模型。本发明充分考虑异构多无人机性能及任务执行需求，建立了问题模型，并提出完全分布式合同竞拍在线任务规划算法对问题进行求解，实现多无人机快速任务规划。
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公开(公告)号：CN119690094A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411689073.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本申请涉及一种无人蜂群自适应缩放编队协同方法，无人蜂群可以依据复杂环境实现自适应编队缩放，保证了无人蜂群的飞行安全，可广泛应用于公共安全监控、环境保护监测、农业管理、交通疏导等多个领域。通过协同避障，编队能够在复杂环境中高效、准确地完成任务，提供实时数据支持，为各个领域的发展提供有力保障。随着技术的不断成熟，无人蜂群编队避障协同的应用前景将更加广阔。
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公开(公告)号：CN119360234A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411216484.3
申请日：2024-09-02
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积‑注意力机制的无人机群队形识别方法，属于无人机群队形识别技术领域，包括以下步骤：S1、获取无人机群目标的位置信息；S2、根据步骤S1得到的无人机群目标的位置信息，构建无人机群图节点数据，并根据构建得到的无人机群图节点数据，对无人机群图节点数据进行提取，得到无人机群图节点特征；S3、利用图卷积‑注意力机制网络对步骤S2得到的无人机群图节点特征进行提取，实现无人机群队形识别。本发明的识别方法由于不用考虑无人机群成员目标特征对网络的影响，所以在无人机群成员目标纹理特征不突出的情况下，能有效提高无人机群队形的识别率。
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公开(公告)号：CN118869137A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410771766.3
申请日：2024-06-15
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明属于无人机反制防御技术领域，具体公开了一种基于导航欺骗的分布式无人机蜂群反制系统及方法，包括实时星历接收分系统、控制分系统、导航诱骗信号生成分系统和信号发射分系统；通过实时星历接收分系统接收当前空间内真实卫星导航信号；发现非合作分布式无人机蜂群成编队来袭后，控制分系统设置导航诱骗参数；导航诱骗信号生成分系统生成模拟仿真导航诱骗信号；信号发射分系统将导航诱骗信号注入来袭无人机蜂群编队，利用无人机蜂群的分布式交互特征，将虚假信息传播至非合作分布式无人机蜂群，改变无人机蜂群编队的运动轨迹；解决了现有反制方式仅适用于单一种群编队类型的无人机反制，无法适用于编队类型的无人机蜂群的反制的问题。
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