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公开(公告)号：CN116257084A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310123383.0
申请日：2023-02-16
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种航天器编队轨迹跟踪分布式控制方法及相关设备，包括：构建目标航天器编队每个航天器的相对运动PH方程；分别将每个航天器的相对运动PH方程进行转换，得到目标航天器的相对运动轨迹跟踪误差PH方程作为目标航天器编队的跟踪误差系统；基于跟踪误差系统，构造将目标航天器编队中各航天器的相对位置误差耦合到跟踪误差系统的期望哈密顿函数；根据期望哈密顿函数设计目标航天器编队的控制律并计算得到目标航天器编队的分布式协同控制律的值；根据分布式协同控制律的值对目标航天器编队进行轨迹跟踪分布式控制；航天器编队能够准确、快速地达到期望的运动轨迹并保持构型，实现了航天器集群网络化的分布式协同控制。
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公开(公告)号：CN111766890B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010720697.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明提供了一种不依赖神经网络近似的航天器保性能姿态控制方法，包括：步骤1，将航天器数学模型中的参数不确定性、未建模动态和外部扰动作为总扰动，根据总扰动建立航天器姿态误差控制系统的动力学数学模型和运动学数学模型；步骤2，在航天器姿态误差控制系统的动力学数学模型和运动学数学模型中引入预设性能函数对航天器的姿态回路跟踪误差的稳态和瞬态性能进行约束；步骤3，根据航天器姿态误差控制系统的动力学数学模型和运动学数学模型设计线性扩张高增益观测器，获取航天器姿态误差控制系统状态和总扰动估计值。本发明在不依赖神经网络估计的情况下，实现对航天器姿态的跟踪控制，满足了姿态跟踪的稳定性和精度要求，具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111947668A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010871052.1
申请日：2020-08-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于在线估计的木星探测器测角/测距组合导航方法，首先分别以探测器的位置和速度和木星的位置和速度作为系统状态量，根据轨道动力学建立系统状态模型，再通过测角敏感器获得星光角距量测量，通过X射线脉冲星探测器获得脉冲到达时间量测量，根据星光角距量测量和脉冲到达时间量测量分别建立星光角距量测模型和脉冲到达时间量测模型，使用无迹卡尔曼滤波在线估计修正木星的位置和速度，并获得探测器的位置和速度估计信息，本发明抑制了木星星历误差对导航精度的影响，为木星探测器提供高精度的位置及速度估计信息，对木星探测器自主导航具有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN118444314A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410547330.6
申请日：2024-05-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高帧率分布式SAR动目标成像方法，包括以下步骤：使用高帧率分布式SAR雷达中各双站对成像动目标做等效相位中心处理，得到动目标等效子孔径回波；对动目标的二维运动参数进行估计；分别构建针对静止与运动分量的相位补偿函数，消除或降低动目标运动分量的影响；估计高帧率分布式构型下的动目标完整回波；利用完整回波估计值对动目标进行成像聚焦，输出成像。本发明验证了高帧率分布式SAR构型对动目标成像的可能性，为动目标观测与成像提供了新的手段。
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公开(公告)号：CN116309727A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310604700.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0464 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的无人机目标追踪方法，包括获取现有的用于无人机目标追踪的图像数据并构建训练数据集；构建用于无人机目标追踪的边界框预测模型并训练得到最终的边界框预测模型；将目标的模板图像和无人机实时获取的搜索图像输入到边界框预测模型得到目标边界框；采用目标边界框对目标进行追踪；重复以上步骤，采用无人机完成对目标的实时追踪。本发明还公开了一种包括所述基于深度学习算法的无人机目标追踪方法的仿真系统。本发明通过创新的目标追踪方法的设计，不仅实现了目标的无人机追踪，而且可靠性高、精确性好且效率较高；同时，基于本发明提供的仿真系统，能够提高无人机目标追踪的复杂场景适应能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111947668B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010871052.1
申请日：2020-08-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于在线估计的木星探测器测角/测距组合导航方法，首先分别以探测器的位置和速度和木星的位置和速度作为系统状态量，根据轨道动力学建立系统状态模型，再通过测角敏感器获得星光角距量测量，通过X射线脉冲星探测器获得脉冲到达时间量测量，根据星光角距量测量和脉冲到达时间量测量分别建立星光角距量测模型和脉冲到达时间量测模型，使用无迹卡尔曼滤波在线估计修正木星的位置和速度，并获得探测器的位置和速度估计信息，本发明抑制了木星星历误差对导航精度的影响，为木星探测器提供高精度的位置及速度估计信息，对木星探测器自主导航具有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN116560401A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310535355.X
申请日：2023-05-12
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本申请适用于无人机控制技术领域，提供了一种无人机编队中僚机控制指令的确定方法及终端设备，其中，该方法根据无人机编队飞行时的运动模型、预先定义的长机和僚机的初始状态量，在控制量的作用下，得到长机和僚机的中间状态量；根据长机和僚机的中间状态量，计算僚机相对长机的状态误差；对预先定义的状态误差论域和控制指令误差论域进行语言变量划分，得到状态误差语言变量集和控制指令误差语言变量集；根据各语言变量集中语言变量值的隶属度函数以及模糊控制规则，确定控制指令模糊约束；基于DMPC方法，根据控制指令模糊约束确定僚机的控制指令。本申请能够降低僚机控制能量的消耗。
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公开(公告)号：CN112193403A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011114310.8
申请日：2020-10-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及飞行器总体布局设计领域，特别涉及一种采用前低后高式双翼布局的短距离起降飞行器，包括机身、前翼和后翼，其中后翼的安装高度大于前翼，发动机安装在前翼的上表面，与后翼尾缘处的外部吹气襟翼匹配，发动机的安装高度满足当飞行器巡航时，后翼的外部吹气襟翼处于收回状态，发动机射流从后翼下方通过，不与后翼发生相互作用，当飞行器起降时，外部吹气襟翼产生偏角，发动机的射流穿过外部吹气襟翼增加升力。本发明采用双翼布局形式使翼展更小，可以降低飞行器所需的跑道宽度，前低后高式双翼布局并采用新型外吹式动力增升系统能提高增升效果、降低起降距离。
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公开(公告)号：CN111766890A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010720697.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明提供了一种不依赖神经网络近似的航天器保性能姿态控制方法，包括：步骤1，将航天器数学模型中的参数不确定性、未建模动态和外部扰动作为总扰动，根据总扰动建立航天器姿态误差控制系统的动力学数学模型和运动学数学模型；步骤2，在航天器姿态误差控制系统的动力学数学模型和运动学数学模型中引入预设性能函数对航天器的姿态回路跟踪误差的稳态和瞬态性能进行约束；步骤3，根据航天器姿态误差控制系统的动力学数学模型和运动学数学模型设计线性扩张高增益观测器，获取航天器姿态误差控制系统状态和总扰动估计值。本发明在不依赖神经网络估计的情况下，实现对航天器姿态的跟踪控制，满足了姿态跟踪的稳定性和精度要求，具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111623785A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010693101.7
申请日：2020-07-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于星间时间延迟量测的深空探测器自主导航方法，包括：首先以编队飞行的两颗探测器的位置和速度作为系统状态量，根据轨道动力学建立系统状态模型；然后通过太阳敏感器获得太阳方向矢量量测量，利用原子鉴频仪获得太阳光到达两颗探测器的时间延迟量测量及差分多普勒速度量测量；分别建立太阳方向矢量量测模型、星间时间延迟量测模型及差分多普勒速度量测模型。本发明所述的基于星间时间延迟量测的深空探测器自主导航方法，通过星间时间延迟量测提供探测器相对太阳的距离信息，通过太阳方向矢量量测提供探测器相对太阳的方向信息，通过星间差分多普勒速度量测提供探测器相对太阳的速度信息，实现深空探测器的高精度自主导航。
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