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江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金(KJS1020)

作品数:2 被引量:11H指数:2
相关作者:段海滨李霜天余亚翔罗琪楠更多>>
相关机构:苏州大学北京航空航天大学更多>>
发文基金:中国航空科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金更多>>
相关领域:航空宇航科学技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇航空宇航科学...

主题

  • 1篇多无人机
  • 1篇多无人机协同
  • 1篇在线参数辨识
  • 1篇全局优化
  • 1篇人工智能
  • 1篇网络
  • 1篇网络控制
  • 1篇微粒群
  • 1篇微粒群优化
  • 1篇无人机
  • 1篇粒群优化
  • 1篇飞行
  • 1篇飞行器
  • 1篇高超声速
  • 1篇高超声速飞行
  • 1篇高超声速飞行...
  • 1篇参数辨识
  • 1篇超声速
  • 1篇超声速飞行
  • 1篇超声速飞行器

机构

  • 2篇北京航空航天...
  • 2篇苏州大学

作者

  • 2篇段海滨
  • 1篇罗琪楠
  • 1篇余亚翔
  • 1篇李霜天

传媒

  • 1篇中国科学:技...
  • 1篇中国科学:信...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于人工蜂群优化的高超声速飞行器在线参数辨识被引量:7
2012年
高超声速飞行器由于具有特殊的气动特性和复杂的运行环境,其气动模型的建立和模型中参数的确定面临着更高的要求.飞行器参数辨识是根据飞行器的输入及其响应确定出飞行器的模型和模型中的各个参数数值.针对高超声速飞行器模型耦合性强、非线性程度高、运行环境复杂等特点,本文提出了基于人工蜂群优化的在线参数辨识方法,将参数辨识问题转换为优化问题,以蜂群为单位进行搜索,通过群体信息交流和优胜劣汰的机制,使得蜂群朝着更优方向进化;引入采蜜蜂机制和混沌搜索机制,使得蜂群能够跳出局部最优,具有更强的全局寻优能力.应用此方法对某飞行器升力系数进行辨识计算,结果证明了此方法的可行性.与传统的极大似然法对比表明,本文所提方法在具有系统测量噪声的条件下具有更强的抗干扰能力和准确性.
李霜天段海滨
关键词:高超声速飞行器参数辨识人工智能全局优化
基于交哺网络控制的多无人机协同编队方法研究被引量:4
2013年
多无人机协同编队飞行可弥补单架无人机在执行侦查、作战、防卫等任务时所不能克服的困难,并提高无人机执行任务的效率,特别是在多无人机集群协同对抗中显得尤为重要.本文建立了基于交哺网络控制的多无人机协同编队模型,设计了基于微粒群优化的协同编队控制器,给出了多无人机协同编队的交哺网络控制方法,最后通过仿真实验验证了本文所提方法的可行性和有效性.
段海滨罗琪楠余亚翔
关键词:无人机网络控制微粒群优化
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