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公开(公告)号：CN119483697A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411376828.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于鸽群交互智能的有人机/无人机共融变拓扑通信方法，其实现步骤为：步骤一：鸽群归巢飞行数据瞬时相关性建模；步骤二：鸽群归巢飞行数据对齐度建模；步骤三：鸽群归巢飞行交互拓扑建模；步骤四：全连接神经网络结构设计；步骤五：有人机/无人机动力学建模；步骤六：基于鸽群智能的有人机/无人机作用力模型；步骤七：基于事件触发的有人机/无人机通信控制；步骤八：输出基于鸽群交互智能的有人机/无人机动态通信拓扑。本发明一种基于鸽群交互智能的有人机/无人机变拓扑通信方法，提高有人机/无人机集群任务的通信效率与稳定性，从而有效提高有人机/无人机集群自主任务的整体效能。
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公开(公告)号：CN119440082A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411371509.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D1/246 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开一种基于原鸽启发智能的高速飞机爬升轨迹多目标控制方法：步骤一：建立环境模型与高速飞机模型；步骤二：高速飞机纵向控制律设计；步骤三：高速飞机爬升约束模型设计；步骤四：基于原鸽智能的高速飞机爬升轨迹优化。本发明面向高速飞机的爬升阶段路径优化问题，提供了一种原鸽智能优化下的高速飞机爬升轨迹优化方法。首先，针对高速飞机构建了飞/推一体化系统模型，并针对该模型建立了对应的纵向通道控制策略。其次，针对高速飞机在爬升阶段的过程，构建了多种约束条件，用以计算飞机的爬升时间以及油耗等。最后针对高速飞机爬升段轨迹优化问题，采用鸽群优化算法优化完成对其的优化。
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公开(公告)号：CN114398721B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111611257.7
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明公开一种基于自调节搜索鸽群智能的太阳能旋翼无人机设计方法，步骤一：太阳能阵列建模；步骤二：旋翼无人机及动力系统建模；步骤三：基于自调节搜索鸽群优化算法的MPPT控制器设计；步骤四：基于有限状态机的能源管理策略设计；步骤五：太阳能旋翼能源系统设计优化；步骤六：基于自调节搜索鸽群优化算法的飞行控制系统参数优化。本发明提供了完整规范的太阳能旋翼无人机设计方法及流程框架；设计了一种自调节搜索鸽群优化算法并运用于设计MPPT控制器，提高了对太阳能阵列最大功率点的跟踪能力，本发明针对串级PID飞行控制系统特性将其分解为多个通道，分层采用自调节搜索鸽群优化算法进行优化，大大简化优化问题，提高设计结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN114758119B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210414687.8
申请日：2022-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/56 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于仿鹰眼视觉与似物性的海面回收目标检测方法，步骤一：获取似物性窗口图像；步骤二：建立仿鹰眼颜色空间；步骤三：选取得分较高的图像进行后续处理；步骤四：计算相同颜色的显著性值；步骤五：仿鹰眼颜色空间平滑处理；步骤六：似物性窗口显著性结果求和；步骤七：输出海上回收装置显著性检测结果。本发明提对似物性检测的窗口结果再进行显著性检测，极大地减小的显著性检测的算法复杂度；本发明将仿鹰眼颜色空间引入到对似物性窗口显著性特征检测过程中，在评估图像颜色空间距离的过程中更能贴近现实图像像素间的距离关系。
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公开(公告)号：CN118092504A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311573094.7
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开一种防御高速进攻者的无人机集群对抗方法，其实现步骤为：步骤一：运动模型建立；步骤二：无人机底层控制；步骤三：场景初始化；步骤四：敌方攻击者探测与防御响应；步骤五：构建预期碰撞点评估指标；步骤六：优化空间中最佳碰撞点及其坐标；步骤七：防御无人机编队期望位置设计；步骤八：确定无人机个体对应的期望防御位置；步骤九：计算无人机期望控制输入；步骤十：更新敌方攻击者信息与防御编队参数；步骤十一：判断防御过程是否成功。该方法旨在提高无人机集群护航过程中对高速进攻目标的应对能力，并设计与之相匹配的编队队形控制方法，从而提升无人机集群护航编队的编队精度和快速响应能力，提升无人机集群的自主能力水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114815875B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210223353.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于集合满射鸽群智能优化的无人机集群编队控制器调参方法，包括步骤：无人机本体建模，无人机编队建模，编队控制器建模，基于集合满射的鸽群优化方法，参数搜索仿真，数据输出。本发明方法比传统的模型增加了自驱力和摩擦阻力，可以更好的映射无人机模型；改良了传统鸽群方法在进入地标阶段后容易陷入局部最优的缺点，以牺牲速度的方式提高了搜索的准确程度，在相同的搜索次数下，由于本发明将传统的鸽群智能优化方法过程改为满射，因此本发明在相同的搜索次数下，将得到更优的解，应用到编队参数搜索后，可以提高编队的性能。
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公开(公告)号：CN113625740B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110994641.3
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开一种基于迁移学习鸽群优化的无人机空战博弈方法，步骤一：初始化空战博弈环境设置；步骤二：设计可扩展的强操纵性博弈机动库；步骤三：设计空战态势评估函数，计算博弈得分矩阵；步骤四：构造空战博弈适应度函数；步骤五：基于迁移学习鸽群优化的博弈机动策略选择；步骤六：更新六自由度飞机状态。本发明优点：1)控制对象为真实的六自由度非线性飞机模型，更具实际应用价值；2)引入机动决策向量，构造适应度函数，将博弈得分矩阵的纳什均衡转化为线性规划问题求解，有效提高了空战决策效率；3)将迁移学习机制引入鸽群优化极大提高了算法搜索效率。
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公开(公告)号：CN116700323A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310515146.9
申请日：2023-05-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明是一种基于鸽群层级优化的带臂无人机自抗扰控制参数整定方法，其实现步骤为：步骤一，建立带臂无人机模型；步骤二，带臂四旋翼自抗扰控制器设计与适应度函数选取；步骤三，基于预搜索的鸽群层级优化方法；步骤四，鸽群层级优化自抗扰控制参数；步骤五，仿真验证优化得到的自抗扰控制参数。步骤六，输出性能最优的自抗扰控制参数。该方法旨在解决带臂无人机的控制器设计及控制器参数整定困难问题，通过参数优化得到性能最优的自抗扰控制器参数，为带臂无人机的应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN116402728A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310284505.4
申请日：2023-03-22
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种仿猛禽视觉感受增强机制的海上船舶目标显著性检测方法，步骤一：仿猛禽视觉光照感受增强机制建模；步骤二：仿猛禽视觉前景感受增强机制建模；步骤三：图像滤波操作；步骤四：仿猛禽视觉对比度感受增强机制建模；步骤五：仿猛禽视觉感受均衡机制建模；步骤六：计算图像显著值并得到显著图；步骤七：输出仿猛禽视觉感受增强机制的海上船舶目标的显著图S。本发明将猛禽视觉机制引入到海上目标显著性检测过程中，能更好地将复杂环境下猛禽捕捉中远距离猎物的能力映射到无人机中远距离识别并追踪海上船舶目标的任务需求；本发明使用感受增强机制能够增强无人机对环境的适应能力，使无人机能够在各种复杂海面环境中精准识别并安全回收。
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公开(公告)号：CN116009592A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310087554.9
申请日：2023-01-17
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开一种基于个体相似度鸽群优化的无人飞行器自主突防方法。步骤一：建立突防双方六自由度模型；步骤二：设计两回路侧滑转弯过载控制律；步骤三：建立突防双方三自由度简化模型和无人飞行器机动动作库；步骤四：生成空中态势评估函数；步骤五：收益矩阵建立与适应度函数设计；步骤六：基于个体相似度的鸽群优化方法设计；步骤七：应用个体相似度鸽群优化方法求解最优策略。本发明可实现自动感应敌方动作，实时最优机动策略选取；可完成拦截敌方无人飞行器的动态规避，有效提高无人飞行器战场生存能力；采用个体相似度鸽群优化方法，能够提高系统全局搜索能力，在最优策略适应度函数求解时提高准确性。
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