無(wú)人機(jī)具有部署方便、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、隱蔽性好、起降靈活等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于應(yīng)急求援、偵查監(jiān)視、地理測(cè)繪、電路巡檢、氣象監(jiān)測(cè)、新聞拍攝、物流等諸多領(lǐng)域。無(wú)人機(jī)編隊(duì)組網(wǎng)充分體現(xiàn)出多無(wú)人機(jī)協(xié)作的優(yōu)勢(shì),提高集群無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)的能力。因此需要研究無(wú)人機(jī)與通信技術(shù)相結(jié)合的無(wú)人機(jī)組網(wǎng)編隊(duì)技術(shù),為無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中協(xié)同完成任務(wù)提供有效可靠的理論技術(shù)支持,在多機(jī)協(xié)同合作的基礎(chǔ)上有效擴(kuò)大無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的編隊(duì)規(guī)模,同時(shí)提高無(wú)人機(jī)的協(xié)作效率并降低負(fù)載消耗。為本文主要研究無(wú)人機(jī)編隊(duì)組網(wǎng)的相關(guān)技術(shù),并對(duì)無(wú)人機(jī)組網(wǎng)通信保密算法進(jìn)行了深入的分析驗(yàn)證。主要工作如下:1.提出了多無(wú)人機(jī)編隊(duì)組網(wǎng)中主從無(wú)人機(jī)相對(duì)定位方法。編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)中的主節(jié)點(diǎn)通過(guò)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)GPS（Real Time Kinematic GPS,RTK-GPS）載波相位差分來(lái)完成自身定位,未知節(jié)點(diǎn)相對(duì)于主節(jié)點(diǎn)的距離通過(guò)無(wú)線電脈沖法測(cè)量,獲取未知節(jié)點(diǎn)與四個(gè)非共面主節(jié)點(diǎn)的距離值,通過(guò)幾何求解,確定從節(jié)點(diǎn)的位置。主從無(wú)人機(jī)相對(duì)定位通過(guò)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)GPS載波相位差分定位法和無(wú)線脈沖測(cè)距法協(xié)同完成,主節(jié)點(diǎn)通過(guò)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)GPS載波相位差分來(lái)完成自身定位可以獲得很高的精度,從而實(shí)現(xiàn)全局的精確定位... 

【文章頁(yè)數(shù)】：137 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究歷史與發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 網(wǎng)絡(luò)編隊(duì)中無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)定位及導(dǎo)航
        1.2.2 網(wǎng)絡(luò)覆蓋
        1.2.3 路由算法
        1.2.4 蜂群無(wú)人機(jī)分布式算法
        1.2.5 無(wú)人機(jī)編隊(duì)控制
    1.3 研究?jī)?nèi)容和框架
2 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)基本理論
    2.1 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)定位
    2.2 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)覆蓋
    2.3 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)路由
    2.4 無(wú)人機(jī)蜂群編隊(duì)算法研究
    2.5 無(wú)人機(jī)編隊(duì)基礎(chǔ)理論
3 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)定位覆蓋算法
    3.1 幾種典型無(wú)人機(jī)定位方法
        3.1.1 基于GPS和接收無(wú)線電信號(hào)強(qiáng)度的無(wú)人機(jī)分布式定位方法
        3.1.2 基于慣性導(dǎo)航、GPS和視覺(jué)相機(jī)的組合定位
        3.1.3 基于單鏈路測(cè)距的無(wú)人機(jī)間協(xié)同相對(duì)定位
    3.2 無(wú)線電脈沖法測(cè)距的無(wú)人機(jī)相對(duì)定位
        3.2.1 主節(jié)點(diǎn)的定位方法
        3.2.2 從節(jié)點(diǎn)的絕對(duì)定位方法
        3.2.3 從節(jié)點(diǎn)的相對(duì)定位方法
        3.2.4 從節(jié)點(diǎn)的最終位置
        3.2.5 仿真分析
    3.3 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)覆蓋方法
        3.3.1 網(wǎng)格劃分法
        3.3.2 平行四邊形結(jié)構(gòu)覆蓋算法
            3.3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型
            3.3.2.2 算法步驟
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)仿真
    3.4 本章小結(jié)
4 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)路由算法
    4.1 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)涉及問(wèn)題
        4.1.1 無(wú)人機(jī)任務(wù)協(xié)同
        4.1.2 無(wú)人機(jī)任務(wù)分配
        4.1.3 無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃
    4.2 無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.1 無(wú)人機(jī)自組織網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)模型
        4.2.3 無(wú)人機(jī)路由模型
    4.3 無(wú)人機(jī)編隊(duì)網(wǎng)絡(luò)路由算法
        4.3.1 路由協(xié)議的分類(lèi)
        4.3.2 路由協(xié)議詳細(xì)介紹
        4.3.3 路由協(xié)議仿真參數(shù)設(shè)置及性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.3.4 路由協(xié)議仿真結(jié)果分析
            4.3.4.1 節(jié)點(diǎn)數(shù)目不同對(duì)性能造成的影響
            4.3.4.2 節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度不同對(duì)性能造成的影響
            4.3.4.3 AOMDV路由協(xié)議的改進(jìn)
        4.3.5 仿真分析路由機(jī)制
    4.4 本章小結(jié)
5 無(wú)人機(jī)蜂群編隊(duì)算法研究
    5.1 無(wú)人機(jī)蜂群分簇通信算法
        5.1.1 算法步驟
        5.1.2 能量消耗模型
        5.1.3 實(shí)驗(yàn)仿真
            5.1.3.1 算法對(duì)比分析
            5.1.3.2 算法性能分析
    5.2 蜂群無(wú)人機(jī)編隊(duì)保持算法
        5.2.1 無(wú)人機(jī)編隊(duì)隊(duì)形保持模型的建立
        5.2.2 蜂群無(wú)人機(jī)編隊(duì)隊(duì)形保持方法
        5.2.3 仿真結(jié)果
    5.3 三維場(chǎng)景下無(wú)人機(jī)編隊(duì)集結(jié)控制方法
        5.3.1 具有單個(gè)虛擬長(zhǎng)機(jī)的無(wú)人機(jī)編隊(duì)集結(jié)
        5.3.2 具有多架虛擬長(zhǎng)機(jī)的無(wú)人機(jī)編隊(duì)集結(jié)
        5.3.3 算法描述
        5.3.4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.3.5 實(shí)驗(yàn)仿真
            5.3.5.1 具有單個(gè)虛擬長(zhǎng)機(jī)的無(wú)人機(jī)編隊(duì)集結(jié)
            5.3.5.2 具有多個(gè)虛擬長(zhǎng)機(jī)的無(wú)人機(jī)編隊(duì)集結(jié)
    5.4 本章小結(jié)
6 無(wú)人機(jī)組網(wǎng)通信保密算法研究
    6.1 一種改進(jìn)的多秘鑰共享方案
        6.1.1 Harn-Hsu的方案
        6.1.2 對(duì)Harn-Hsu方案的討論
        6.1.3 對(duì)Harn-Hsu方案的改進(jìn)
    6.2 云模型下的簇結(jié)構(gòu)信任評(píng)估算法
        6.2.1 云模型下的簇結(jié)構(gòu)信任評(píng)估框架
        6.2.2 信任評(píng)估算法設(shè)計(jì)
            6.2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)信任云的設(shè)計(jì)
            6.2.2.2 信任因素?cái)?shù)學(xué)模型的建立
            6.2.2.3 絕對(duì)信任因素云的計(jì)算
            6.2.2.4 相對(duì)因素信任云計(jì)算
            6.2.2.5 直接信任云計(jì)算
            6.2.2.6 最終信任云計(jì)算
            6.2.2.7 信任云決策
        6.2.3 仿真分析
    6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    7.3 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間主要研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于滑模方法的分布式多無(wú)人機(jī)編隊(duì)控制[J]. 周映江,蔣國(guó)平,周帆,曹寧.  信息與控制. 2018(03)
[2]機(jī)載北斗差分定位系統(tǒng)的測(cè)量船應(yīng)用[J]. 周建,劉帥,王宇,劉智.  測(cè)繪科學(xué). 2018(04)
[3]多無(wú)人機(jī)協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀及進(jìn)展[J]. 許曉偉,賴際舟,呂品,樊劉仡.  導(dǎo)航定位與授時(shí). 2017(04)
[4]Tight formation control of multiple unmanned aerial vehicles through an adaptive control method[J]. Yin WANG,Daobo WANG.  Science China（Information Sciences）. 2017(07)
[5]基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)的無(wú)人機(jī)編隊(duì)防碰撞控制方法[J]. 朱旭,閆茂德,張昌利,林海,屈耀紅.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[6]多無(wú)人機(jī)協(xié)同編隊(duì)飛行控制研究現(xiàn)狀及發(fā)展[J]. 宗群,王丹丹,邵士凱,張博淵,韓宇.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[7]多無(wú)人機(jī)系統(tǒng)分布式編隊(duì)控制[J]. 王品,姚佩陽(yáng).  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(16)
[8]基于日盲區(qū)紫外成像的無(wú)人機(jī)著陸引導(dǎo)技術(shù)研究[J]. 張磊,楊甬英,張鐵林,江佳斌,劉東.  中國(guó)激光. 2016(07)
[9]基于鴿群行為機(jī)制的多無(wú)人機(jī)自主編隊(duì)[J]. 邱華鑫,段海濱,范彥銘.  控制理論與應(yīng)用. 2015(10)
[10]基于紫外成像引導(dǎo)技術(shù)的無(wú)人機(jī)自主著艦研究[J]. 丁宸聰.  光電技術(shù)應(yīng)用. 2015(05)

博士論文
[1]基于協(xié)同機(jī)制的多無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃研究[D]. 林林.北京郵電大學(xué) 2013
[2]多無(wú)人機(jī)協(xié)同目標(biāo)跟蹤問(wèn)題建模與優(yōu)化技術(shù)研究[D]. 王林.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011

碩士論文
[1]無(wú)人機(jī)自組網(wǎng)路由協(xié)議研究[D]. 張國(guó)峰.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2017
[2]無(wú)人機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)仿真及路由協(xié)議研究[D]. 蘇炯銘.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3719371