集群智能是美国“第三次抵消战略”和“马赛克战”的核心技术,是世界军事大国争相抢占的制高点技术,也是我国《新一代人工智能发展规划》的重要组成部分以及加速我军军事智能化的关键力量。在人工智能赋能的基础上,无人集群系统分布式协同体系框架、智能感知认知、自主协同决策规划、鲁棒协同制导控制等技术是集群智能涌现的关键支撑,智能与协同正在成为当前国内外学术界和产业界争相研究的焦点。
为推动集群智能与自主协同领域的前沿技术创新,促进在行业领域的应用及产业发展,《导航定位与授时》编辑部特邀北京航空航天大学董希旺教授担任专栏主编,西安电子科技大学李亚超教授和陆军工程大学丁国如教授担任共同主编,在2022年9月第5期正式推出“集群智能与协同技术”专栏。
专栏主编
董希旺
董希旺,北京航空航天大学教授、博士生导师,2017年入选中国科协青年人才托举工程,2019年获批国家自然科学基金优秀青年基金。担任中国指挥与控制学会集群智能与协同控制专业委员会总干事、中国自动化学会青年工作委员会副秘书长、北京航空航天大学人工智能研究院副院长。
主要研究集群智能、协同制导控制、协同决策规划及飞行器集群,理论与实践并重,研发了基于无人机和无人车的集群智能协同验证平台并开展了系列试验验证,支撑完成2018和2021年空军无人争锋比赛无人机密集编队穿越竞速飞行,在50余支参赛队伍中分别获得唯一优胜奖和冠军。
以第一和通讯作者在IEEE TAC和TCST等汇刊以及Automatica等国际知名期刊发表SCI论文80余篇,发表在IEEE TAC上的论文被评为2020年北京地区广受关注的学术论文,发表在Control Engineering Practice的论文被评为该期刊2019年引用最多的论文,发表在Chinese Journal of Aeronautics的论文被评为2020年度中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000),在Springer和Taylor Francis出版英文专著2部,授权/受理国家发明专利30余项。
先后获得中国指挥与控制学会科技进步一等奖、创新奖一等奖,中国发明协会技术发明一等奖,中国产学研合作创新与促进成果奖二等奖,吴文俊人工智能优秀青年奖,IEEE CSS Beijing Chapter 青年作者奖及Springer优秀博士论文等奖励和荣誉。
专栏共同主编
李亚超
李亚超,西安电子科技大学教授、博士生导师,JKW卓青,国家万人计划青年拔尖人才,华山领军教授,陕西省杰青,西安电子科技大学研究生院副院长,科技部综合电子信息系统国合基地副主任。
长期从事SAR/ISAR成像、双基SAR/ISAR成像、波形抗干扰雷达成像及实时信号处理等方面的研究工作。
任《雷达学报》编委、《数据采集与处理》编委、《遥感学报》编委、陕西省电子学会理事、中国电子学会高级会员、中国通信学会高级会员、JKW某领域专家、ZF某领域专家等。
作为项目负责人主持包括国家重点研发计划课题、 “973”、 “863”等在内的纵向和横向项目50多项;以第一作者或合作作者在包括IEEE Trans. on GRS、IEEE Trans. on AES、IET Proc. Signal Processing等在内的国内外期刊上发表论文120多篇;授权国家发明专利56项。
获教育部技术发明一等奖、中国电子学会自然奖一等奖、国防技术发明二等奖、国防科技进步二等奖等省部级奖励6项。
专栏共同主编
丁国如
丁国如,陆军工程大学通信工程学院/国家短波通信工程技术研究中心教授,博士生导师,教育部QNCJ学者,江苏省杰出青年基金获得者,吴文俊人工智能优秀青年奖获得者。
主持国家自然科学联合基金重点支持项目、青年人才托举工程项目、中国博士后基金特别资助项目等10余项,参与科技创新2030-新一代人工智能重大专项、国家重点研发计划、国家/国防973等10余项。发表论文100余篇,出版学术专著《电磁频谱数据挖掘理论与应用》1部,授权发明专利10余项。
荣获第十四届IEEE通信学会亚太区杰出青年研究学者奖、中国通信学会/江苏省优秀博士学位论文奖、第80届IEEE车载技术协会国际会议最佳论文奖、中国通信(英文版)最佳编委奖、JCIN期刊最佳编委奖等,目前担任IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking、中国通信(英文版)、航空学报(英文版)、数据采集与处理等国内外学术期刊编委或客座编委。
作为主要完成人,获国家科技进步一等奖1项、省部级科技进步奖4项。
专栏文章摘要
多传感器融合状态估计方法综述
张康皓,董希旺,于江龙,化永朝,任章
(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100083)
摘要:随着传感器网络技术的发展,多传感器融合状态估计由于其具备鲁棒性、灵活性、可扩展性以及便于故障检测等优点,长期受到国内外学者的广泛关注,并取得了大量的研究成果。数据融合的方法为融合状态估计奠定了理论基础,也是早期研究的主要方向,1970年到20世纪末,相继发展出了集中式、分散式滤波架构及相应算法。无线通信技术的成熟以及一致性算法的出现使得分布式状态估计的研究进入了快车道,2005年以来,大量基于一致性的分布式滤波算法被提出,其中不乏实用的经典方法和优秀的开创性方法。但对于这些研究成果之间的联系以及本质,仍需要一篇简要而概括性的文章进行阐述;文章意在梳理多传感器融合状态估计的发展,探究从数据融合到分布式滤波的内在联系,并对一些经典方法进行总结。
关键词:数据融合;传感器网络;卡尔曼滤波;数据相关性;一致性;分布式状态估计;分散式状态估计
面向无人集群的通信定位一体化方法研究
胡晨骏1,辜方林1,赵林2,赵莺2,魏急波1
(1. 国防科技大学电子科学学院, 长沙 410073;2. 北京信息通信技术研究中心,北京 100036)
摘要:针对无人集群协同作战通信/定位的集约化设计需求,本文提出一种单载波频域均衡(Single Carrier Frequency Domain Equalization, SCFDE)与直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum)技术有机结合的通信定位一体化波形,一方面它利用SCFDE中频域均衡易于克服频率选择性衰落和便于与DSSS结合的优势,使系统具有良好的适应复杂场景的通信能力;另一方面,利用恒包络零自相关导频序列的优良自相关和互相关特性,将其作为导频序列并计算与本地导频符号的循环移位相关,检测相关峰值即可实现整数符号周期信号到达时间估计,同时结合用于信道估计的导频序列,构建差分延时相关模型,有效解决小数采样周期信号到达时间估计问题,实现高精度的信号到达时间估计。。
关键词:直接序列扩频;频域均衡;到达时间;通信定位一体化
基于多策略狼群算法的多无人机协同多目标任务分配
周同乐,陈谋,韩增亮,王勤
(南京航空航天大学自动化学院, 南京 210016)
摘要:针对现代空战多无人机协同多目标任务分配问题,结合标准狼群算法,提出了一种基于多策略狼群算法的多目标任务分配方法。根据狼群的不同分工以及搜索属性,建立了基于自主游走机制的头狼产生规则、基于多策略知识库的探狼游走机制和基于自适应步长的猛狼奔袭及围攻方式,从而对传统狼群算法的随机性进行智能化约束与控制,以解决多无人机协同多目标任务分配问题。数值仿真结果表明,该方法能够快速有效获得任务分配方案,避免陷入局部最优。
关键词:多无人机协同;协同任务分配;狼群算法;多策略机制;自适应步长
基于冲突分类与消解的多智能体路径规划算法设计
王东,于连波,曹品钊,连捷
(大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室,大连 116024;大连理工大学控制科学与工程学院,大连 116024)
摘要:多智能体路径规划应用广泛但求解困难。为更好处理多智能体路径规划中的路径冲突问题,以提高求解的效率,将冲突进一步分类出相向顶点冲突和交叉顶点冲突,并提出对应的消解方式。相向顶点冲突的消解方法,采用提前添加约束的方式避免在消解其冲突过程中产生另一个可预见的冲突;交叉顶点冲突的消解方法,采用寻找最佳等待时间的方式在消解其冲突的同时消解其他存在的冲突;两种冲突消解方法均可减小约束树的规模,在一定程度上减少算法的计算量。并提出基于冲突搜索算法中搜索高层节点冲突的算法。实验结果表明,所提出的冲突分类及消解方式有效地减少了算法高层中约束树的规模,降低了算法计算量,并在智能体密集的环境下表现出更好的优势。
关键词:多智能体路径规划;基于冲突搜索;路径冲突;冲突分类与消解
具有动态领导者的多智能体系统分组一致性控制
胡顺伟,陈向勇, 邱建龙,赵峰
(临沂大学自动化与电气工程学院,临沂 276005)
摘要:对一类具有动态领导者的非线性多智能体系统的一致性进行研究,解决了其领导-跟随一致性控制问题。首先,考虑到多目标任务中广泛存在的合作-竞争机制和领导者的控制输入非零的情况,基于邻居智能体的相对状态信息,设计了一类分布式的分组一致性控制器。通过在所设计的控制器中增加补偿项,解决了由领导者非零控制输入引出的问题。引入了一类Lipschitz-like条件,解决了在实现分组一致时由非线性项引起的困难。其次,利用图论和构造Lyapunov函数,通过求解代数Riccati方程得出了系统实现分组一致性的充分条件,并基于所设计的控制器实现多智能体系统动态领导-跟随的分组一致性控制。最后,数值仿真和分析结果验证了所提出控制方案的有效性和可行性。
关键词:多智能体系统;合作-竞争交互;动态领导者;分组一致性
基于滑模的多无人机系统协同编队控制
鞠爽1,王晶2,窦立亚1,顾维博1
(1. 北京化工大学 信息科学与技术学院,北京市 100029;2. 北方工业大学 电气与控制工程学院,北京市 100144)
摘要:针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题,提出一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队,并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中,编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示,仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息,并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先,采用分布式状态观测器,使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后,利用该观测器的估计状态,提出基于滑模的协同编队控制算法。最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明多无人机系统的稳定性并且通过五架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。
关键词:编队控制; 协同控制;滑模控制;非完整约束;状态观测器
Q-learning强化学习协同拦截制导律
王金强,苏日新,刘莉,刘玉祥,龙永松
(江南机电设计研究所,贵阳 550025)
摘要:为实现多枚导弹协同拦截机动目标,提升拦截效能,提出一种Q-learning强化学习协同拦截制导律。首先,基于逃逸域覆盖理论建立了非线性多弹协同拦截模型。其次,以视线角速率为状态,依据脱靶量构造奖励函数,离线训练生成强化学习智能体,并结合传统比例制导控制方法,构建基于强化学习的变导引系数制导律,实时生成实现协同拦截的制导指令。最终,通过数值仿真验证了所提算法的有效性和优越性。
关键词:协同拦截;强化学习;机动目标;逃逸域;制导律
面向智能空战的它机协同试飞验证方法
王悦1,张少卿1,王言伟1,王振宇1,王玥2,刘志军2,张涛3
(1. 沈阳飞机设计研究所综合航电部,辽宁 沈阳 110035 2. 北京理工大学机电学院,北京 100081 3. 中北大学机电工程学院,山西 太原 030051)
摘要:为验证无人机自主协同算法在空战环境下的适用性,提出了一种高等效的它机协同试飞验证方法。基于算法功能实现的需求,以成熟的民用固定翼无人机平台为基础进行改装,搭建它机试飞平台,对真实空战环境开展模拟和等效设计;以四机协同编队算法为例,在试飞平台上移植算法程序,开展相关科目试飞验证。当需要验证不同控制算法时,无需针对它机试飞平台开发控制策略,只需对控制算法作修改即可。试验结果表明:编队综合误差较小,算法能够实现无人机编队的稳定控制;同时,它机协同试飞验证方法因其迭代速度快、安全稳定性能高、成本低等特点,可用作中间阶段算法的前置试飞手段,为算法的开发迭代提供有效验证。
关键词:协同技术;它机;试飞平台;智能空战;试飞验证
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