CN114185361A - 基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法 - Google Patents

基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114185361A
CN114185361A CN202111427749.0A CN202111427749A CN114185361A CN 114185361 A CN114185361 A CN 114185361A CN 202111427749 A CN202111427749 A CN 202111427749A CN 114185361 A CN114185361 A CN 114185361A
Authority
CN
China
Prior art keywords
interceptor
interception
unmanned aerial
target
aerial vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111427749.0A
Other languages
English (en)
Inventor
吴强
龚旭东
赵雪冬
郑宇�
曹贺
谷全祥
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
AVIATION INDUSTRY INFORMATION CENTER
Original Assignee
AVIATION INDUSTRY INFORMATION CENTER
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by AVIATION INDUSTRY INFORMATION CENTER filed Critical AVIATION INDUSTRY INFORMATION CENTER
Priority to CN202111427749.0A priority Critical patent/CN114185361A/zh
Publication of CN114185361A publication Critical patent/CN114185361A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • G05D1/104Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft involving a plurality of aircrafts, e.g. formation flying

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提出了一种基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法,包括:第一阶段,远距离雷达引导拦截;第二阶段,以近距离直瞄拦截。第一阶段包括以下步骤:S1,采用雷达、无源侦测、光学侦查手段对目标区域实施全天候、全方位侦查;S2,当侦查发现来袭目标靶机,锁定来袭目标靶机并将目标轨迹、速度发送给地面指挥中心;S3,地面指挥中心制定拦截规划,控制拦截机的引导机发射;S4,引导机飞向目标靶机,其余拦截机起飞;S5,根据先导机位置和速度矢量信息,构成以先导机为首的空中拦截机群,形成大拦截半径/小间隙的等效拦截面,对目标靶机实施大密度多次撞击拦截。该方法大幅度提高拦截概率,降低了跟瞄精度要求,降低了成本。

Description

基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法
技术领域
本发明涉及反无人机的技术领域,尤其是涉及一种基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法。
背景技术
当前,随着无人机技术快速进步发展,“低慢小”民用无人机越来越具备成为恐袭分子的攻击手段。“低慢小”无人机的高度低、信号特征小,导致传统防空雷达等方式无法有效探测,同时传统防空导弹和高炮、高射机枪等防空装备亦无法构成有效反制拦截。因此,必须具备有效的反“低慢小”无人机反制技术和产品,有效保护核心要害部位、重大能源基地、军事基地和国家重大活动等的安全。
针对反“地慢小”无人机难题,国内多个部门针对反无人机需求,举办了规模不等的比测,其中“无形截击”反无人机挑战赛,已经成为国内反无人机技术水平的权威测试活动。“无形截击”反无人机系列挑战赛的目的:以重要军事目标(如,机场)反无人机抵近侦察、袭扰等为背景,探索采用对抗方式、“田赛”方法、开放形式,推动相关技术向实战化创新发展,重点在于检验水平、发现问题、找准方向、培育队伍、促进应用。探测项目主要考察参赛队有效探测目标无人机的能力。参赛队使用雷达、光电等探测装置(技术原理不限),按照比赛规则探测目标无人机,并向比赛评分系统自动传输探测数据。打击科目聚焦考评参赛队综合反制“低、慢、小”无人机的能力。参赛队使用探测与反制手段(技术原理不限),按照比赛规则反制靶机。
经过“无形截击”反无人机挑战赛测试结果表明,国内反无人机技术和产品体现出体系化不足、反制能力存在短板的缺点。在面对“低慢小”无人机进攻时,纯软杀伤手段难以应对各种反电磁干扰手段,对各种自制、定制数据链干扰效果不佳。已有的高能硬反制手段存在体积/重量大、价格/能耗高、附带损失明显的缺点,而低成本硬杀伤手段存在原理性问题,反制能力严重不足,硬杀伤能力短板现象突出。国内不成功的各类低成本硬杀伤手段存在以下共性问题:
第一,强调精确瞄准,将导致高成本导引头或要求人员射击操纵素质。
第二,有效拦截半径低,不足以弥补探测误差(跟瞄误差)和射击(起爆)轨迹误差。由于存在这些原理性缺陷,这些低成本硬杀伤的实际命中率低,不能能够有效击落靶机。
发明内容
本发明的目的:
提供一种基于智能控制的无人机拦截机群密集撞击式硬杀伤反制技术,采用雷达、无源侦测、光学等多种目标定位方式,实现对来袭无人机的探测与瞄准,引导拦截机群对来袭无人机实施分批、密集、多次拦截。该系统作为全方位、低附带损伤的体系化防御系统,弥补当前国内反无人机体系的硬杀伤能力短板,从而为保护核心要地、能源基地、重大活动等目标提供保护。
本发明所采用的技术方案是:
采用雷达、无源侦测、光学等多种侦查手段对目标区域实施全天候、全方位侦查任务,当雷达发现并锁定来袭目标靶机,将目标轨迹、速度等发送给地面指挥中心,指挥所制定拦截规划,控制拦截机的引导机发射,根据规划(如直接跟踪法或预置法)飞向目标靶机,同时后续拦截机群起飞,根据先导机位置、速度矢量等信息,构成以先导机为首的空中拦截机群,形成大拦截半径/小间隙的等效拦截面,对目标靶机实施大密度多次撞击拦截,保证高拦截率。拦截机群完成撞击后自动返回指定地点并自动恢复到发射准备状态,解决当前硬杀伤反制技术中存在的低拦截率、高使用成本问题。
本发明的技术效果:
技术优点1:基于智能控制算法,拦截机群发射后,在目标区域快速形成大半径小间隙空中拦截阵,对靶机实施密集多次撞击,大幅度提高拦截概率,同时大半径拦截阵也降低了跟瞄精度要求。
技术优点2:拦截机的核心高成本部件做保护性设计、保证最大碰撞效果前提下易损部件位置设计和快速可更换设计,同时拦截机任务完成后返回至指定地点,从而实现低成本化要求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例的系统设备组成与功能图;
图2是本发明一实施例的拦截机群以大半径/小间隙等效拦截面拦截来袭无人机示意图;
图3是本发明一实施例的高速密集大半径/小间隙拦截机编队智能算法示意图;
图4位本发明一实施例的高速密集大半径/小间隙拦截机群队形组成示意图。
其中1-高性能探测雷达、2-拦截无人机机群、3-高射速发射平台、4-地面指挥中心和5-来袭靶机组成,作战流程保护第一阶段和第二阶段。
其中10-拦截无人机,20-单架拦截无人机毁伤范围,30-来袭无人机
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域的普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下,所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示意性实施例。在下面的详细描述中,提出了许多具体细节,以便提供对本发明的全面理解。但是,对于本领域的技术人员来说很明显的是,本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。本发明决不限于下面所提出的任何具体设置和方法,而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了结构、方法、器件的任何改进、替换和修改。在附图和下面的描述中,没有示出公知的结构和技术,以避免对本发明造成不必要的模糊。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明实施例及实施例中的特征可以互相结合,各个实施例可以相互参考和引用。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示,系统由高性能探测雷达1、拦截无人机机群2、高射速发射平台3、地面指挥中心4和来袭靶机5组成。
其中高性能探测雷达1由Ku波段全固态有源相控阵雷达天线、高精度转台、高性能数据处理系统组成,雷达探测威力>8km,5公里处三维偏差不大于5米。能同时处理1000批以上目标,跟踪72批目标。雷达具备自身GPS定位能力和标准寻北功能,提供的高精度目指信息至少形成目标坐标信息,即(目标方位角、目标俯仰角、距离、相对速度、时间戳)。雷达系统具备远程通信能力,可将上述信息实时上报到地面指挥中心。高精度转台提供360°范围搜索,当发现目标后转为跟踪模式,可提供更高精度的目指信息。高性能数据处理系统负责雷达信号处理和计算任务。
地面指挥中心4由目标轨迹分析、拦截规划决策、指挥调度拦截等分系统构成。其中,目标轨迹分析分系统根据雷达获得的目标靶机信息,判断目标运行情况;拦截规划决策根据目标靶机运行轨迹及相对位置情况,判断并决策拦截机群采用的拦截方式(前置法或追踪法);指挥调度拦截分系统控制拦截机群起飞,在空中快速密集组阵,按照预定轨迹或拦截模式飞向目标靶机实施撞击拦截,并判断是否击落目标,从而决策是否实施二次拦截。
拦截无人机机群2由折叠式无人机、安装圆筒构成,折叠式无人机折叠后放置在安装圆筒内,以弹链或弹鼓方式接入高射速发射平台。其中,拦截机的核心高成本部件可以做保护性设计、保证最大碰撞效果前提下易损部件位置设计和快速可更换设计,同时拦截机任务完成后返回至指定地点,从而实现低成本化要求。
高速发射装置3能够单人操纵和遥控操纵,能够以不低于120发/分/门的射速发射拦截无人机,能够对来袭目标进行直瞄射击,射界为周向360°,垂直0-60°。
来袭靶机5包括固定翼无人机和多旋翼无人机,能够对关键设施实施有效毁伤。
参考图1所示,作战流程分两个阶段:
第一阶段,远距离雷达引导拦截,1-2公里;
第二阶段,以近距离直瞄拦截,150-200米。根据目标靶机的攻击模式,两个阶段可以串行,也可以独立运行。
第一阶段,当雷达发现并锁定来袭目标靶机,将目标轨迹、速度等发送给地面指挥中心,指挥所制定拦截规划,控制拦截机的引导机发射,根据规划(如直接跟踪法或预置法)飞向目标靶机,同时后续拦截机群起飞,根据先导机位置、速度矢量等信息,在空中快速形成密集拦截阵,构成以先导机为首的空中拦截机群,形成大拦截半径/小间隙的等效拦截面,对目标靶机实施大密度多次撞击拦截,保证高拦截率。
第二阶段,当目标靶机逼近到150-200米时,采用直瞄发射,由操纵人员通过光学瞄具概略瞄准来袭无人机目标,射击后,所有靶机沿发射瞄准线形成大半径/小间隙等效拦截面,在飞行中操纵手可以微调拦截机群的垂直偏移和水平,提高拦截概率。
拦截机群完成撞击后自动返回指定地点并自动恢复到发射准备状态,解决当前硬杀伤反制技术中存在的低拦截率、高使用成本问题。
在第一阶段中,基于雷达指示的拦截机群密集撞击式拦截方案具体流程为:
雷达发现并锁定“低慢小”无人机目标,拦截机群升空并快速形成空中密集拦截阵,通过组网模块通信控制拦截机群飞向目标,实施拦截机群对来袭无人机的碰撞,并根据反制结果进行二次或多次碰撞拦截。完成碰撞拦截后根据GPS信号返回起飞点。
由大数量拦截机构成的拦截机群,沿飞行速度矢量构成稳定的大半径(8-12米)、小间隙(等效间隙1.5米)的等效拦截网。
(1)雷达发现目标:在5公里内三维最大偏差为5米,计算目标方位角、高度、轨迹、速度。
(2)指挥系统确定拦截方案:根据相对位置变化,确定拦截机群的飞行路线方案。
(3)发射先导机,控制先导机以追踪法跟随/飞向靶机目标,先导机发出定位GPS位置和微波。
(4)后续拦截机根据先导机位置信号自动定位自身位置,并根据微波信号精细调整具体位置。
(5)当先导机距离靶机到雷达最小分辨距离时,先导机改为直飞模式,引导后续机实施直线撞击,完成撞击后自动回复到可遥控状态。具体包括正向撞击、前侧向撞击、正侧向撞击、后侧向撞击、尾部追赶以及空中机动飞行
(6)雷达探测自动分析撞击效果,如果已撞击成功,则拦截机根据GPS引导,直线飞回起飞点附近软着陆落地。
(7)再次整备,进入发射包装筒,补充电,为后续拦截做好准备。
图2表示拦截机群以大半径小间隙等效拦截面拦截来袭无人机示意图。
该示意图包括:拦截无人机10、单架拦截无人机毁伤范围20和来袭无人机30。快速升空的拦截无人机10组成等效拦截面,对来袭无人机30进行拦截,该拦截机群拦截面可随拦截机数量的增加等效增大,扩大拦截面积,亦可有效拦截多架无人机。
如图3所示,拦截机高速发射后,拦截机群在空中快速组成大半径/小间隙等效拦截面,该过程依赖K0组网数据链以及智能控制算法,其中智能控制算法包括K1机间有限数据传输的半集中式组网、K2基于群智信息共享机理的拦截机群防撞控制、K3基于分布式模型预测控制的快速大半径/小间隙编队组成控制,K4为拦截机群组编队组成拓扑。
其中K1机间有限数据传输的半集中式组网,网络结构选用分层结构,将网络分成若干个簇,每个簇由导引机节点和若干个拦截机节点组成,导引机节点负责接受地面指挥中心、高性能雷达的信息,向网络中的若干拦截机发送任务指令,拦截机间相互接受位置、速度、姿态、控制指令等信息,以及包含少量决策信息。通过考虑K11节点动态加入与退出、K12网络时间对准、K13自适应带宽、K14网络拓扑的构建以及K15弱通信情况下数据流畅性和隐藏节点重入网链接策略,使拓扑快速更新、网络快速收敛,从而实现网络的自规划、自管理、自重构、自配置和自愈合,网络通信拓扑见K4。
采用K2基于群智信息共享机理的拦截机防碰撞控制方法作为拦截机群间动态避碰技术,当拦截机群处于障碍环境中时,拦截机群节点依靠传感器感知空域内的障碍信息,感知运行中拦截机的数量、编号、飞行状态、位置、速度、姿态,并通过拦截机群网络上传到导航机节点,经过信息融合后,拦截机群内部实时共享障碍信息,之后在防碰撞算法的规划下生成避障策略,完成拦截机群防碰撞的编队重构。
采用K3基于分布式模型预测控制的快速大半径/小间隙编队组成控制方法作为快速密集拦截机群组成方法,拦截机群中的每架无人机可以看作分布式模型预测控制的子系统,具有优化计算的能力,并且它们之间通过通信网络可以进行信息的交流。无人机拦截机群从初始状态开始跟随虚拟引导点进行运动,在运动过程中逐渐建立通信、向着期望队形调整队形、形成期望队形并保持队形,形成以等边三角形(任意设定的几何拓扑)为基本空间拓扑单元的稳定结构。
图4展示了高速密集大半径/小间隙拦截机群队形组成示意图。
参考图4,高速密集大半径/小间隙拦截机群队形组成包括:S1拦截机群建立通信,S2拦截机群队形组成,S3拦截机群队形保持。
需要说明的是,上述流程操作可以进行不同程度的组合应用,为了简明,不再赘述各种组合的实现方式,本领域的技术人员可以按实际需要将上述的操作步骤的顺序进行灵活调整,或者将上述步骤进行灵活组合等操作。
需要说明的是,上述实施例中所示的功能组件的实现方式可以为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时,其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时,本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。
最后应该说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可以轻易想到各种等效的修改或者替换,这些修改或者替换都应该涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法,其特征在于,包括:
第一阶段,远距离雷达引导拦截;
第二阶段,以近距离直瞄拦截;
第一阶段包括以下步骤:
S1,采用雷达、无源侦测、光学侦查手段对目标区域实施全天候、全方位侦查;
S2,当侦查发现来袭目标靶机,锁定来袭目标靶机并将目标轨迹、速度发送给地面指挥中心;
S3,地面指挥中心制定拦截规划,控制拦截机的引导机发射;
S4,引导机飞向目标靶机,其余拦截机起飞;
S5,根据先导机位置和速度矢量信息,构成以先导机为首的空中拦截机群,形成大拦截半径/小间隙的等效拦截面,对目标靶机实施大密度多次撞击拦截。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S5步骤包括:
K1,机间有限数据传输形成半集中式组网;
K2,基于群智信息共享机理的拦截机群防撞控制;
K3,基于分布式模型预测控制的快速大半径/小间隙编队组成控制;
K4,为拦截机群组编队组成拓扑。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述K1步骤包括:
网络结构选用分层结构,将半集中式组网的网络分成若干个簇,每个簇由导引机节点和若干个拦截机节点组成;
导引机节点负责接受地面指挥中心、高性能雷达的信息,向网络中的若干拦截机发送任务指令,拦截机间相互接受位置、速度、姿态、控制指令信息以及决策信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述K1步骤包括:
节点动态加入与退出、网络时间对准、自适应带宽、网络拓扑的构建以及弱通信情况下数据流畅性和隐藏节点重入网链接策略,使拓扑快速更新、网络快速收敛,从而实现网络的自规划、自管理、自重构、自配置和自愈合。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述K2步骤包括:
基于群智信息共享机理的拦截机防碰撞控制方法作为拦截机群间动态避碰技术:
当拦截机群处于障碍环境中时,拦截机群节点依靠传感器感知空域内的障碍信息,感知运行中拦截机的数量、编号、飞行状态、位置、速度、姿态,并通过拦截机群网络上传到导航机节点,经过信息融合后,拦截机群内部实时共享障碍信息;
在防碰撞算法的规划下生成避障策略,完成拦截机群防碰撞的编队重构。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述K3步骤包括:
无人机空中拦截机群从初始状态开始跟随虚拟引导点进行运动,在运动过程中建立通信、向着期望队形调整队形、形成期望队形并保持队形,形成以等边三角形、圆形、椭圆形、矩形为基本空间拓扑单元的稳定结构。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,其中:
通过增加拦截机数量而等效增大该拦截机群拦截面的面积,从而有效拦截多架无人机。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
S6,拦截机群完成撞击后自动返回指定地点并自动恢复到发射准备状态。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,第二阶段包括:
采用直瞄发射,由操纵人员通过光学瞄具概略瞄准来袭无人机目标;
射击后,所有靶机沿发射瞄准线形成大半径/小间隙等效拦截面;
在飞行中,操纵手微调拦截机群的垂直偏移和水平。
10.根据权利要求1-9中任意一项所述的方法,其特征在于,第二阶段包括:
拦截机的核心高成本部件做保护性设计;
易损部件位置设计和快速可更换设计;
拦截机任务完成后返回至指定地点。
CN202111427749.0A 2021-11-26 2021-11-26 基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法 Pending CN114185361A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111427749.0A CN114185361A (zh) 2021-11-26 2021-11-26 基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111427749.0A CN114185361A (zh) 2021-11-26 2021-11-26 基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114185361A true CN114185361A (zh) 2022-03-15

Family

ID=80602789

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111427749.0A Pending CN114185361A (zh) 2021-11-26 2021-11-26 基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114185361A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106843269A (zh) * 2017-01-22 2017-06-13 北京航空航天大学 一种基于小型鸟类集群飞行机制的无人机编队方法
US20170261604A1 (en) * 2016-03-11 2017-09-14 Raytheon Bbn Technologies Corp. Intercept drone tasked to location of lidar tracked drone
KR101924863B1 (ko) * 2018-04-26 2018-12-04 한화시스템 주식회사 근접 방어용 비행체 및 드론 지능탄
CN109283521A (zh) * 2018-10-18 2019-01-29 广州市海林电子科技发展有限公司 拦阻无人机的方法和拦阻式反无人机系统
CN110209198A (zh) * 2019-06-28 2019-09-06 中国电子科技集团公司第二十七研究所 一种无人机集群编队飞行地面实时控制方法及控制装置
CN112965525A (zh) * 2021-02-10 2021-06-15 成都两江前沿科技有限公司 约束条件下的大规模固定翼无人机集群编队方法
CN113238583A (zh) * 2021-07-14 2021-08-10 四川腾盾科技有限公司 一种固定翼无人机密集编队飞行与防撞控制方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170261604A1 (en) * 2016-03-11 2017-09-14 Raytheon Bbn Technologies Corp. Intercept drone tasked to location of lidar tracked drone
CN106843269A (zh) * 2017-01-22 2017-06-13 北京航空航天大学 一种基于小型鸟类集群飞行机制的无人机编队方法
KR101924863B1 (ko) * 2018-04-26 2018-12-04 한화시스템 주식회사 근접 방어용 비행체 및 드론 지능탄
CN109283521A (zh) * 2018-10-18 2019-01-29 广州市海林电子科技发展有限公司 拦阻无人机的方法和拦阻式反无人机系统
CN110209198A (zh) * 2019-06-28 2019-09-06 中国电子科技集团公司第二十七研究所 一种无人机集群编队飞行地面实时控制方法及控制装置
CN112965525A (zh) * 2021-02-10 2021-06-15 成都两江前沿科技有限公司 约束条件下的大规模固定翼无人机集群编队方法
CN113238583A (zh) * 2021-07-14 2021-08-10 四川腾盾科技有限公司 一种固定翼无人机密集编队飞行与防撞控制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
邹汝平: "《多用途导弹系统设计》", 北京国防工业出版社, pages: 1 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111580556B (zh) 一种时空约束下多无人机协同路径规划与制导方法
CN109658770B (zh) 人民防空训练空情模拟系统
CN114508966B (zh) 一种地空联合多层次拦截的随行防御系统
CN112947593A (zh) 一种利用无人机拦截目标的方法和系统
CN105676170B (zh) 一种用于多目标无源定位与跟踪的虚假点去除方法
Qi et al. Autonomous reconnaissance and attack test of UAV swarm based on mosaic warfare thought
Bi et al. Analysis of UAV Typical War Cases and Combat Assessment Research
CN116661496B (zh) 一种基于智能算法的多巡飞弹协同航迹规划方法
Yin et al. Research on the operational mode of manned/unmanned collaboratively detecting drone swarm
CN114185361A (zh) 基于智能控制的拦截机群密集撞击式硬杀伤反无人机方法
Zhang et al. Research on application and development trend of multi-domain cooperative combat for unmanned combat platform
CN114696941A (zh) 一种防区外航空通信对抗装备主要指标生成方法
Liu et al. Research on penetration technology of intelligent cluster missile system
CN109324527B (zh) 基于空天地海信息网支撑的雷达资源管理方法
Dong et al. An integrated scheme of a smart net capturer for MUAVs
Іванов et al. Analysis of the optimization process of the radio communication parameters in the conditions of the intentional interference influence
Jia et al. Mode design and control structure of manned/unmanned aerial vehicles cooperative engagement
RU2797976C2 (ru) Зенитный ракетный комплекс
Ye et al. Research on the influence of time delay on combat effectiveness of aircraft fleet
Feng et al. Drone Swarm" Agile Suppression" Tactics
CN114440712B (zh) 一种面向协同毁伤评估的探测载荷资源调度方法
Zeng New Development Trends of Battlefield Reconnaissance Intelligence Equipment
RU2734171C1 (ru) Способ оптимальной адаптации маршрута перехвата воздушной цели при нахождении в районе полетов группировки зенитных ракетных комплексов
RU2771865C1 (ru) Способ и устройство многофакторной защиты объектов от миниатюрных беспилотных летательных аппаратов
Ma et al. Research on Combating Flight Control Process of UCAV

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20220315