公开(公告)号：CN116224801B

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202310321825.2

申请日：2023-03-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  王因翰 ,  范世鹏 ,  侯淼 ,  王鹏

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的飞行器协同制导律快速回归辨识方法，包括以下步骤：建立协同制导模型，所述协同制导模型为能够表征我方固定目标与敌方飞行器之间运动状态的模型；根据协同制导模型获得训练样本；建立神经网络，通过训练样本对神经网络进行训练，获得辨识模型；通过训练后的辨识模型获取敌方飞行器的制导参数。本发明提供的基于人工智能的飞行器协同制导律快速回归辨识方法，能够更加快速、准确的辨识敌方飞行器的时变制导参数。

公开(公告)号：CN119002508A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410901664.9

申请日：2024-07-05

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  杨金玺 ,  李虹言 ,  刘子超 ,  胡钦栋 ,  李沐桐 ,  侯淼 ,  王鹏 ,  王磊 ,  徐超

IPC: G05D1/46

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的变速飞行器时间约束协同制导方法，包括以下步骤：采用神经网络对飞行器剩余飞行时间进行预测；基于预测的剩余飞行时间获得飞行时间误差；建立具有时间约束项的制导指令，所述时间约束项基于飞行时间误差获得；采用制导指令对变速飞行器进行飞行控制。本发明公开的方法，能够实现时间约束和落点约束。

公开(公告)号：CN118034365A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410261268.4

申请日：2024-03-07

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  张昌 ,  李虹言 ,  侯淼 ,  王鹏 ,  王磊 ,  徐超

IPC: G05D1/49 ,  G05D1/46 ,  G05D101/10 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种适用于网络化通信飞行器的非奇异鲁棒量化控制方法，该方法中，通过非奇异终端滑模控制实现了鲁棒、快速和精准的跟踪控制。值得一提的是，该控制方法获得的控制信号是平滑无抖振的，再引入均匀量化器，把连续信号转变为离散信号，节约了通信资源，降低了能量损耗。

公开(公告)号：CN106980132B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN201710354229.9

申请日：2017-05-18

Applicant: 北京理工大学 ,  中国人民解放军63961部队

Inventor： 程扬 ,  侯淼 ,  林德福 ,  王伟 ,  纪毅 ,  林时尧 ,  阎康

IPC: G01S19/48

Abstract: 本发明公开了一种无人机协同作业系统，其中，所述系统包括机载子系统(1)和地面子系统(2)，所述机载子系统(1)包括至少两台无人机，进一步包括一台任务机(11)和至少一台辅助机(12)其中，所述任务机(11)用于执行任务，当任务机(11)卫星信号丢失或较弱时，所述辅助机(12)对其自身的卫星信号以及其与任务机之间的相对位置信息进行处理，获得任务机(11)的卫星信号。本发明所述系统设计简便，减少了工程实际操作的难度，也降低复杂设计带来的成本投入，并且，本发明所述系统在有障碍影响任务机卫星信号传输时，能够借助辅助机进行数据处理，得到任务机的卫星信号，并传输给任务机，保证了任务机的正常工作。

公开(公告)号：CN116451149A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310321827.1

申请日：2023-03-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  王鹏 ,  王因翰 ,  范世鹏 ,  侯淼

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G09B9/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的拦截弹拦截目标快速辨识方法，包括以下步骤：采用神经网络获取当前时刻每个拦截弹对飞行器的拦截概率，作为初步辨识结果；对一段时间内的初步辨识结果进行信息融合，辨识出拦截弹的拦截目标。本发明公开的基于人工智能的拦截弹拦截目标快速辨识方法，辨识精度高，灵活性高，能够适应不同数量的拦截弹以及飞行器，且对机载计算机性能要求低。

公开(公告)号：CN116382079A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310321808.9

申请日：2023-03-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  王因翰 ,  范世鹏 ,  侯淼 ,  王鹏

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的制导律回归辨识方法，包括以下步骤：建立追逃模型，所述追逃模型为能够表征我方飞行器与拦截飞行器之间运动状态的模型；根据追逃模型获得训练样本；建立辨识模型，通过训练样本对辨识模型进行训练；通过训练后的辨识模型获取拦截飞行器的制导律。本发明公开的基于人工智能的制导律回归辨识方法，将制导律辨识视为一个回归问题，而非分类问题进行解决，提高了辨识准确度，且过度时间短，能够更快的准确辨识拦截飞行器的制导律。

公开(公告)号：CN112257186B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202011255237.6

申请日：2020-11-11

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  王治霖 ,  林德福 ,  于怿男 ,  王辉 ,  段鑫尧 ,  李涛 ,  王亚凯 ,  侯淼

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，包括以下步骤：模型结构确定、输入信号设计、通过飞行试验完成数据采集、数据预处理、模型气动参数估计。本发明所述的针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，将适用于多采样频率的RTS平滑扩展卡尔曼滤波算法与基于最大似然的输出误差法相结合，解决了现有时域方法无法有效应用于小型四旋翼气动参数辨识的问题具有成本低、周期短、精度高等诸多优点。

公开(公告)号：CN115994557A

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN202210228630.9

申请日：2022-03-08

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  王因翰 ,  范世鹏 ,  王鹏 ,  侯淼

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的无人机意图辨识方法包括：建立无人机意图辨识模型；采用训练样本库对辨识模型进行训练；将无人机信息输入训练好的辨识模型中，由辨识模型输出无人机的意图。本发明公开的基于人工智能的无人机意图辨识方法，辨识速度快、辨识准确率高，适用范围广。

公开(公告)号：CN115994407A

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN202210228675.6

申请日：2022-03-08

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  王因翰 ,  范世鹏 ,  刘子超 ,  侯淼 ,  王鹏 ,  刘畅

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的拦截弹时间常数回归辨识方法，通过辨识模型对飞行器‑拦截弹运动学信息进行处理，获得拦截弹时间常数，从而使得飞行器避开拦截弹的拦截；所述拦截弹时间常数是指拦截弹一阶惯性运动学时间常数；所述飞行器‑拦截弹运动学信息包括：飞行器加速度，飞行器速度倾角，飞行器速度偏角，飞行器速度，飞行器与拦截弹相对距离，拦截弹相对飞行器速度，拦截弹相对飞行器视线角，拦截弹相对飞行器视线角速率。本发明公开的基于人工智能的拦截弹时间常数回归辨识方法，具有辨识速度快、辨识准确率高、泛化能力强的诸多优点。

公开(公告)号：CN112257186A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202011255237.6

申请日：2020-11-11

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王江 ,  王治霖 ,  林德福 ,  于怿男 ,  王辉 ,  段鑫尧 ,  李涛 ,  王亚凯 ,  侯淼

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，包括以下步骤：模型结构确定、输入信号设计、通过飞行试验完成数据采集、数据预处理、模型气动参数估计。本发明所述的针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，将适用于多采样频率的RTS平滑扩展卡尔曼滤波算法与基于最大似然的输出误差法相结合，解决了现有时域方法无法有效应用于小型四旋翼气动参数辨识的问题具有成本低、周期短、精度高等诸多优点。