在数字通信系统中,数字信号都是通过调制作用才能在高频段进行无线传输的。在实际应用中,调制方式的选择不仅能实现信息的快速传输,还能适应实际信道的干扰,在解码时获得较低的误码率,增加通信系统的抗干扰能力和可靠性。所以说,在数字通信系统的设计中,选择哪种数字调制方式是一个重要的问题。下面将对几种常用的调制方式进行研究,并通过比较和仿真来选择出符合系统要求的数字调制方式和通信台站。调制方式可分为模拟调制和数字调制,数字调制通常是指采用数字信号对射频载波进行调制,这种调制方式相对于模拟调制,具有抗干扰能力强、处理和加密方便等显著优点。数字调制与模拟调制类似,也可以对射频载波的幅度、相位和频率进行调制,但由于信号不连续,因此分别称为幅度键控(ASK)、相移键控(PSK)、频移键控(FSK)等。ASK具有恒包络信号的特性,不适用于数字信号调制。
飞翼无人机的开发是一个反复的过程,其中考虑和分析了各个领域。飞翼无人机的机身采用 3D 打印,以便快速制作原型和重新配置,以便在短时间内测试不同的有效载荷配置。机翼和翼梢小翼由高密度泡沫制成,以保持重量并提供足够的耐用性(图 72)。初始翼型测试首先在 xflr5 软件(第 4 章:翼型选择)中利用计算流体动力学 (CFD) 进行,然后在 Solidworks(第 5 章:翼型分析)中进一步分析。经过分析,选择 Eppler 344 作为根翼型,Eppler 325 作为翼梢翼型。翼梢小翼是 GOE 330 翼型。利用 Solid Works 中的 CFD(第 8 章:最终飞机设计)对最终模型进行了分析,发现足以满足要求。通过在肯尼索州立大学亚音速风洞中测试比例模型(第 10 章:风洞测试),确认了 CFD 结果。这些测试的结果证实了通过 CFD 获得的结果。
摘要 — 本文介绍了一种基于视觉的控制策略,使用一种新型视觉传感器跟踪地面目标,该传感器为每个像素元素配备一个处理器。这使得计算机视觉任务能够以高效的方式直接在焦平面上执行,而无需使用单独的通用计算机。该策略使小型、灵活的四旋翼无人机 (UAV) 能够以最少的计算工作量和低功耗从近距离跟踪目标。为了评估该系统,我们瞄准了一辆由混沌双摆轨迹驱动的车辆。目标接近度和车辆的巨大、不可预测的加速度给无人机带来了挑战,使其难以保持在向下摄像头的视野 (FoV) 内。状态观察器用于平滑对目标位置的预测,并且重要的是估计速度。实验结果还表明,在目标能见度短时间内丢失期间,可以继续重新获取和跟踪目标。跟踪算法利用视觉传感器的并行特性,在与无人机控制器出现任何通信瓶颈之前实现高速图像处理。由于视觉芯片执行最密集的视觉信息处理,因此计算机上跟踪的所有控制在计算上是微不足道的。这项工作旨在开发出节能且只在信息周围传送有用数据的视觉敏捷机器人
摘要。最近无人机的普及和传感器小型化方面取得的进展使得在微型无人机上搭载小型化 LiDaR 成为可能。这种可能性为更系统地使用激光雷达技术来调查小型森林地区和绘制孤立的考古遗址的地图开辟了道路。本文提供了来自加龙河谷的反馈,其中无人机在三个考古森林遗址获取激光雷达数据,可以讨论当前森林区域的范围和使用的变化。无人机激光雷达数据的质量也与飞机获取的数据进行了比较。概括。最近无人机的普及和传感器小型化方面取得的进展使得在微型无人机上携带小型化激光雷达成为可能。这种可能性为更系统地使用激光雷达技术来勘探小森林地区和绘制孤立的考古遗址的地图开辟了道路。本文介绍了加龙河谷的反馈,该河谷通过无人机在三个考古森林遗址采集激光雷达数据,使讨论当前森林范围和用途的变化成为可能。无人机获取的激光雷达数据的质量也与飞机获取的数据进行了比较。关键词。无人机、LiDaR、3D 测绘、景观考古、聚落动态。关键词。无人机、LiDaR、3D测绘、景观AR
无人驾驶飞行器 (UAV) 越来越受欢迎,这得益于其在民用、教育、政府和军事领域的广泛应用。然而,有限的机载能量存储严重限制了飞行时间,最终影响了可用性。推进系统在 UAV 的总能耗中起着关键作用;因此,有必要确定给定任务情况下推进系统组件(即螺旋桨、电机和电子速度控制器 (ESC))的最佳组合。不同组件有数百种选择,但大多数组件的性能规格很少。APC 薄型电动螺旋桨被认为是最常用的商用现货螺旋桨类型。然而,公开文献中几乎没有关于直径较大的 APC 薄型电动螺旋桨的性能数据。本文介绍了 17 个 APC 薄型电动 2 叶固定螺旋桨的性能测试,这些螺旋桨的直径为 12 至 21 英寸,螺距值各不相同。螺旋桨的测试转速为 1,000 至 7,000 RPM,前进流速为 8 至 80 英尺/秒,具体取决于螺旋桨和测试设备的限制。本文介绍了在静态和前进流条件下测试的 17 个螺旋桨的结果,并讨论了几个关键观察结果。生成的数据可在 UIUC 螺旋桨数据网站和无人驾驶飞行器数据库中下载
摘要 在现代搜救 (SAR) 行动中,快速部署、态势感知和急救人员 (FR) 安全是取得成功的最重要先决条件。在欧盟项目中,CURSOR 自主机器人资产、检波器和弹性通信得到了开发和组合,以增强 FR 团队的作战能力并提高从灾区救出尽可能多的幸存者的概率。在本文中,作为 CURSOR 项目 (H2020) 的一部分,描述了两个这样的平台,它们具有高机动性和多种功能:紧急网关,一种用于工作现场部署的强大便携式通信中心,以及无人机舰队,一种多无人机、多角色空中无人机组合,用于区域测绘、持续监测和重型传感设备和工具运输。这些技术目前正在开发中,并已作为 CURSOR 项目的 SAR 套件的一部分进行原型设计,该套件将于明年开始现场测试活动。关键词:搜索和救援 (SAR)、弹性网络、工地通信、无人驾驶飞行器 (UAV)、无人机、应急响应人员、地震。1. 简介
摘要:本文旨在探讨四旋翼无人机的建模与控制方法。建模过程中采用机构建模与实验测试相结合的方式,特别对电机和螺旋桨进行了详细的建模。通过对四旋翼无人机机体结构和飞行原理的了解,采用牛顿-欧拉法对四旋翼无人机进行动力学分析,建立了小角度转动下的无人机数学模型。采用过程辨识器(PID)对其进行控制。首先采用PID控制模型的姿态角,在此基础上采用PID控制各个方向上的速度。然后,利用MATLAB对重心偏移的四旋翼飞行器的PID控制进行仿真。结果表明:在重心不发生偏移的情况下,俯仰角和滚转角可以共同控制5°,PID可以有效地控制控制量,并在较短的时间内达到预期的效果。对经典BP算法、经典GA-BP算法、改进GA-BP算法分别进行了训练,共150组训练数据,训练函数采用Levenberg-Marquardt(trainlm),性能函数采用均方误差(MSE)。在同样噪声的背景下,改进GA-BP算法的检测率最高,经典GA-BP算法次之,经典BP算法最低。
无人机的成像子系统依赖于各种支持技术,包括传感器、计算设备和无线通信。典型的平台由多个与地理空间处理器接口的数字相机组成。地理参考成像数据通过数据网络交换结构分发,使系统配置简单、可扩展且灵活。控制计算机用于触发相机、存储和准备图像以供传输,同时记录作为元数据附加到图像的数据(例如相机设置、高度和位置)。然后,数据通过最先进的无线网络发送到无人机地面站,该网络能够实现大文件的实时无线数据检索。现代无人机能够捕获和传输数百万像素、大幅面图像和元数据。
近年来,用于采矿业 3D 地形测绘的轻型无人机 (UAV) 得到了显著发展。特别是在露天矿等复杂地形中,海拔起伏剧烈,与传统方法相比,基于无人机的测绘已证明具有经济性和更高的安全性。然而,无人机测绘复杂地形的最重要因素之一是飞行高度,由于生成的 DEM 的安全性和准确性,需要认真考虑飞行高度。本文旨在评估飞行高度对露天矿生成的 DEM 准确性的影响。为此,研究区域选在越南北部一个地形复杂的采石场。调查采用 50 m、100 m、150 m、200 m 和 250 m 五个飞行高度进行。为了评估生成的 DEM 的精度,使用了 10 个地面控制点 (GCP) 和 385 个检查点,这些检查点通过 GNSS/RTK 和全站仪方法进行了测量。通过 X、Y、Z、XY 和 XYZ 分量的均方根误差 (RMSE) 来评估 DEM 的精度。结果表明,在飞行高度小于 150 m 时生成的 DEM 模型具有较高的精度。当飞行高度从 50 m 增加到 250 m 时,10 个 GCP 的垂直 (Z) 方向的 RMSE 从 1.8 cm 增加到 6.2 cm,水平 (XY) 方向的 RMSE 从 2.6 cm 增加到 6.3 cm,而 385 个检查点的垂直 (Z) 方向的 RMSE 从 0.05 m 逐渐增加到 0.15 m。
本文件介绍了美国国防部 (DoD) 在未来 25 年(2002 年至 2027 年)开发和使用无人驾驶飞行器 (UAV) 和无人驾驶战斗机 (UCAV) 的路线图。国防部的作战无人机系统包括捕食者、猎人、影子和先锋,它们在最近的军事行动中表现出了强大的能力。全球鹰等开发系统和许多小型无人机系统也在最近的战斗和战斗支援行动中接受了考验。总的来说,这一技术领域为改变美国开展各种军事和军事支援行动的方式提供了巨大的机会。与任何新技术一样,人们自然不愿意过渡到一种全新的能力。在战斗和现实训练环境中充分展示无人机的需求对于这项技术的迁移至关重要。