一、小型无人侦察机飞行控制与管理计算机设计（论文文献综述）
谷家毓[1]（2020）在《基于可靠性约束的某型军用无人机MBSE-LCC优化技术》文中研究表明在信息化时代背景下,军用无人机的功能和自身优势愈发凸显,其技术性能不断优化,随之而来的是无人机研发及使用的费用逐年升高,研制方案的经济性、费用分配的合理性和使用率成为一大问题,直接影响着我国军用无人机的性能提升和进一步发展。理论与实践一再证明,对我国军用无人机全寿命周期费用（LCC:Life Cycle Cost）进行分析及优化,利于控制军用无人机寿命周期费用,同时兼顾无人机作战性能的增强。本文以某型军用无人侦察机为研究对象、无人机技术和质量指标为约束、基于模型的系统工程（MBSE:Model-Based Systems Engineering）为管理手段展开军用无人机全寿命周期费用优化技术研究。本文综合战术技术性能指标和可靠性、维修性指标两方面的费用参数体系,构建了某型号军用无人机寿命周期费用估算模型,进而建立无人机系统LCC优化模型,得到无人机LCC与可靠性指标、性能指标之间的最佳配备,使得无人机系统实现以最低的全寿期费用达到规定的战术技术性能要求和质量要求等。另外,本文摒弃了军用无人机LCC的传统文档管理模式,将MBSE（基于模型的系统工程）技术引入无人机全寿命周期费用管理中,使得无人机研制、采购、使用保障等所有生命周期活动的费用产出物的管理实现标准化、体系化、可视化、关联化;开发了较为完整的军用无人机MBSE-LCC管理体系。
路红飞[2]（2020）在《三余度飞行控制计算机容错技术研究》文中认为飞行控制计算机（以下简称:飞控计算机）是无人机飞行控制系统的核心,其可靠性对无人机的任务可靠性和安全性起着重要影响。容错技术可以有效地提高飞控计算机的可靠性和可用性。本文以三余度飞控计算机为研究对象,开展容错技术的研究。首先,对三余度飞控计算机的功能和性能需求进行详细分析,构建了三余度飞控计算机的硬件架构。分别设计了控制单元动态冗余、接口单元信息冗余和CAN总线单元混合冗余的管理方案。其次,在深入分析各模块故障模式的基础上,重点研究了控制单元基于任务运行级别、接口单元基于数据更新率、总线单元基于交叉校验的故障检测策略。详细设计了控制单元优先级动态规划的重构策略和前后向恢复策略、接口单元整体和局部失效时的重构策略、总线单元交叉校验与主从备份机制相结合的两级重构策略。然后,详细论述了余度飞行控制软件的总体架构,基于Vx Works实时操作系统,完成了软件各功能模块和任务的设计与开发,实现了飞控计算机飞行控制和余度管理功能。最后,搭建半物理仿真环境,通过故障注入,对各模块的容错策略进行验证,仿真结果证明:本文设计的容错策略合理有效,满足设计要求。
晏磊,廖小罕,周成虎,樊邦奎,龚健雅,崔鹏,郑玉权,谭翔[3]（2019）在《中国无人机遥感技术突破与产业发展综述》文中进行了进一步梳理无人机是未来网络环境下一种数据驱动的空中移动智能体,而无人机遥感则是无人机应用最重要的引领性产业。本文首先以国内外无人机遥感发展现状为背景,重点概述了中国无人机遥感21世纪以来"十五"到"十三五"所获得的具有代表性的国家支持与推动的发展历程,阐述了无人机遥感定标场,航空航天定标场的建立以及应用验证,包括无人机遥感系统的载荷与系统技术发展;然后,进一步阐述了以遥感定标场、地物参量引导载荷性能、系统模型为代表的中国无人机遥感的相关技术跨越;接着,概略介绍了无人机遥感在国防反恐安全以及跨国应急救援,国土测绘与海洋岛礁测绘应用,地质灾害应用以及国家应急救援等领域的产业应用;最后,介绍了中国在无人航空遥感领域展开的跨越性的工作,包括组网智能控制、精度和实时性度量基础、载荷平台自组织冗余容错、遥感大数据云处理技术和无人机遥感组网实用化等内容。未来无人机遥感发展的总体目标是建立起具备迅捷信息获取能力的无人航空器组网观测系统,实现无人航空器组网技术由项目层面跨越到遥感领域,同时也为中国成为世界遥感强国的国家战略跨越奠定基础。
丁亚[4]（2019）在《基于系统工程方法的无人机族系统总体设计》文中进行了进一步梳理目前的无人机设计方法主要针对单一型号,而无人机族需同时设计多个型号,满足多任务要求,并可以缩短无人机的研制周期,降低全生命周期成本,因此需要发展无人机族总体设计的理论和方法。系统工程方法是适用于复杂系统的正向设计方法,其研究和应用可以提高无人机总体设计水平。目前系统工程在无人机设计领域的应用处于探索阶段。本文针对军用无人机族系统,研究了系统工程方法和基于模型的系统工程方法,综合应用系统建模语言、工程计算方法和物理仿真,得到了3个型号无人机的总体设计方案,目的是建立基于系统工程方法的无人机族总体设计流程。本文主要完成了以下工作:1)分析系统工程和无人机总体设计文献,总结了系统工程方法、基于模型的系统工程方法、系统建模语言SysML和机体部段总体设计方法。2)将基于模型的系统工程方法的流程应用于无人机族总体设计,使用SysML建立系统的功能架构和物理架构。首先定义系统用例,其次建立黑盒视图,然后将无人机族进行分解,建立系统的逻辑架构。最后将黑盒活动图中的活动分配至无人侦察机、无人攻击机和无人干扰机,完成白盒视图。3)对3个型号的无人机进行了总体设计。首先总结各无人机系统用例,其次,建立无人机的黑盒视图,然后确定逻辑架构。对机体部段的不同布局方案进行量化比较,得到机体部段的总体参数。最后对任务载荷架构进行分解。通过本文的研究工作,初步建立了基于系统工程方法的无人机族总体设计流程,为进一步开展相关研究提供了参考。
刘念[5]（2019）在《无人直升机分布式飞行控制系统软件设计与开发》文中提出随着航空电子技术的发展,无人直升机对飞行控制系统的操作性能、安全和可靠性、综合保障能力等特性提出了新的技术要求。飞行控制系统作为无人直升机的核心子系统,其系统结构、容错技术等需要适应不断变化的微电子和计算机技术的发展。随着技术的快速发展,无人直升机开始从传统单一飞行控制系统发展成为集飞行控制、飞行管理、公共设备管理等功能为一体的综合余度飞行器管理系统。与此同时,无人直升机飞控系统也正朝着余度、分布式的方向发展。本文在此背景下开展了无人直升机分布式飞控系统软件的设计与开发工作。本文首先从无人直升机飞行控制系统的技术需求出发,阐述了系统的设计方案,设计了分布式飞控软件的总体架构,制定了分布式飞控系统的总体验证方案。其次,对任务通信中涉及的资源保护策略进行了设计。根据飞控系统通信需求,对CAN通信方案与协议进行了详细设计。之后,对分布式飞控系统的同步功能进行了设计。使用时间同步算法,对分布式节点参考时钟同步进行了设计。使用信号量与参考时钟相结合的方式,对用于任务同步的任务调度机制进行了设计。针对多核心飞控系统中因跨节点任务通信产生的数据同步需求,提出并设计了一种基于CAN总线通信的飞控系统数据同步机制。根据样例无人直升机的软硬件特性,设计了相应的余度管理策略,解决了多核心余度结构的分布式飞控系统余度资源管理的问题。最后根据无人直升机飞控系统测试需求设计了一种适用于本系统的测试方案。在此基础上进行CAN通信、时间同步和余度管理测试,以及半物理飞行仿真验证。测试结果表明,本文所设计的无人直升机分布式飞行控制软件能够满足实际工程的需求。
申杰亮[6]（2019）在《气动模型辅助的小型固定翼无人机机载组合导航技术研究》文中认为无人机凭借续航时间长、成本低和人员零损伤等优势在军用和民用领域受到了广泛的关注。随着飞行任务多样化和飞行环境复杂化的提升,人们对无人机机载导航系统提出了长航时、高精度、高可靠性等要求。无卫星信号条件下的无人机高精度导航近年来成为了该领域的研究热点。本文以小型固定翼无人机为载体,针对飞机气动模型（ADM,Aircraft Dynamic Model）辅助捷联惯导系统（SINS,Strap-down Inertial Navigation System）的新型组合导航方案开展研究,包括气动模型辅助惯导系统的机理、气动模型中气动参数的计算、气动模型辅助惯导系统的滤波算法等,旨在提高无人机在无卫星信号下机载导航系统的精度和可靠性。论文的主要研究内容如下:气动模型辅助捷联惯导系统的组合导航机理研究。构建固定翼无人机的非线性气动模型并分析其误差源。针对线性惯导误差方程和线性气动模型误差方程的建立、组合导航模式的选择以及观测量的选取等问题进行分析。基于某气动模型已知的小型固定翼无人机,在纵向稳态飞行和机动飞行两种条件下,对SINS/ADM的组合导航进行仿真研究。研究表明了飞机气动模型精度在SINS/ADM中起决定作用。同时补偿SINS和ADM的导航精度要高于只补偿SINS的导航精度,且SINS精度的提高可提升ADM的校正精度。机动飞行会给气动模型带来误差,进而影响SINS/ADM的精度。机理分析为气动模型辅助捷联惯导系统算法的深入研究奠定了理论基础。小型固定翼无人机气动参数的计算方法研究。提出一套完整的气动参数计算方案。首先,基于空气动力学理论的“半经验法”,对各个力、力矩气动导数的计算过程进行分析和总结,获得气动导数的初值。其次,为进一步提高气动导数的精度,基于实时性更强的扩展卡尔曼滤波（EKF,Extended Kalman Filter）在线辨识方案,以机载高精度组合导航参数为观测量,并设计机动飞行来提高可观测度,实现对气动导数初值误差的估计和补偿,从而获得更高精度的飞机气动模型。最后,以某小型固定翼无人机为载体,仿真验证了该参数辨识方案在纵向稳态飞行条件下的可行性。SINS/ADM组合导航的滤波算法研究。针对实际飞行过程中由环境的变化所引起的系统方程、观测方程以及噪声的不确定性,基于H∞滤波思想对SINS/ADM组合导航过程中的滤波算法进行改进。一方面,在稳态飞行条件下,采用扩展H∞滤波器（EHF,Extended Ho∞ Filter）替代常用的EKF来实现线性的组合导航。另一方面,由于ADM的数据更新率较快,在机动飞行过程中采用基于无迹卡尔曼滤波（UKF,Unscented Kalman Filter）的直接滤波法对SINS/ADM进行非线性组合,解决了线性组合的缺陷。在此基础上引入平方根滤波的思想,提出了一种改进的平方根无迹H∞滤波器（ISRUHF,Improved Square-Root Unscented H∞ Filter）,通过鲁棒因子矩阵Γ的计算,更大程度地提高了组合导航系统的鲁棒性。基于小型固定翼无人机Extra300的飞行试验研究。首先,以机载的高精度导航参数为基准,通过ADM自身的导航解算验证了“半经验法”理论计算气动导数的合理性。其次,利用飞行试验数据对气动导数进行在线辨识和修正,通过修正前后ADM解算结果的对比,验证了本文提出的气动导数辨识方案的可行性,气动模型精度有很大的提升。在此基础上对SINS/ADM的直接滤波法组合导航过程进行验证。试验结果表明,在无卫星信号条件下,3分钟内SINS/ADM的水平位置误差约为40m,速度误差约为2m/s。最后,利用飞行试验数据验证了本文提出的ISRUHF算法在SINS/ADM组合导航中相对于其他滤波算法的优势。
李榕[7]（2018）在《小型固定翼无人机半实物仿真技术研究》文中指出无人机具有成本低、机动性高和可重复性好等优点,使其广泛应用于多种军事任务中,并快速地进入民用和科学研究领域。随着航空技术、微电子技术等发展,小型固定翼无人机发展迅猛,广泛应用于各个领域。本文针对传统无人机飞行控制系统设计开发工作量大、效率低、准确性差、研发周期长等问题,设计了基于iHawk的小型固定翼无人机半实物仿真系统。半实物仿真系统可应用于控制系统性能分析,且由于硬件实物接入半实物仿真回路,准确度和可靠性更高,可为飞行控制系统设计提供依据。本文主要开展固定翼无人机数学建模和半实物仿真平台硬件、软件开发几方面内容研究,搭建硬件在回路的固定翼无人机仿真平台。主要研究内容如下:（1）叙述了小型固定翼无人机及半实物仿真的研究概况,对半实物仿真发展历程、研究现状及关键技术进行了综述。在此基础上归纳总结该领域目前存在的问题,为固定翼无人机半实物仿真平台设计明确了研究思路。（2）介绍V型开发模式,根据仿真需求,提出了半实物仿真系统方案设计,以模型仿真计算机、飞控计算机和机载通信设备为总体框架,实现仿真平台的基本功能,为后面的硬件选型和软件设计打下了基础。（3）开展半实物仿真系统模型研究,包括数学模型与实物。根据牛顿第二定律与坐标系转换,对无人机动力学及运动学建模,并对控制方法进行研究。通过Matlab/Simulink提供的工具箱生成相应模块并封装。对要接入仿真回路的真实实物进行研究。（4）基于功能设计要求搭建半实物仿真平台,确定仿真平台的整体框架,分析仿真计算机硬件和软件在实时性、可靠性等方面的需求,并给出采用iHawk系统结构的解决方案,完成了飞行控制计算机与实时仿真机、姿态传感器与飞行控制计算机、飞行控制计算机与舵机和实时仿真计算机与转台的接口设计。（5）为了方便建模和模型管理并提供完善的显示功能,提高设计与仿真效率,开发了界面友好的无人机半实物仿真软件,对仿真结果进行可视化处理,更为直观的展现无人机位置、姿态、航路等信息,对开发过程中的关键技术进行分析。（6）通过开发的半实物仿真软件,搭建固定翼无人机数学模型并下载到实时仿真机。完成硬件实物接入回路、接口配置、仿真设置等。对无人机模型、控制算法等进行验证和测试。完成了在脱离Matlab/Simulink模式下的飞控系统连同整个仿真平台的全状态飞行的仿真实验,验证了无人机模型的可行性及有效性、飞控模块设计的正确性,完成了半实物仿真平台的开发工作。
刘斌,曹泽阳,张雅舰,金虎兵[8]（2016）在《印度无人机发展历程及启示》文中认为近年来,印度大力推行其无人机发展计划。归纳了印度无人机研发现状以及国外采购情况,分析了印度无人机发展特点,并总结了印度无人机装备发展模式对无人机研发的启示和借鉴意义。
郭宇辰[9]（2016）在《SR-72高超声速无人侦察机三维重建及其气动特性分析》文中指出随着我国的经济不断发展,军事实力的壮大,对高超声速飞行器技术的研究也已经成为了我国发展的关键项目。SR-72是美国近期公开的一款巡航速度达到马赫数6的高超声速无人侦察机,具有一定的研究价值。本文以SR-72为研究目标,对其外形进行三维重建,并对重建的三维模型进行气动/气动热特性的计算和分析。首先,介绍了高超声速飞行器的发展现状,并根据美国高超声速飞行器发展路线图分析介绍了SR-72的技术路线和项目方案;其次,根据多角度图片三维外形重建的理论方法,使用CATIA软件对SR-72高超声速无人侦察机外形进行三维重建;随后,对重建的三维模型划分了非结构网格,并运用CFD方法计算了其分别在亚、跨、高超声速条件下的升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数、升阻比等气动特性参数;最后对模型进行了前缘钝化,同时计算了SR-72在高超声速环境下的表面热流密度、表面温度等气动热参数,并分析其所采用的热防护材料与方案。分析表明:SR-72翼身融合体布局的外形设计在各个速度段均有着较好的气动特性,能够实现水平自主起降,超大航程的设计需求。
谷新宇[10]（2010）在《微小型无人机飞行控制系统的设计与实现》文中研究表明本文对微小型无人机飞控系统进行了研究,设计了一套微小型无人机的自动飞行控制系统。该系统采用微机械和微电子技术的新成果,综合无人机各控制子系统功能和性能,充分发挥了数字式系统的优势。具体研究的内容如下:1.本文建立了微小型无人机的数字模型,设计了无人机姿态保持和轨迹控制的控制律。数值仿真结果表明,设计的控制律达到了稳定无人机姿态和按指定航线飞行的功能。2.设计了微小型无人机飞行控制的硬件系统。器件的选型以满足性能够用、功耗低、小型化、数字化为要求。设计的核心解算与控制单元为TMS320F2809芯片,传感器采用的是微机电系统（MEMS）,包括惯性测量单元IMU、小型数字舵机、GPS接收机、磁航向传感器、气压高度和空速传感器等成熟产品,硬件系统经过调试满足设计要求。3.对飞行控制与管理软件进行了模块化设计,这些模块包括控制律计算子模块、遥控遥测数据的传送子模块、监控信号采集子模块、任务设备管理子模块等。开发的飞控软件实现了对无人机的控制和管理,满足无人机飞行控制和任务管理的设计要求。4.最后本文介绍了各种地面和飞行试验的系统组成,完成了全套系统的半实物仿真试验,针对传感器的动态性能进行了跑车试验,验收阶段进行了实际飞行试验,各项试验数据满足系统的总体设计要求。本文设计的微小型无人机飞控系统有较强的工程应用价值和市场价值。
二、小型无人侦察机飞行控制与管理计算机设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、小型无人侦察机飞行控制与管理计算机设计（论文提纲范文）
（1）基于可靠性约束的某型军用无人机MBSE-LCC优化技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LCC理论研究 |
| 1.2.2 LCC估算技术研究 |
| 1.2.3 LCC优化技术研究 |
| 1.2.4 MBSE方法研究 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 主要研究内容及创新点 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 军用无人机MBSE-LCC优化管理理论与框架 |
| 2.1 军用无人机理论基础 |
| 2.1.1 军用无人机概述 |
| 2.1.2 军用无人机相关特性 |
| 2.2 LCC理论与技术 |
| 2.2.0 LCC理论概述 |
| 2.2.1 LCC估算理论与技术 |
| 2.2.2 LCC优化理论与技术 |
| 2.3 基于模型的系统工程理论基础 |
| 2.3.1 MBSE原理 |
| 2.3.2 MBSE要素 |
| 2.3.3 MBSE工作流程 |
| 2.4 军用无人机MBSE-LCC优化管理框架设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 可靠性约束下的某型无人机MBSE-AC估算 |
| 3.1 某型号军用无人机系统结构MBSE描述 |
| 3.2 可靠性约束下的飞行器分系统MBSE-AC估算模型 |
| 3.2.1 飞行器分系统AC影响参数分析 |
| 3.2.2 基于灰关联的飞行器分系统MBSE-AC影响因素优选 |
| 3.2.3 可靠性约束下的飞行器分系统MBSE-AC参数法估算模型 |
| 3.3 可靠性约束下的侦察任务设备分系统MBSE-AC估算模型 |
| 3.3.1 基于MBSE的侦察任务设备分系统结构和费用分析 |
| 3.3.2 可靠性约束下的侦察任务设备分系统AC参数法估算模型 |
| 3.4 可靠性约束下的测控与信息传输分系统MBSE-AC估算模型 |
| 3.4.1 基于MBSE的测控与信息传输分系统结构和费用分析 |
| 3.4.2 基于COCOMOⅡ的测控与信息传输分系统软件AC估算模型 |
| 3.4.3 可靠性约束下的测控与信息传输分系统硬件AC估算模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 可靠性约束下的某型无人机MBSE-LSC估算 |
| 4.1 无人机使用维修与保障管理 |
| 4.2 无人机使用保障费用影响因素分析 |
| 4.2.1 群组决策特征根法 |
| 4.2.2 基于GEM的无人机使用保障费用关键因素识别 |
| 4.3 可靠性约束下的无人机分系统MBSE-LSC估算模型 |
| 4.3.1 分系统使用保障费估算模型构建 |
| 4.3.2 分系统MBSE-LSC估算管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 最优可靠性约束下的某型无人机全寿命周期费用优化 |
| 5.1 基于最优可靠性约束的某型号无人机LCC优化模型构建 |
| 5.1.1 目标函数分析 |
| 5.1.2 约束条件分析 |
| 5.1.3 优化模型构建 |
| 5.2 基于粒子群算法的无人机LCC优化模型求解 |
| 5.2.1 粒子群算法的基本原理 |
| 5.2.2 运算法则与算法流程 |
| 5.2.3 基于粒子群算法的某型号军用无人机LCC优化模型求解 |
| 5.3 基于可靠性约束的某型军用无人机MBSE-LCC优化管理 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所获得的科研成果 |
（2）三余度飞行控制计算机容错技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 余度飞控计算机架构国内外发展现状 |
| 1.2.2 余度管理和容错技术国内外发展现状 |
| 1.3 论文内容与章节安排 |
| 第二章 三余度飞控计算机总体方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.2.1 功能要求 |
| 2.2.2 性能需求 |
| 2.3 飞控计算机硬件架构设计 |
| 2.3.1 主处理器的选择 |
| 2.3.2 接口资源配置 |
| 2.3.3 总线单元 |
| 2.4 飞控计算机余度管理技术 |
| 2.4.1 控制单元 |
| 2.4.2 接口单元 |
| 2.4.3 总线单元 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 控制单元容错策略设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 故障模式分析 |
| 3.3 控制单元故障检测策略 |
| 3.3.1 基于自适应算法的超时故障检测 |
| 3.3.2 基于任务运行级别的故障检测 |
| 3.3.3 基于任务运行频率的故障检测 |
| 3.4 CU重构策略设计 |
| 3.4.1 优先级一致性 |
| 3.4.2 优先级切换判据 |
| 3.4.3 系统重构流程 |
| 3.5 CU恢复策略 |
| 3.5.1 恢复信息筛选 |
| 3.5.2 前向恢复 |
| 3.5.3 后向恢复 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 接口单元容错策略设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 接口资源分配策略 |
| 4.2.1 分配原则 |
| 4.2.2 分配方案 |
| 4.3 故障模式分析 |
| 4.4 接口单元故障检测策略 |
| 4.4.1 基于自适应算法的超时故障检测 |
| 4.4.2 基于数据更新率的故障检测 |
| 4.4.3 基于观测器的故障检测方法 |
| 4.4.4 基于状态反馈的故障检测 |
| 4.4.5 开关量通道故障检测 |
| 4.5 接口单元重构策略 |
| 4.5.1 IU整体失效时的重构 |
| 4.5.2 IU局部失效时的重构 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 总线单元容错策略设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 CAN总线通信机制 |
| 5.2.1 CAN总线物理结构 |
| 5.2.2 CAN总线数据帧结构 |
| 5.2.3 CAN总线仲裁机制 |
| 5.2.4 系统数据帧ID划分 |
| 5.3 故障模式分析 |
| 5.4 总线单元故障检测策略 |
| 5.4.1 基于心跳的故障检测 |
| 5.4.2 基于交叉校验的故障检测 |
| 5.5 总线单元重构策略 |
| 5.5.1 基于交叉校验机制的重构策略 |
| 5.5.2 基于主从备份机制的重构策略 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 飞控软件的设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 飞控软件的总体架构和功能划分 |
| 6.2.1 飞控软件总体架构设计 |
| 6.2.2 模块间数据流分析 |
| 6.2.3 飞控软件的功能划分 |
| 6.2.4 软件运行环境的选择 |
| 6.3 飞控软件任务与优先级划分 |
| 6.3.1 各模块任务划分 |
| 6.3.2 基于优先级的抢占式调度 |
| 6.4 任务调度策略 |
| 6.4.1 余度管理与容错模块 |
| 6.4.2 飞行控制与管理模块 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 系统仿真验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 仿真策略设计 |
| 7.2.1 半物理仿真环境的搭建 |
| 7.2.2 仿真验证方案设计 |
| 7.3 容错策略验证 |
| 7.3.1 无故障条件下仿真测试 |
| 7.3.2 控制单元容错策略验证 |
| 7.3.3 接口单元容错策略验证 |
| 7.3.4 总线单元容错策略验证 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文工作总结 |
| 8.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（3）中国无人机遥感技术突破与产业发展综述（论文提纲范文）
| 1 发展历程 |
| 1.1 国内外无人机遥感发展背景 |
| 1.2“十五” (2001-2005) 期间科技部等开始支持民用无人机遥感系统技术 |
| 1.3 国家支持的十一五到十三五 (2006-2020) 无人机遥感主要进展 |
| 2 技术突破 |
| 2.1 无人机定标场建立与应用验证 |
| 2.2 航空航天定标场建立与应用验证 |
| 2.3 载荷发展 |
| 2.4 无人机遥感系统性能飞行验证 |
| 3 产业应用 |
| 3.1 国防应用 |
| 3.2 海洋监测、国土-岛礁测绘应用 |
| 3.3 地质灾害应用 |
| 3.4 国家应急救援 |
| 3.5 农田监测 |
| 3.6 公众安全与宣传 |
| 4 未来跨越 |
| 4.1 组网智能控制体系 |
| 4.2 智能观测度量基准体系 |
| 4.3 智能载荷平台自组织与冗余容错体系 |
| 4.4 无人机遥感大数据云处理平台 |
| 4.5 无人机组网遥感观测在国家对地观测体系中的重大作用 |
| 5 结语 |
（4）基于系统工程方法的无人机族系统总体设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 无人机族概念 |
| 1.1.2 无人机总体设计 |
| 1.2 相关研究状况 |
| 1.2.1 无人机族 |
| 1.2.2 系统工程方法 |
| 1.2.3 基于模型的系统工程方法 |
| 1.3 本文的内容安排 |
| 第二章 总体设计方法 |
| 2.1 系统工程方法论 |
| 2.1.1 系统工程方法 |
| 2.1.2 传统系统工程方法的缺陷 |
| 2.2 基于模型的系统工程方法论 |
| 2.2.1 需求分析 |
| 2.2.2 功能分析 |
| 2.2.3 架构分析 |
| 2.2.4 架构设计 |
| 2.3 SysML简介 |
| 2.4 机体部段总体设计方法 |
| 2.4.1 重量特性估算方法 |
| 2.4.2 约束分析法 |
| 2.4.3 发动机模型 |
| 2.4.4 雷达散射截面计算方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 无人机族系统架构设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 利益攸关者需求 |
| 3.1.2 系统需求 |
| 3.1.3 关联系统需求到利益攸关者需求 |
| 3.1.4 定义系统级用例 |
| 3.1.5 关联系统需求到用例 |
| 3.2 功能分析 |
| 3.2.1 定义用例功能流 |
| 3.2.2 导出用例场景 |
| 3.2.3 定义系统级接口 |
| 3.2.4 导出状态行为图 |
| 3.2.5 关联用例模块到需求 |
| 3.3 架构分析 |
| 3.3.1 定义系统关键功能 |
| 3.3.2 确定解决方案 |
| 3.4 架构设计 |
| 3.4.1 分配活动到各类型无人机 |
| 3.4.2 导出白盒序列图 |
| 3.4.3 定义端口和接口 |
| 3.4.4 定义已经实现的用例行为 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无人机系统架构设计 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.1.1 分配系统需求 |
| 4.1.2 无人机用例图 |
| 4.2 功能分析 |
| 4.2.1 定义用例功能流 |
| 4.2.2 导出用例场景 |
| 4.2.3 定义接口 |
| 4.3 架构分析 |
| 4.3.1 定义系统关键功能 |
| 4.3.2 无人机功能对比 |
| 4.3.3 形成系统架构 |
| 4.4 机体部段多方案权衡分析 |
| 4.4.1 机体部段解决方案 |
| 4.4.2 主要总体参数计算 |
| 4.4.3 几何模型和性能特性 |
| 4.4.4 两种方案的比较 |
| 4.5 架构设计 |
| 4.5.1 分配活动到飞行器平台和任务载荷 |
| 4.5.2 导出白盒序列图 |
| 4.6 有效载荷架构分解 |
| 4.6.1 侦察监视载荷 |
| 4.6.2 通信情报载荷 |
| 4.6.3 武器弹药载荷 |
| 4.6.4 电子干扰载荷 |
| 4.7 无人机架构分解 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（5）无人直升机分布式飞行控制系统软件设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 无人机飞控系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 技术现状总结与分析 |
| 1.3 研究对象与基础 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究基础 |
| 1.4 研究内容与章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 本文章节安排 |
| 第二章 飞行控制软件设计方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分布式飞控系统硬件环境 |
| 2.2.1 分布式余度飞行控制系统硬件结构 |
| 2.2.2 分布式飞控系统主要硬件 |
| 2.3 飞控软件功能需求分析 |
| 2.4 分布式飞行控制软件架构设计 |
| 2.4.1 整体架构设计 |
| 2.4.2 三种分布式飞控软件架构 |
| 2.5 飞行控制软件测试验证方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 临界资源访问与保护 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 软件运行环境分析 |
| 3.2.1 VxWorks系统基本结构 |
| 3.2.2 微内核结构分析 |
| 3.2.3 VxWorks任务调度 |
| 3.2.4 任务间通信 |
| 3.3 临界资源访问机制设计 |
| 3.3.1 系统中的临界资源及访问工具 |
| 3.3.2 分布式飞控软件临界资源访问机制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 CAN总线通信设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CAN总线通信原理 |
| 4.2.1 CAN总线通信简介 |
| 4.2.2 CAN总线基础协议结构 |
| 4.3 CAN协议设计原则 |
| 4.4 CAN总线通信协议设计 |
| 4.4.1 总线冗余管理设计 |
| 4.4.2 总线调度机制 |
| 4.4.3 消息分包与组包 |
| 4.4.4 标识符分配与识别 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 分布式飞控同步功能设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 参考时钟同步设计 |
| 5.2.1 参考时钟同步的概念 |
| 5.2.2 参考时钟同步的基本原理 |
| 5.2.3 分布式系统时钟同步功能设计 |
| 5.3 基于信号量的任务调度与同步机制设计 |
| 5.3.1 任务同步需求分析 |
| 5.3.2 基于信号量的任务调度与同步机制设计 |
| 5.3.3 任务的初始同步 |
| 5.4 数据同步机制设计 |
| 5.4.1 数据同步的概念 |
| 5.4.2 数据同步的关键数据结构设计 |
| 5.4.3 数据同步设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 余度管理功能设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 余度管理方案设计 |
| 6.3 余度系统的数据同步 |
| 6.3.1 余度系统数据同步概念 |
| 6.3.2 余度系统数据同步策略 |
| 6.4 信号监控与表决 |
| 6.4.1 离散量表决 |
| 6.4.2 模拟量表决 |
| 6.5 故障检测与诊断 |
| 6.5.1 运算单元故障检测与诊断 |
| 6.5.2 总线故障检测与诊断 |
| 6.5.3 功能单元故障检测与诊断 |
| 6.6 系统重构与故障恢复 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 系统测试与仿真验证 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 测试验证与仿真系统设计 |
| 7.3 故障注入与显示软件设计 |
| 7.4 CAN通信验证 |
| 7.5 同步功能测试验证 |
| 7.6 余度管理验证 |
| 7.7 半物理飞行仿真试验 |
| 7.7.1 半物理飞行仿真环境搭建 |
| 7.7.2 仿真过程与仿真结果分析 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 课题工作总结 |
| 8.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）气动模型辅助的小型固定翼无人机机载组合导航技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 无人机及其机载导航系统的发展现状 |
| 1.3 气动模型辅助惯导系统的相关研究现状 |
| 1.3.1 载体动力学/运动学模型辅助惯导系统的研究 |
| 1.3.2 小型固定翼无人机气动参数计算方法的研究 |
| 1.3.3 小型固定翼无人机参数辨识方法的研究 |
| 1.3.4 气动模型与惯导系统组合导航的滤波器研究 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 2 气动模型辅助捷联惯导系统的机理研究 |
| 2.1 固定翼无人机气动模型的构建 |
| 2.1.1 常用坐标系及其转换 |
| 2.1.2 固定翼无人机非线性气动模型的建立 |
| 2.1.3 非线性气动模型的误差分析 |
| 2.2 惯导/气动模型组合导航研究 |
| 2.2.1 惯导/气动模型组合导航原理 |
| 2.2.2 捷联惯导解算及误差方程的建立 |
| 2.2.3 气动模型线性误差方程的建立 |
| 2.2.4 惯导/气动模型组合导航方式以及观测量的选择 |
| 2.3 惯导/气动模型组合导航仿真研究 |
| 2.3.1 纵向稳态飞行的惯导/气动模型组合导航分析与仿真 |
| 2.3.2 机动飞行的惯导/气动模型组合导航分析与仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 小型固定翼无人机气动参数的计算 |
| 3.1 基于空气动力学理论的气动参数分析与计算 |
| 3.1.1 纵向气动导数的计算 |
| 3.1.2 横向气动导数的计算 |
| 3.2 气动导数的在线辨识 |
| 3.2.1 离线辨识算法 |
| 3.2.2 在线辨识算法 |
| 3.2.3 气动导数的可观测性分析 |
| 3.2.4 气动参数辨识仿真分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于H_∞滤波的惯/气动模型组合导航研究 |
| 4.1 H_∞滤波迭代过程分析 |
| 4.2 基于扩展H_∞滤波的惯导/气动模型的线性组合导航 |
| 4.2.1 扩展H_∞滤波分析 |
| 4.2.2 EKF/EHF仿真分析 |
| 4.3 基于改进平方根无迹H_∞波的惯导/气动模型的非线性组合导航 |
| 4.3.1 直接滤波法分析 |
| 4.3.2 改进的平方根无迹H_∞滤波 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 飞行试验验证 |
| 5.1 小型固定翼无人机Extra300的分析 |
| 5.1.1 Extra300相关参数计算 |
| 5.1.2 执行机构的建模与分析 |
| 5.1.3 Extra300飞行性能分析 |
| 5.2 气动导数的在线辨识试验验证 |
| 5.2.1 飞行试验设计 |
| 5.2.2 辨识结果分析 |
| 5.3 气动模型辅助捷联惯导系统的验证 |
| 5.4 ISRUHF算法的验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文的主要工作 |
| 6.2 本文的主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
（7）小型固定翼无人机半实物仿真技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 小型固定翼无人机发展现状 |
| 1.3 半实物仿真发展现状 |
| 1.3.1 半实物仿真技术 |
| 1.3.2 无人机半实物仿真技术 |
| 1.4 本文主要内容和章节安排 |
| 第2章 半实物仿真系统方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 V型开发模式 |
| 2.2.1 V型开发模式概念 |
| 2.2.2 V型开发模式对半实物仿真需求 |
| 2.3 小型固定翼无人机半实物仿真系统方案设计 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 半实物仿真系统模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无人机数学模型 |
| 3.2.1 无人机动力学和运动学模型 |
| 3.2.2 无人机力和力矩分析 |
| 3.2.3 飞行控制算法分析 |
| 3.3 实物 |
| 3.3.1 飞行控制计算机 |
| 3.3.2 舵机 |
| 3.3.3 姿态传感器 |
| 3.3.4 三轴转台 |
| 3.3.5 遥控器 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于iHawk的半实物仿真平台设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 仿真机选型及半实物仿真平台搭建 |
| 4.2.1 仿真性能分析 |
| 4.2.2 仿真计算机选型 |
| 4.2.3 仿真平台硬件 |
| 4.2.4 平台搭建 |
| 4.3 接口开发与模型封装 |
| 4.3.1 实时通讯Sfunction |
| 4.3.2 接口开发 |
| 4.3.3 模型封装 |
| 4.4 实时性分析 |
| 4.4.1 仿真机的实时性技术分析 |
| 4.4.2 降低系统间通信延迟技术分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 半实物仿真软件设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 无人机半实物仿真系统软件 |
| 5.2.1 设计功能 |
| 5.2.2 结构组成 |
| 5.2.3 仿真流程 |
| 5.3 仿真软件系统设计与实现 |
| 5.3.1 数据流设计 |
| 5.3.2 软件设计与开发 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 半实物仿真试验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 半实物仿真试验设计 |
| 6.3 半实物仿真试验流程 |
| 6.4 半实物仿真结果与分析 |
| 6.5 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（8）印度无人机发展历程及启示（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 印度无人机研发现状 |
| 1)鲁斯图姆(Rustom)系列无人机项目[2-4] |
| 2)尼尚特(Nishant)无人机项目[3-4] |
| 3)光环(AURA)隐身无人机计划 |
| 4)微小型无人机计划[2,4-6] |
| 5)太阳能无人侦察机计划 |
| 6)拉克什亚无人机项目 |
| 2 印度无人机国外采购情况 |
| 1)苍鹭无人机[4] |
| 2)短翼鹰无人机 |
| 3)搜索者无人机 |
| 3 印军无人机发展特点分析 |
| 1)始终用实战需求引领无人机发展 |
| 2)对外引进和自主研发并重 |
| 3)大、中、小型无人机齐头并进 |
| 4)紧盯无人机先进领域,不断夯实无人机工业基础 |
| 4 印度无人机装备发展模式的启示 |
| 1)自主创新应成为武器装备建设与发展的战略基点 |
| 2)贴近部队实战需求,构建寓军于民体系 |
| 3)推进装备采办管理改革,规范采办制度 |
| 4)推进无人机基地实战化训练,大力提升训练水平 |
| 5 结束语 |
（9）SR-72高超声速无人侦察机三维重建及其气动特性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 高超声速飞行器发展现状 |
| 1.1.1 美国高超声速飞行器发展现状 |
| 1.1.2 其余各国高超声速飞行器发展现状 |
| 1.1.3 中国高超声速技术计算研究 |
| 1.2 SR-72高超声速无人侦察机简介 |
| 1.2.1 SR-72项目背景 |
| 1.2.2 美国高超声速技术发展路线 |
| 1.2.3 SR-72的技术路线分析 |
| 1.2.4 SR-72项目的方案分析 |
| 1.3 研究的难点和现实意义 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 SR-72的三维重建 |
| 2.1 三维重建技术介绍 |
| 2.1.1 透视理论概述 |
| 2.1.2 透视投影的逆变换公式 |
| 2.2 SR-72高超音速无人机三维重建 |
| 2.2.1 SR-72高超音速无人机照片分析 |
| 2.2.2 CATIA建模软件概述 |
| 2.2.3 飞机部件建模依据 |
| 第三章 SR-72飞机气动特性分析 |
| 3.1 计算流体力学概述 |
| 3.1.1 空气动力学方程 |
| 3.1.2 流体力学方程组离散求解 |
| 3.2 FLUENT软件介绍 |
| 3.3 计算环境设置 |
| 3.3.1 网格的划分 |
| 3.3.2 边界条件的设置 |
| 3.3.3 计算模型的选择 |
| 3.3.4 求解方式的选取 |
| 3.3.5 计算参数的选取 |
| 3.4 SR-72低速起降状态气动特性分析 |
| 3.5 SR-72跨声速气动特性分析 |
| 3.6 SR-72高超声速巡航状态气动特性分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 SR-72飞行器的气动热防护分析 |
| 4.1 高超声速气动热的重要性 |
| 4.2 SR-72的前缘钝化处理 |
| 4.2.1 钝化方法研究 |
| 4.2.2 SR-72的模型修正 |
| 4.3 SR-72的气动热 |
| 4.3.1 壁面温度计算 |
| 4.3.2 表面热流计算 |
| 4.3.3 SR-72的气动热分析 |
| 4.4 高超声速气动热防护 |
| 4.4.1 超高温热防护材料 |
| 4.4.2 大面积热防护材料 |
| 4.4.3 热防护方案 |
| 4.4.4 热防护系统设计要求与方法 |
| 4.4.5 高超声速飞行器热防护方案对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）微小型无人机飞行控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 微小型无人机及其飞控系统概况 |
| 1.1.1 国外微小型无人机研究现状 |
| 1.1.2 国内小型无人机概况 |
| 1.1.3 小型自动驾驶仪概况 |
| 1.2 论文研究的背景及意义 |
| 1.3 论文研究内容及结构编排 |
| 第二章 飞控系统建模与数值仿真 |
| 2.1 性能指标 |
| 2.1.1 飞行平稳度 |
| 2.1.2 导航定位精度 |
| 2.1.3 姿态保持(俯仰姿态和滚转姿态) |
| 2.1.4 俯仰瞬态响应指标 |
| 2.1.5 滚转瞬态响应指标 |
| 2.1.6 高度保持 |
| 2.1.7 航向保持 |
| 2.2 飞控系统建模 |
| 2.2.1 无人机坐标系 |
| 2.2.2 参数定义 |
| 2.2.3 无人机的动力学方程 |
| 2.2.4 数学模型的配平与线性化 |
| 2.3 飞行控制律的设计和仿真 |
| 2.3.1 纵向控制 |
| 2.3.2 横侧向控制 |
| 2.3.3 多模态控制律转换 |
| 2.3.4 控制律设计总结 |
| 第三章 飞控系统的硬件设计 |
| 3.1 传感器与执行机构选型 |
| 3.1.1 姿态传感器 |
| 3.1.2 磁航向传感器 |
| 3.1.3 气压高度传感器 |
| 3.1.4 压差空速传感器 |
| 3.1.5 GPS 接收机 |
| 3.1.6 电流传感器 |
| 3.1.7 舵机 |
| 3.2 飞行控制与管理计算机的选型 |
| 3.3 硬件系统配置 |
| 3.3.1 DSP 插件板组成与功能 |
| 3.3.2 传感器插件板的组成与功能 |
| 3.4 飞行控制系统接口电路的设计 |
| 3.4.1 时钟模块 |
| 3.4.2 调试接口 |
| 3.4.3 A/D 转换模块 |
| 3.4.4 通信模块 |
| 3.4.5 PWM 发生器 |
| 3.5 硬件系统测试 |
| 3.5.1 测试软件 |
| 3.5.2 测试内容 |
| 3.5.3 测试结果 |
| 第四章 飞控软件的开发与测试 |
| 4.1 飞控软件外部接口 |
| 4.2 飞控软件的数据类型和内部接口 |
| 4.3 飞控软件的组成和功能 |
| 4.3.1 飞行控制软件 |
| 4.3.2 导航软件 |
| 4.4 飞控软件在DSP 下的开发 |
| 4.5 飞控软件的调试与验证 |
| 第五章 飞控系统地面试验和飞行试验 |
| 5.1 地面半实物仿真试验 |
| 5.2 地面跑车试验 |
| 5.3 飞行试验 |
| 5.3.1 试验系统组成 |
| 5.3.2 试验内容 |
| 5.3.3 试验规划 |
| 5.3.4 试验结果 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
四、小型无人侦察机飞行控制与管理计算机设计（论文参考文献）
- [1]基于可靠性约束的某型军用无人机MBSE-LCC优化技术[D]. 谷家毓. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [2]三余度飞行控制计算机容错技术研究[D]. 路红飞. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [3]中国无人机遥感技术突破与产业发展综述[J]. 晏磊,廖小罕,周成虎,樊邦奎,龚健雅,崔鹏,郑玉权,谭翔. 地球信息科学学报, 2019(04)
- [4]基于系统工程方法的无人机族系统总体设计[D]. 丁亚. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [5]无人直升机分布式飞行控制系统软件设计与开发[D]. 刘念. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [6]气动模型辅助的小型固定翼无人机机载组合导航技术研究[D]. 申杰亮. 南京理工大学, 2019(06)
- [7]小型固定翼无人机半实物仿真技术研究[D]. 李榕. 北京理工大学, 2018(07)
- [8]印度无人机发展历程及启示[J]. 刘斌,曹泽阳,张雅舰,金虎兵. 飞航导弹, 2016(05)
- [9]SR-72高超声速无人侦察机三维重建及其气动特性分析[D]. 郭宇辰. 南京航空航天大学, 2016(03)
- [10]微小型无人机飞行控制系统的设计与实现[D]. 谷新宇. 国防科学技术大学, 2010(05)