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| 內容簡介： |
《多无人平台协同导航与控制方法》基于作者近十年研究成果，对多无人平台的自主协同导航和控制方法进行系统介绍。其内容包括：多无人系统的基本框架和模型、基于分布式滤波的多无人系统协同导航方法、时滞条件下多无人系统的协同控制方法、不同通信拓扑条件下多无人系统的协同控制方法、异构多无人系统的协同控制方法。
《多无人平台协同导航与控制方法》内容全面、相关内容前沿，具有很高的工程应用和科研指导价值，可供多机器人协同控制、多飞行器系统协同导航和传感器网络协同感知等领域研究工作人员参考。
同时《多无人平台协同导航与控制方法》也可作为高等院校先进控制理论、机器人技术等专业的老师、学生及科研工作者的参考用书。
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| 目錄：
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□□章 多无人平台概述
1．1 无人平台
1．2 多无人平台
1．3 协同导航与协同控制
1．3．1 多无人平台体系结构
1．3．2 多无人平台协同导航
1．3．3 多无人平台协同控制
第2章 一些理论基础
2．1 矩阵理论
2．2 图论
2．2．1 基本概念
2．2．2 基本矩阵
2．2．3 基本性质
2．3 控制方法
2．3．1 控制系统描述
2．3．2 经典的控制方法
2．4 滤波方法
2．4．1 状态估计
2．4．2 卡尔曼滤波
2．4．3 粒子滤波
2．5 一致性
2．5．1 时间延迟条件下的一致性
2．5．2 采样数据框架下的一致性
2．5．3 量化一致性
2．5．4 收敛速度
第3章 无线传感器网络与多无人平台
3．1 无线传感器网络概述
3．1．1 无线传感器网络的架构与节点
3．1．2 无线传感器网络的特点
3．1．3 无线传感器网络的应用技术
3．2 无线传感器网络目标跟踪方法
3．2．1 基于簇树结构的目标跟踪算法
3．2．2 基于位置预测的目标跟踪算法
3．2．3 基于粒子滤波的目标跟踪算法
3．2．4 其他目标跟踪算法
3．3 一种应用于无线传感器网络的多目标跟踪算法
3．3．1 无线传感器网络多目标跟踪问题分析与模型建立
3．3．2 基于概率假设密度的无线传感器网络的多目标跟踪算法
3．3．3 仿真实验与结果
3．4 多无人平台体系及其控制架构
3．4．1 多无人平台体系结构
3．4．2 多无人平台编队基础问题
3．4．3 多无人平台编队控制方法
第4章 多无人平台协同导航算法基础
4．1 一致性状态估计
4．1．1 分布式卡尔曼滤波
4．1．2 一致性滤波
4．1．3 一致性分布式滤波的改进
4．2 系统模型和节点观测模型
4．3 非线性一致性分布式估计算法
4．3．1 一致性DPF算法
4．3．2 一致性DUIF算法
4．3．3 仿真验证与分析
第5章 基于分布式滤波的多无人平台协同导航
5．1 稀疏动态WSN模型
5．2 适用于稀疏WSN的一致性DPF算法设计
5．2．1 稀疏WSN问题
5．2．2 信息加权局部粒子滤波
5．2．3 加权平均一致滤波器设计
5．2．4 算法结构和流程
5．2．5 仿真验证与分析
5．3 适用于稀疏WSN的一致性快速DUIF算法设计
5．3．1 问题分析
5．3．2 局部无迹信息滤波
5．3．3 加权平均一致滤波器设计
5．3．4 通信连接边权值优化
5．3．5 算法结构和流程
5．3．6 仿真验证与分析
5．4 考虑先验估计误差相关性的一致性快速DUIF算法设计
5．4．1 问题分析
5．4．2 节点观测模型统计线性化
5．4．3 极大后验估计
5．4．4 节点共享信息的平均一致滤波
5．4．5 算法结构和流程
5．4．6 仿真验证与分析
5．5 适用于稀疏动态WSN的一致性并行融合DUIF算法设计
5．5．1 问题分析
5．5．2 局部无迹信息滤波
5．5．3 基于平均网络的加权平均一致滤波器设计
5．5．4 算法结构和流程
5．5．5 仿真验证与分析
第6章 时滞条件下多无人平台协同控制
6．1 一致性控制
6．1．1 连续时间多无人平台一致性控制
6．1．2 离散时间多无人平台一致性控制
6．2 时滞条件下编队系统稳定性分析
6．2．1 基本的时滞问题描述
6．2．2 无时滞条件下编队系统稳定性
6．2．3 系统稳定性分析
6．2．4 时滞误差下编队系统稳定性
6．2．5 数值仿真及分析
6．3 基于预测控制的时滞多无人平台编队控制
6．3．1 多无人平台编队控制中的时滞问题
6．3．2 一致性分析
6．3．3 仿真分析
6．4 基于预测控制的时滞多无人平台脉冲控制
6．4．1 问题描述
6．4．2 一致性分析
6．4．3 仿真分析
第7章 不同拓扑结构的多无人平台协同控制
7．1 对称固定拓扑离散时间多无人平台协同控制
7．1．1 一致性协议设计
7．1．2 拉普拉斯矩阵特征值相关定理及推论
7．1．3 基于相对信息的多无人平台编队控制算法
7．1．4 基于混合信息的多无人平台编队控制算法
7．1．5 数值仿真及分析
7．2 非对称固定拓扑离散时间多无人平台协同控制
7．2．1 矩阵有向图与随机矩阵的相关定义及理论
7．2．2 一致性协议设计
7．2．3 非对称拓扑情况下的多无人平台编队一致性分析
7．2．4 数值仿真及分析
7．3 可变拓扑离散时间多无人平台协同控制
7．3．1 联合图与SIA矩阵的相关定义及理论
7．3．2 问题描述及一致性协议设计
7．3．3 可变拓扑情况下的多无人平台编队一致性分析
7．3．4 数值仿真及分析
第8章 异构多无人平台的协同控制
8．1 连续时间异构多无人平台的线性一致性
8．1．1 无向图下的一致性
8．1．2 有向图下的一致性
8．1．3 时延条件下的一致性
8．2 连续时间异构多无人平台非线性协议下的一致性
8．2．1 非线性协议下的一致性
8．2．2 有限时间一致性分析
8．3 基于采样数据离散时间异构多无人平台的一致性
8．3．1 线性协议下的一致性分析
8．3．2 基于量化信息的一致性分析
8．4 基于脉冲控制异构多无人平台的一致性
8．4．1 基于采样信息的脉冲一致性分析
8．4．2 基于矩形脉冲方法的一致性分析
参考文献
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| 內容試閱：
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提到无人平台，人们常会想到无人作战平台。无人作战平台是指无人驾驶的、按遥控操作或者按预编程序自主运作的、携带进攻性或防御性武器遂行作战任务的一类武器平台。无人作战平台正在成为各国在未来战争变革与准备方面上新的着力点。就目前而言，它包括无人作战飞机、无人反潜战或反雷战潜水器、无人战车等。也有部分研究者将无人作战平台称为无人作战系统。一般地，无人作战平台是无人平台在特定应用领域的具体化，无人平台则是对无人作战平台的一般性抽象。
人们对无人平台的研究已经开始了很长时间。当无人平台研究解决了基本的物理系统及建模、定位、导航、控制等问题之后，很自然地，人们会考虑多个无人平台之间的协同。对于多无人平台协同控制的方式，□初人们考虑的是集中控制。很显然，除了描述模型的维数会极大增长之外，与单个无人平台的控制相比，多个无人平台的集中控制方式并无本质的区别。问题在于，集中控制方式要求多个无人平台的所有信息能够集中到一个中央处理单元，经过大量计算后，对各个无人平台的控制指令也从中央处理单元发出。从物理系统的构成难度及对多无人平台的应用期望来说，当无人平台的数量到达一定的规模，或者当无人平台的工作区域到达一定厂度时，这当然是不现实的。因此，分布式控制成为多无人平台协同的基本控制结构。或者说，分布式控制才是多无人平台协同控制的未来和方向，这也是当前研究者普遍采用的控制结构。
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