摘要
近年来，无人机集群因其无中心、分布式、自组织等特点，在军用和民用领域得到了广泛关注。定位测量问题是集群完成编队飞行、协同执行任务的重要前提。现有的无人机集群定位测量大多依赖于卫星导航，但在楼宇、丛林以及存在干扰的战场等环境中，一旦遭遇到卫星导航拒止的情况，集群任务将无法完成。因此,无需卫星导航信息，利用集群内部相互测量确定节点间相对位置的机间相对定位技术成为了无人机集群领域重要的研究方向之一。目前，集中式相对定位方法已经有了部分研究成果，但这种方式无法应用于无中心集群。为此，本文针对分布式相对定位问题展开研究，以超宽带(UWB)测距为手段，将集群分布式n个节点对n个节点相对定位问题逐层分解为1对1、1对n等子问题，并围绕这些子问题，开展了四部分的研究工作: (1)提出了基于分布式UWB的测距-定位一体化算法框架，实现了定位精度和定位速度在通信带宽和计算能力约束下的整体优化，为拒止环境下无人机集群实时相对定位的难题提供了可行解决方案。论文首先对无人机集群相对定位问题进行建模，分析集群飞行任务对定位周期和精度的需求，以及UWB测距定位在通信带宽、计算能力、节点规模等方面存在的约束。针对上述挑战，论文将测距和定位两个子问题整体考虑，在测距通信中包含定位交互，并利用定位结果优化测距集合，从而实现了整体定位性能的提高。 (2)针对集群通信约束下的UWB测距问题，提出了基于令牌轮询的分布式测距方法，可实现有限周期的距离更新和通信拓扑的动态自检。首先对1对1测距元系统进行分析，从时间最优的角度选择测距模式，从而为集群测距方法设计奠定基础。然后，针对n对n测距问题，设计了基于令牌轮询的分布式测距方法,实现了通信冲突的消解和通信带宽的高效管理。进一步，考虑非视距效应造成的令牌丢失问题，设计相应的解决策略，并据此对集群通信拓扑进行状态检测，为集群控制提供了额外的决策信息。 (3)针对部分拒止条件下的集群相对定位问题，提出了基于最小二乘节点数目优化的定位算法，实现了定位时间和定位精度的综合优化。将未拒止的节点作为锚节点，通过最小二乘法对拒止节点进行位置估计，并对锚节点个数和分布的选择问题进行了深入研究。研究发现，在采用5个节点为一组进行定位并满足一定的空间分布关系时，可实现较高精度的定位，同时不增加明显的通信和计算负担，从而为最小二乘相对定位方法的应用提供了指导。 (4)针对完全拒止条件下的集群相对定位问题，分别提出了基于多维标度和滤波估计的定位算法，实现了稳定长效的位置更新和集群任务能力的有效保持。基于多维标度法，通过UWB实时提供的距离信息解算得到节点间的相对位置,为集群构型保持和机间避障提供控制输入。进一步，研究了相对坐标和绝对坐标的转换问题，以及面向大规模集群的分簇定位与融合问题。针对无人机集群的动态特性，论文还设计了基于滤波估计的定位算法，进一步提高了集群相对定位的精度和鲁棒性。 论文通过数值仿真、半实物仿真和实际飞行试验对上述方法有效性进行了验证。试验表明，在典型参数下，所提出的方法可实现厘米级的集群定位精度。本文的研究提供了从典型任务、部分拒止到完全拒止的全栈式解决方案，有望为无人机集群在复杂场景下执行任务提供有效定位方案。
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