三峡大学电气与新能源学院, 湖北 宜昌 443000
在激光供能无人机中, 激光跟瞄无人机光伏电池板的方法成为关注热点之一。针对激光跟瞄无人机存在跟踪偏差大的问题, 提出基于改进蝴蝶优化的粒子滤波算法。首先在蝴蝶优化算法初始化阶段引入对立学习策略, 改善算法寻优性能; 其次将蝴蝶优化算法位置更新公式进行优化, 提升算法寻优速度; 最后将引入蝴蝶优化算法的粒子滤波算法应用于激光供能无人机的跟瞄中, 实现激光对无人机光伏电池板的最优跟踪。MATLAB结果表明, 基于改进蝴蝶优化的粒子滤波算法在激光跟瞄过程中可以提高激光器发射激光的准确度, 有效减小跟瞄误差, 改善激光跟瞄无人机光伏电池板的效果。
无人机 激光供能 跟瞄方法 粒子滤波 蝴蝶优化算法 UAV laser energy supply tracking method particle filter butterfly optimization algorithm
为了解决无人机工作时间短、续航能力差的问题, 采用激光无线供能的方式给无人机进行续航, 提出并设计了一套基于跟踪、捕获、瞄准的激光无线能量供给系统, 并进行了理论分析, 同时在外场200m范围内进行了无人机激光无线供能实验。结果表明, 该系统整体光电转换效率约为12%, 跟踪精度优于500μrad。该研究为激光跟踪与无线供能技术用于小型航天飞行器提供了参考。
激光技术 激光供能 无人机无线续航 激光跟踪 光电效率 laser technique laser energy supply wireless energy transmission for UAV laser tracking system photoelectric efficiency
