南京航空航天大学学报

作者：周佶辰，葛泉波，南晓娅，李涛

单位：南京信息工程大学自动化学院，南京 210044；,南京信息工程大学自动化学院，南京 210044;临界空间环境特性及效应全国重点实验室，南京 210044;江苏大气环境与装备技术协同创新中心，南京 210044;大数据分析与智能系统江苏省高校重点实验室， 南京 210044；,南京信息工程大学人工智能学院，南京 210044；,南京信息工程大学自动化学院，南京 210044；

关键词：无人机编队;典型山地风场干扰;时变时延;分布式自适应控制;非线性

基金：国家自然科学基金（62033010，U23B2061，62206131，U22B2046）；江苏省青蓝工程项目（R2023Q07）；浙江省自然科学基金（ZJMD25D050002）。

针对典型山地风场条件下多无人机（Unmanned aerial vehicle，UAV）编队通信时延问题，提出了一种时序相关性时变时延分布式自适应控制算法，以增强编队在复杂风场环境下的控制性能和抗干扰能力。首先，基于多重复合风构建了典型山地风场模型，并在此基础上建立了多无人机编队模型。其次，提出了一种基于时序相关性的自适应时延控制算法，利用偏自相关系数（Partial autocorrelation function， PACF）来实现对时延和本身状态的时序调控。然后，在控制协议中引入编队控制补偿向量，通过反馈增益矩阵将目标状态输入至控制协议中，更精准地跟踪目标状态；该算法还通过Lur’e非线性拟合非线性特性，处理了风场和无人机自身非线性特性所带来的双重耦合影响，移除了对非线性有界处理的依赖；算法中应用自适应律来估计并控制风场环境的噪声干扰；算法还采用非光滑函数来模拟未知环境干扰，同时结合自适应增益对系统动态特性进行补偿。最后，通过数值仿真验证了所提出的控制协议的有效性，说明了该算法能够提高无人机编队在山地风场中的稳定性和适应性。

来源：2025年第6期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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