应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术

针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。     

再入弹道参数自适应估计

本文研究再入弹道参数的自适应估计。所采用的方法对动力学模型噪声的未知统计特性进行补偿,并对状态参数与测量设备的系统误差交叉进行估计。仿真结果表明,无论是状态参数的估计还是测量系统误差的估计,都具有较高的精度。     

关于自适应滤波技术的一些思考

本文研究工程实践中应用Ｋａｌｍａｎ滤波时出现的滤波异常现象。文中从滤波异常的检测出发,由此构成动力学噪声方差阵的自适应估计。对于常用的衰减记忆滤波,提出了衰减因子的自适应确定方法,对于未知的动力学噪声和观测噪声的方差阵,运用Ｂａｙｅｓ－ＭＬ估计方法给出了递推估算方案。对于构造自适应滤波的技术途径,提出了一些看法。     

强约束条件下外弹道方程实时解算通用化设计技术

根据基于弹道方程的实时解算算法,解决了强约束条件下非低伸弹种弹道综合系数的统一计算问题,找出低伸弹种弹道综合系数的估计方法,进行了弹道实时解算模型的通用化设计,给出了程序流程并进行了测试.测试结果表明,弹道综合系数的估计比较准确,而解算模型在精度与实时性上均达到满意的程度,具有高度通用化的特点,并且使弹道问题的解算可以完全脱离射表进行.     

基于滑窗自适应的故障估计与补偿及其在组合导航系统中的应用

针对以往方法对缓变故障存在较大的故障检测延时,从而降低导航系统可靠性的问题,实时的故障估计及补偿十分必要。将故障动力学建模为随机过程,提出了一种基于不准确状态和测量噪声协方差矩阵自适应学习的滑动窗口变分自适应卡尔曼滤波器。它由前向卡尔曼滤波、后向卡尔曼平滑和噪声协方差矩阵的在线估计组成。通过对滑动窗口状态向量的平滑后验分布进行逼近,利用变分贝叶斯方法将噪声协方差矩阵的后验分布解析更新为逆Wishart分布,避免了不动点迭代,获得了良好的计算效率。最后,基于捷联惯导/卫星(SINS/GPS)组合导航系统,进行了导航系统的故障估计及补偿的仿真验证。仿真结果表明,在不需要了解量测噪声和故障系数矩阵的情况下,该方法能够较好地估计出目标故障信号,然后利用估计出来的故障值对导航系统进行补偿,极大地提高了SINS/GPS组合导航系统的实时估计精度与可靠性。     

基于自适应原理的传感器增益故障诊断方法

基于自适应原理提出一种传感器增益故障诊断方法。首先将传感器增益故障表示为传感器偏差故障,再将其表示为执行机构故障,利用自适应原理估计出传感器偏差故障幅度,最后用最小二乘法估计出增益故障幅度。分别对有、无系统噪声和模型误差的情况进行了讨论,最后给出仿真结果     

基于CKF的再入段弹道目标质阻比估计

针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)对再入段弹道目标的质阻比估计存在收敛速度慢,估计精度不够高的问题,提出一种利用容积卡尔曼滤波(CKF)对再入段弹道目标进行估计的方法。给出了扩展卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波估计再入段弹道目标质阻比的性能比较。仿真结果显示,在收敛速度及估计精度上,容积卡尔曼滤波对再入段弹道目标质阻比的估计都优于扩展卡尔曼滤波。     

改变系统结构的多环姿态跟踪控制

针对航天器姿态跟踪控制中存在稳态误差和转动惯量摄动未知的问题,给出一种高精度自适应姿态跟踪控制策略。通过扩展姿态动力学系统结构,将姿态角积分项引入姿态控制器中,以消除稳态误差和提升姿态跟踪精度,给出扩展系统的期望轨迹设置方法。给出一种结构更为简化的多环递归跟踪控制策略,结合自适应估计设计了自适应多环递归姿态跟踪控制器。与滑模自适应控制器对比仿真,验证了方法的优越性。     

弹道系数估计误差与雷达测量精度的关系

利用多普勒雷达的高精度测速信息,针对弹道导弹的再入过程,对弹道系数进行了仿真研究,分析了雷达的测量精度对弹道系数估计误差的影响.仿真结果表明,引入测速信息能大幅度提高弹道系数的估计精度,在一定的雷达测量精度下,基于弹道系数特性的识别速度快,精度高,简单直观,具有现实价值.     

GPS定位中2种自适应滤波的组合算法

分析了卡尔曼滤波发散的原因,并给出了指数加权的衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波2种算法用来抑制发散,相应地分析了衰减因子的选取以及噪声模型的在线估计,最后提出这2种定位方式组合的定位算法。仿真结果表明,衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波明显提高了卡尔曼滤波的定位精度并且抑制了发散,组合算法在提高定位精度、抑制发散的同时,使这2种定位方式的优点形成了互补,增加了算法的稳定性。     

一种新型SEU/SET加固鉴频鉴相器设计

分析验证了传统D触发器型PFD结构的SEE敏感性,提出了一种新型的SEU/SET加固鉴频鉴相器,SPICE模拟结果表明该结构功能正确,对于1GHz的时钟信号,鉴频鉴相的精度可达0.8rad.锁相环的整体模拟结果表明,抗辐照的PFD与传统的PFD相比,锁相环的电学性能没有改变,锁定时间保持一致.对传统D触发器型PFD和设计加固的PFD进行了遍历轰击模拟,结果显示,提出的抗辐照PFD加固效果非常明显,敏感节点的数目可以降低80%左右.     

基于HLA/RTI 的仿真系统设计

结合雷达电子对抗仿真实例，论述了基于ＨＬＡ／ＲＴＩ的分布交互式多机仿真系统的体系结构、底层通信网络、运行支持系统、仿真应用对象模型和仿真运行管理及其设计与实现问题。     

基于进化搜索策略的并行子空间设计算法

并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用该算法对一测试问题进行了优化,取得了满意结果。     

基于DW+OLAP+DM的器材保障决策支持系统设计

针对我军当前器材保障状况,阐述了基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的决策支持系统的设计方案和开发理论。通过分析器材保障决策支持的特点,确定了器材保障决策支持系统的需求。具体论述了器材保障决策支持系统的设计步骤,重点讨论了数据仓库多维数据结构的设计。     

未来第四战场--太空

从太空战场的由来出发,简要叙述了太空战、太空战场的定义作战样式及其意义,并且对太空战场的作战武器和"天军"作了介绍,最后对未来太空战场的建设提出了自己的意见.     

防空反导网络化作战发展研究

网络中心战是信息时代重要的作战形式,可将战场信息优势转化为决策优势,是信息技术在军事领域应用的必然选择,网络中心战在防空反导领域的应用也称为防空反导网络化作战.主要跟踪研究了国内外网络中心战的最新进展和发展趋势,分析了网络化作战的特点和关键技术,针对我国防空反导武器系统的现状,提出了防空反导网络化作战的发展建议.     

密码芯片电磁信息泄漏评估方法研究

基于半定制集成电路设计流程,提出一种对CMOS集成电路进行电磁信息泄漏评估的方法。该方法首先利用综合工具生成电路的门级网表,将门级网表中的普通单元替换为防护逻辑单元,然后利用电磁辐射仿真模型和电磁信息泄漏评估模型对集成电路进行电磁辐射仿真和信息泄漏分析。该方法能够在设计阶段对密码芯片的抗电磁旁路攻击能力进行评估,可提高密码芯片的设计效率,减少资源浪费。     

基于空基平台的TBM助推段拦截可行性分析

为了研究对TBM目标进行空基助推段拦截的作战可行性,设计了空基反TBM的拦截作战过程。在此基础上,从拦截时序、拦截作战距离、拦截方式和拦截弹末速度要求、拦截时空综合等4个方面详细分析了空基助推段拦截TBM的可行性,同时建立了拦截可行性分析计算模型;最后,对拦截可行性进行了仿真验证。从而为空基反导武器装备发展和作战使用研究提供了重要的参考依据。     

聚硅氧烷/二乙烯基苯的交联与裂解

通过研究聚硅氧烷 (PSO)与二乙烯基苯 (DVB)的交联与裂解发现 ,只有在氯铂酸的催化下 ,PSO与DVB才能完全交联固化。催化剂含量为 11 31ppm、质量比为 1:0 5的PSO DVB体系在 12 0℃下交联 6小时后 ,其陶瓷产率为 76 %。该体系的室温粘度为 10 5mPa·s,与碳纤维 (Cf)的接触角为 34° ,非常适合制备三维纤维编织物增强的陶瓷基复合材料。XRD测试表明 ,在 10 0 0℃下裂解的产物中出现SiO2 微晶 ,12 0 0℃时出现 β -SiC微晶 ,温度再升高 ,两种晶粒明显长大。 10 0 0℃裂解产物中Si、O、C三种原子的含量分别为 38 33wt %、 2 7 33wt %、 34 34wt% ,其中C大部分以自由碳形式存在 ,其余部分与Si、O无序混合 ,形成 [Si (O ,C) 4]结构。这种结构在 12 0 0℃以上转变为 [SiO4]和 [SiC4]结构     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.