高超声速滑翔飞行器变轨段自适应跟踪制导方法

针对高超声速滑翔飞行器变轨段大偏差条件下的标准轨迹跟踪问题,提出一种基于权值矩阵自适应修正的变轨段跟踪制导方法。分析了变轨段主要控制方式和标准轨迹特性;将简化的纵向运动方程在标准轨迹附近线性化;采用将误差项引进线性二次型性能指标加权矩阵的方式,设计了改进的权值自适应修正跟踪制导方法。CAV-H飞行器仿真分析表明,该方法能够实现高超声速滑翔飞行器变轨段高精度自适应跟踪制导,对初始及过程偏差具有良好的鲁棒性。     

基于模型参考的SINS/GPS制导炸弹俯仰偏航控制

由于SINS/GPS制导炸弹俯仰偏航要进行大空域的机动飞行,导致了其作为被控对象的状态方程参数变化剧烈,就要求飞控系统具有更强的适应能力和鲁棒性.因此.设计了基于模型参考变结构控制方法的鲁棒自动驾驶仪,具有良好的瞬态性能和抗参数大范围变化能力强等优点.以某型SlNS/GPS制导炸弹为例.选取典型的气动恶劣条件,进行了按给定制导指令飞行的六自由度全弹道飞行控制仿真,仿真结果表明,该自动驾驶仪能对制导炸弹实现鲁棒自适应控制,为飞控系统设计提供了重要参考.     

精确制导弹药低成本制导控制系统设计

针对精确制导弹药制导控制系统低成本的迫切需求,提出了一种弹载低成本制导控制系统设计方法。建立了一种弹载制导控制系统低成本体系架构,从功能、硬件、软件等方面对其进行了GNC一体化设计,并在此基础上提出了一种基于ARM处理器的一体化制导计算机设计方法。针对MEMS导航系统精度低、噪声大特点,设计了一种惯性/卫星数字制导方案。该低成本制导控制系统设计方法可有效减少系统冗余硬件,降低成本,实现较高的制导控制精度,满足未来低成本精确制导武器的需求。     

拦截弹中制导最优弹道簇生成

针对临近空间高超声速目标飞行速度快,跟踪预测难的特点,提出在中制导阶段进行最优弹道设计与弹道簇生成用于对目标预测命中区域进行有效覆盖的方法。通过分析临近空间高超声速目标对现有防空体系带来的挑战,阐明了在中制导段进行弹道簇设计与生成的必要性;将中制导段的弹道规划问题视为求解满足多种约束条件下的最优控制问题,应用最优化理论方法得到了基准的最优弹道;应用邻域最优控制理论,针对终端约束条件进行调整,设计了邻域最优弹道簇的生成算法。仿真验证了所提方法的有效性。     

多样化军事任务舆情演化及引导的仿真

针对海军遂行多样化军事任务所面临的日益复杂的社会舆论环境,采用基于Agent的建模理论与方法,建立了舆情演化过程的模型,并对其进行了仿真和分析。首先,提出了个体间观点交互的规则,建立了个体观点交互的舆情演化模型。其次,基于所建模型对不同条件下的舆情演化及引导进行了仿真实验与分析。仿真结果表明,模型的统计结果与实际舆情演化情况相符,具有较强的实际性。     

多样化军事任务舆情演化及引导的仿真研究

针对我海军遂行多样化军事任务所面临的日益复杂的社会舆论环境,采用基于Agent的建模理论与方法,建立了舆情演化过程的模型,并对其进行了仿真和分析。首先,提出了个体间观点交互的规则,建立了个体观点交互的舆情演化模型。其次,基于所建模型对不同条件下的舆情演化及引导进行了仿真实验与分析。仿真结果表明,模型的统计结果与实际舆情演化情况相符,具有较强的实际意义。     

一种融合显著性的Adaboost的电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,现在传统的目标检测方法,不能满足目标尺度的精确变化,导致目标定位偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。本文将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

高超声速滑翔飞行器滑翔段预测-校正制导研究

为了满足高超声速滑翔飞行器再入制导过程中的终端约束和过程约束,针对滑翔段具有不确定初值和气动干扰的滑翔再入问题,联合三维轨迹快速在线生成技术和模型预测静态规划（MPSP）技术提出了一种改进的MPSP预测-校正制导律。建立了基于能量的高超声速滑翔飞行器的运动学模型,详细推导了MPSP预测-校正制导理论。构建了基于三维快速轨迹规划的初值生成器,探讨了初始下降段对滑翔段的影响因素。针对滑翔段初值干扰和气动参数摄动问题,设计了预测-校正制导律,进行了数字仿真。仿真结果表明,改进的MPSP预测-校正制导方法能够有效利用精确的猜测值,对干扰初值和气动摄动具有较强的鲁棒性。     

因素状态值为模糊数的变权综合决策方法

对因素权重为实数、因素状态值为模糊数的多因素不确定性决策问题,由实数型状态变权向量导出模糊数状态变权向量,得出模糊数变权公式,建立模糊数变权综合决策模型,最后给出一个应用模糊数变权综合决策模型的实例.     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．