采用终端滑模控制实现交会对接逼近段姿态跟踪

针对交会对接逼近段追踪器的姿态控制问题,采用反馈线性化理论推导了非线性姿态动力学方程的相变量模型.基于导出的姿控模型,引入模型误差和随机噪声,结合终端滑模控制理论,给出了能够在有限时间内完成姿态跟踪,并使状态跟踪误差收敛的控制律的设计方法.对具有扰动项的系统,仿真结果仍能满足交会任务对时间的要求,且姿态角跟踪误差趋于0,说明控制律对相变量系统的姿态跟踪控制具有较好的鲁棒性.     

反恐利器——美国“白鼬”微型巡航导弹

在美国对阿富汗塔利班的多处重要军事目标频繁空中袭击中,以“战斧”式巡航导弹为首的精确制导武器再一次担当了首次空袭的重任。“战斧”巡航导弹以其射程远、精度高成为多次空袭任务的首选武器,但它也存在着反应速度慢、运输工具复杂、价格昂贵等不足。如果是大规模用兵使用它们还行,如果单单用它们     

美国加紧打造反恐利器

在阿富汗的反恐战争中,精确制导炸弹、“战斧”巡航导弹、无人机等高技术装备大显身手,成为反恐作战的“急先锋”。继阿富汗之后,美国还欲将反恐战线扩大到世界各地。今年1月31日,美国在菲律宾打响了反恐作战的第二枪,最近又向格鲁吉亚、也门派遣军事人员,欲与当地政府联合反恐作战。     

美国海军与对陆攻击

90年代,美国海军把其注意力从为冷战开发的反舰和战略性武器逐渐转移到战术对陆攻击系统上,例如反舰战斧导弹全部退役,转为非核对陆攻击型导弹。这种转变从1994年的“……从海向陆”策略开始的,并在一系列战略文章中反映出来。同时,美国海军陆战队以要求更多的但完全不同的海上支援方式改变其两栖战方向。     

基于线性反时间混沌理论的混沌信号模糊函数算法

从线性反时间混沌理论出发,提出一种混沌信号宽带模糊函数算法。在现有的宽带模糊函数算法中,时间尺度变换的混沌信号需要极大的运算量来得到,难以适应需要实时处理的工程环境。根据反时间混沌理论,噪声脉冲驱动下的线性系统能产生反时间混沌信号。通过不同时钟频率的数字系统产生脉冲信号,然后以此脉冲信号驱动相应的线性系统直接产生延迟和时间尺度变换后的反时间混沌信号,最后可通过相关处理方便地计算相应混沌信号的宽带模糊函数。通过理论推导和数值仿真阐述及分析该模糊函数算法,证明了该方法数字模拟混合的结构使其能方便应用于实际的工程之中。     

基于尺度UKF小波网络的混沌时间序列预测

根据小波网络和Kalman滤波的特点,将小波网络的权重、平移因子和伸缩因子作为Kalman滤波的状态变量进行估计,提出一种训练速度快、泛化能力强的小波网络的尺度无轨迹Kalman滤波学习算法。然后,利用Rǒssler时间序列和变参数的Ikeda时间序列对该算法进行了验证。仿真结果表明,该算法预测混沌时间序列收敛速度快,预测精度高,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得较好的预测效果。可以胜任混沌时间序列的精确建模和预测任务。     

视场角限制下导弹协同攻击导引律设计

为实现多枚导弹协同攻击目标,提出视场角限制下攻击时间角度控制导引律。通过在传统比例导引上增加两项偏置项,推导出一种新型攻击时间和角度控制的导引律,并用Lyapunov理论证明其稳定性。针对导弹大机动下视场角可能超过导引头视场角范围而丢失目标的问题,将用于角度控制的偏置项分为三个阶段,设计了导引头视场角限制下的导引过程。仿真结果表明：所设计的导引律可以将视场角限制在导引头视场角范围内,实现不同位置下的多枚导弹以指定角度同一时间攻击目标,达到导弹协同攻击的效果。     

自适应Kalman滤波的战术数据链自主时间同步算法

分析了战术数据链自主时间同步机制及各类误差源特性,给出了降低时间同步误差源影响的设计途径。针对复杂物理环境下时钟漂移模型难以准确建立的问题,设计了一种基于自适应Kalman滤波的自主时间同步算法,提高了不利条件下数据链的时间同步性能,实验结果证明了所采用方法的有效性。     

跨层协同指挥控制网络抗毁性研究

针对跨层协同指挥控制网络特点,研究指挥控制网络抗毁性问题。运用复杂网络理论解析指挥控制网络体系,提出跨层协同指挥控制的结构模型和生成算法。在此基础上,分析了指挥控制网络的多类型复合攻击策略,引入自然连通度作为网络抗毁性测度指标。仿真分析多类型复合攻击策略下的跨层协同指挥控制网络抗毁性。     

基于IFTS的网络动态负载均衡方法

针对网络负载均衡过程中节点负载变化趋势难以预测的问题,在分析网络负载模糊时序变化特性的基础上,设计了可变阶自循环误差校正机制,构建了网络负载直觉模糊时间序列(IFTS)预测模型,并将基于IFTS的负载预测与网络动态负载均衡相融合,提出了基于IFTS的网络动态负载均衡方法,有效地提升了网络负载预测精度,增强了动态负载均衡系统运行效率,改善了网络整体服务质量。并通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。