基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律设计

提出一种基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律的设计方法.利用该方法能实现受控对象对理想模型较高精度的跟踪,使重构飞行控制系统具有较好的控制性能.首先设计了一个比例-积分滑模面以确保消除稳态误差,采用极点配置技术使滑模具有良好的动态品质,其次利用饱和控制技术来减少变结构控制引起的抖振现象,最后以某型飞机纵向飞行控制系统为例进行了相应的数字仿真.结果表明重构系统不仅实现了无抖振模型跟踪,而且还具有较强的鲁棒性.     

带末端机动的导弹再入段拦截问题研究

针对带末端具机动的导弹再入段特点,运用空气动力学理论探索导弹再入段拦截问题.首先通过分析,得到来袭导弹弹道轨迹.其次,根据来袭导弹的不同特点,分别设计了含滑动平均的比例导引律迭代算法和变比例导引律迭代算法,得到了在不同算法下的拦截仿真模型.使用Matlab进行模拟仿真研究,与传统比例算法下的拦截效果相比较,该算法不仅在末端不机动条件下,而且在末端带机动甚至复杂机动时,能够更精确地拦截目标,较好地满足了防御作战中的导弹拦截需求.     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。     

自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.     

直升机全包线飞行控制律的优化设计及其仿真

提出了一种基于多目标遗传算法的直升机全包线飞行控制律优化设计方法。把直升机全包线飞行控制律设计处理成一个多目标优化问题,并以全部设计点总体性能最优作为多目标优化的总目标,以各设计点性能最优作为子目标,以控制律设计要满足的动、静态指标作为约束条件,以控制律参数作为决策变量,再应用多目标遗传算法进行控制律参数寻优。仿真结果表明,应用该方法所获得的直升机俯仰通道控制律参数具有良好的飞行品质和和较好的适应性,表明该方法是合理的和有效的。     

满足大动压模拟要求的试验弹道优化设计

为了解决弹道导弹在高海拔发射场进行飞行试验时的大动压检验问题,提出一种模拟大动压条件的试验弹道设计方法。针对发射场的实际特点,建立残骸再入的动力学模型与落区边界模型;将大动压模拟条件转化为过程约束,提出一种主动段联合优化策略。基于自适应模拟退火算法,分别设计了三组满足不同大动压模拟条件和各项约束的试验弹道,并给出了对应的落区调整方案,验证了该方法的可行性。设计结果表明,最大动压主要出现在一级,一级最大负攻角增加,则最大动压也明显提高;同时调整发射方位角和二、三级程序角可以保证试验弹道满足弹头落点约束条件。     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达，由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效，因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程，只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度，测角误差约为0.15倍波束宽度；当群目标数较多或者目标相位差接近于0时，算法性能下降明显。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。