多旋翼无人机模型预测抗扰避障制导

多旋翼无人机的自主避障是完成复杂任务的基础,避障的效果直接影响无人机执行任务的效能。针对存在外部扰动的无人机避障问题,提出了一种基于模型预测的抗扰避障制导律设计方法。通过设计干扰观测器对系统动态中的外部干扰进行了估计,并基于李雅普诺夫函数方法设计辅助制导律用于建立稳定性约束条件。结合前两者与模型预测控制,在模型预测控制优化求解中考虑无人机与障碍物的关系,根据所设计的制导律求解水平线速度与偏航角速度指令实现无人机的避障。对所提出的避障制导律进行数值〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLQX.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 仿真和实物飞行验证,结果表明了所提方法的有效性。     

弹道修正弹射程偏差预测与阻力板展开时机优化

根据弹道修正弹阻力板的展开控制对于射程偏差预测要求的实时性,提出基于摄动原理的射程偏差预测算法.为解决阻力板修正能力在线计算数据量大的问题,提出在弹载计算机上装定阻力板修正能力表格的方法,给出发射前计算修正能力表格的过程和飞行中使用修正能力表格的步骤,提出阻力板展开时机的优化判断条件,并采用该方法对某型弹道修正火箭弹射程修正控制进行仿真试验和飞行试验.仿真试验结果表明,当目标射程为33 565.4m时,经修正后火箭弹的射程偏差能控制在20m以内;飞行试验结果表明,弹道修正火箭弹的射程偏差实测为24m,射程精度得到明显提高.     

基于备件需求预测的两步法理论

在对备件需求时间序列研究的基础上,结合指数平滑法和Croston法的特点,分析了指数平滑法与两步法的原理,通过对指数平滑法和两步法方差的研究,得到两步法是指数平滑法的一般形式的结论,为两步法的进一步研究提供一定的理论支撑。     

舰艇作战系统电磁兼容的综合预测

分析了针对舰艇作战系统中电子系统的电磁兼容性的预测方法。针对舰载电子设备的电磁兼容问题,采用了一种综合分析的方法,通过综合考虑发射接收对之间的响应,利用发射机、接收机的辐射响应特性以及信道条件的数学模型,分析电子设备之间的电磁兼容性,对分析预测电子设备间的电磁兼容性具有一定的意义。     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上，介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取，并详细介绍了模型参数的选取过程，避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域，并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证，实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

一种基于HLA分布式仿真系统的动态负载平衡算法

基于兴趣域的"快递式"动态负载平衡算法从HLA/RTI提供的服务出发,当节点成为重载节点时,将节点部分负载转移到兴趣域内的轻载节点上,同时采用两次"握手"方式解决了负载迁移过程中出现的问题.通过使用两个评价参数--CPU占有率和内存使用率进行实验证明,负载平衡前后重载节点的CPU利用率和内存使用率有明显差别,结果表明该方法能有效地平衡系统各节点之间的负载,保证系统的实时性,提高系统的服务质量.     

基于贝叶斯模型的装备剩余寿命预测研究

为了解决武器装备日益复杂及维修工作日趋繁重的问题,运用贝叶斯模型预测装备修理后的剩余寿命,为合理安排其修理计划提供依据。替代传统的指数分布,用威布尔分布描述系统寿命特征,并运用极大似然方法和贝叶斯方法估计威布尔分布的两个未知参数,给出其置信区间。在此基础上,对先验样本和后验样本两种不同情况,分别运用贝叶斯模型预测装备修理后的剩余寿命,并给出实例。结果表明了该方法的有效性。     

基于预测碰撞点带落角约束的导引律设计

为提高导弹导引精度,增强对落角的控制,针对带倾角运动的目标,推导了攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律。通过在偏置项中加入导弹-目标的相对运动状态,实现对带倾角运动目标指定角度攻击;考虑到导弹带落角约束攻击运动目标时传统剩余飞行时间估计精度不高的问题,通过对弹目碰撞点的预测,在推导的导引律基础上设计了基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法。仿真结果表明:在不同的落角约束下,设计的基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法估计精准;推导的攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律攻击精度高,对落角控制强,过载分布合理。     

末修迫弹修正效果影响因素分析

在对脉冲控制迫弹末修原理简单介绍的基础上，在六自由度弹道模型上进行了蒙特卡洛仿真打靶试验。分析在落点预测导引模式和XZ追踪导引模式下，脉冲启控时刻、脉冲个数和修正模式对修正效果的影响，并对两种导引模式修正原理和特点进行详细的对比分析，得到两种导引模式下确定脉冲参数的原则。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。