单框架控制力矩陀螺部分失效时的空间站姿态机动方法

对金字塔构型单框架控制力矩陀螺(SGCMG)的失效特性进行分析。结合SGCMG部分失效的特点,构建运用Legendre伪谱法的重规划姿态机动路径求解方法。考虑SGCMG失效情况的不可预测性,设计自适应操纵律,该操纵律可以根据指令力矩与输出力矩的偏差对SGCMG的失效情况进行诊断,从而调节操纵律的内部参数,实现失效情况操纵律的自适应调节。仿真结果表明,采用姿态机动路径重规划算法与自适应操纵律,在控制力矩陀螺部分失效的情况下,仍可以实现空间站的大角度姿态机动。姿态机动方法可以有效应对空间站大角度姿态机动过程中可能出现的SGCMG部分失效情况,从而提高空间站姿态机动任务的安全性与可靠性。     

坦克分队快速机动协同控制系统构想

作为一体化联合作战体系中重要的陆基栅格节点,坦克分队的快速机动能力对于顺利完成机动突击任务具有重要影响,而坦克分队的机动协同控制则是实现分队快速机动的关键。首先提出一种坦克分队协同控制系统架构,然后对该架构的组成及关键技术进行了探讨和分析,期望有助于提升新型坦克分队的快速机动能力。     

基于自适应二阶终端滑模的航天器有限时间姿态机动算法

针对航天器有限时间姿态机动问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制算法。设计一种终端滑模面,保证系统状态能够在有限时间内沿滑模面收敛到系统原点;为克服系统抖振,设计了二阶终端滑模控制器,并采用参数自适应估计项补偿系统中的外部干扰力矩。基于Lyapunov函数法证明了二阶自适应终端滑模控制器能够保证闭环系统实际有限时间稳定。仿真结果表明,提出的姿态机动算法响应速度快、精度高,能够有效实现对系统抖振和外部干扰的抑制,具有重要的科学意义和工程应用价值。     

群决策理论在多机协同空战机动决策中的应用

针对近距空战中多架战机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的机动决策问题进行了研究。将群决策理论引入多机协同空战机动决策,首先确定了决策成员与候选方案,然后基于战场态势评估提出了采用风险决策准则的偏好排序确定方法,给出了集结偏好的序数型群决策方法。在不同空战想定条件下进行仿真,结果表明,该方法合理、可行,具有良好的应用前景。     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

海上机动目标打击效果评估决策支持系统设计

针对海上机动目标打击效果评估的特点,运用遥感技术、人工智能技术和模糊评判的方法探索打击效果评估问题。提出一种基于高分辨率遥感图像的打击效果评估决策支持系统,融合人定性分析和机器定量分析的优点,核心是问题处理系统综合运用处理后的遥感信息和支持系统的模型、知识以及数据来评估打击效果,评估模型为二级综合评判模型。对尚处于理论研究阶段的海上机动目标打击效果评估问题有积极的参考意义。     

防空兵侦察力量机动部署方案优选与评估

针对防空兵侦察力量机动部署问题,分析并生成了机动部署方案,运用模糊灰色关联分析法选出其中的最优方案。通过实例计算得出了信息化条件下,防空兵侦察力量进行机动部署可有效提高其作战效能的科学结论,并验证了算法的有效性。     

利用动态规划原理实现多冲量最优交会问题

多冲量最优交会问题是航天领域非常重要的一个研究方向,从运筹学角度将此问题转化为一个多阶段多维动态规划问题,并着重对多阶段二维动态规划进行分析研究。在给出状态方程及指标函数递推公式的基础上,得到了两冲量和三冲量交会问题最优解的求解算法,之后分别通过实例验证了算法的有效性。对于以地心角等参数为决策变量的更高维问题,讨论了利用进化算法等降维方法实现多维动态规划的思想。     

目标摆式机动对反导舰炮射击精度的影响

为了探讨目标机动对舰炮武器系统射击精度的影响,采用仿真方法计算了目标末端摆式机动时近程反导舰炮武器系统的命中概率,以图示方式给出多种机动周期、多种摆幅、2种射速条件下的计算结果.结果表明,较小周期的摆式机动可显著降低舰炮武器系统命中概率,提高舰炮射速是增大对机动目标命中概率的有效途径.     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。