高超声速滑翔飞行器倾斜转弯分析及控制系统设计

倾斜转弯技术是高超声速滑翔飞行器控制的一个重要发展方向.针对高超声速滑翔飞行器倾斜转弯技术开展研究.以平衡滑翔弹道为参考弹道,分析了转弯半径、下降高度、倾侧角等参数之间的关系,提出在设计高超声速滑翔飞行器制导控制指令时,应综合考虑不同高度速度下的控制能力约束.根据奇异摄动理论将动力学系统的受控状态变量分为快变量和慢变量两部分,运用轨迹线性化方法设计了控制系统.仿真结果表明,设计的控制器具有良好的控制性能,但随着高度的增加,控制指令应结合实际控制能力,以完成对飞行器的姿态控制.     

IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测

快速准确的导弹轨道预测是有效进行导弹防御的前提。提出一种基于IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测方法,对导弹发射点和落点分别进行动态预测研究。首先,构建不包含导弹先验信息的IMM-EKF弹道估计器;其次,定义一种模型概率累积因子,用于估计导弹的关机时刻及相应的运动状态;最后,基于导弹运动状态的实时估计,动态预测落点和发射点。仿真实验结果表明:该方法能实时动态预测导弹发射点和落点;发射点预测应利用主动段状态估计,而落点预测则在导弹自由段早期进行为宜。     

曲面地表对远程火箭弹弹道影响的计算方法

远程火箭弹飞行时间长、射程远,必须考虑地球曲面地表对弹道的影响。分析了椭球地表模型下重力加速度的算法以及远程火箭弹射程的确定方法,根据远程火箭弹动力学模型,设计了一种以落点为原点的落点坐标系弹道仿真方法,比较了平面地表弹道模型、椭球地表弹道模型以及基于落点坐标系的曲面地表弹道模型的仿真效果。仿真结果表明,该方法不仅比椭球地表弹道模型简单而且精度很高,可以很好地解决曲面地表对弹道的影响。     

动态滑翔运动建模、机理分析与航迹优化

信天翁凭借动态滑翔的飞行技巧从梯度风中获取能量,从而在几乎不拍翅膀的情况下进行长时间、长距离飞行,这种技巧应用于小型无人机上可拓展其完成任务的能力。基于飞行器动力学对梯度风场中的无人机运动方程进行推导和简化处理;利用简化的运动方程,分别从非惯性参考系中的动能定理和机械能变化的角度,对动态滑翔获取能量的机理进行分析;利用微分平坦法,以最小平均控制输入变化率为目标函数,对徘徊模式和平移模式的动态滑翔航迹进行优化计算。分析结果表明:逆风爬升、顺风下滑是动态滑翔基本获能方式。优化结果表明:控制输入变得更加平滑,甚至出现阶段性的常值,使得控制更加简化;徘徊模式下,当风梯度作为决策变量时,优化过程可在[0,0.5 s-1]的区间上找到使得目标函数值最小的风梯度;平移模式下,目标函数值在该区间上单调递减。     

基于数字地图的威胁空间建模与仿真

利用雷达地形遮蔽盲区进行低空突防对敌人地面目标进行攻击是航迹规划关键技术之一.在综合考虑作战区域地形、敌方防空力量等因素条件下,应用人工势场理论对威胁空间的威胁级别进行量化处理,建立了战区势场模型.通过仿真证明,该模型更加符合真实的战场环境,为战斗机任务规划特别是航迹规划提供了参考依据.     

一种连续修正速度方向的导引方法

考虑制导炮弹由身管武器发射，其飞行控制能力和导引信息量有限，基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想，提出了一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置，得到落点与目标的偏差，并提出了两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间，通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立了加速度修正公式，以减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明：该导引方法简单可行，精度高，对控制能力要求较低，且具备较好的制导效果和毁伤效果，为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

半穿甲导弹性能的攻角效应数值分析

利用LS—DYNA软件分析弹体攻角和目标运动对穿甲过程中装药安定性、弹体剩余速度及弹头姿态的影响。在穿甲过程中，弹体速度为300m／s，攻角分别为0°，10°和20°，弹体和目标板选择了考虑应变、应变率和温度效应的Johnson—cook材料模型。结果表明：随攻角的增大，装药局部受力显著增大，弹体剩余速度下降，弹头发生偏转；目标运动使穿甲能力减弱，但目标运动会使装药受到的外力在一定程度上减少。     

一类具有时滞和阶段结构的SI传染病模型的稳定性分析

研究一类具有时滞和阶段结构的SI传染病模型。讨论了系统平衡点的存在性和局部稳定性，并讨论了无病平衡点和地方病平衡点的全局稳定性。最后对所得理论结果进行了数值模拟。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.     

The effects of model parameter deviations on the variance of a linearly filtered time series

We consider a general linear filtering operation on an autoregressive moving average (ARMA) time series. The variance of the filter output, which is an important quantity in many applications, is not known with certainty because it depends on the true ARMA parameters. We derive an expression for the sensitivity (i.e., the partial derivative) of the output variance with respect to deviations in the model parameters. The results provide insight into the robustness of many common statistical methods that are based on linear filtering and also yield approximate confidence intervals for the output variance. We discuss applications to time series forecasting, statistical process control, and automatic feedback control of industrial processes. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010