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。     

高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法

为进一步提高高超声速飞行器的突防性能,提出高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法。考虑飞行器180°×360°方向的雷达散射截面,针对原数据尖峰多、收敛难的难题,运用高斯滤波法对其进行预处理,既不改变原数据趋势又加以平滑,提高优化问题收敛性能。为使计算所用雷达散射截面数据具备较强的保真性,采用三次样条插值方法调用离散数据计算实时雷达散射截面。完成了高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化问题的建模,以探测概率为目标函数,运用hp自适应Radau伪谱法优化求解,采用逐步计算策略进一步提高优化效率和收敛性能。与传统最短飞行时间弹道对比表明,该方法有效降低了飞行器被雷达发现的概率。     

高频链路自动化（下）

ALE是HF通信的重要环节、网络化的基础。本文分别介绍2G－ALE、AQC－ALE和3G－ALE的链路建立协议、信息协议、信号结构、调制解调波形、ALE控制与管理功能、探测与信道选择。经分析比较可察觉HF链路的建立自动化程度越来越高。     

扩展卡尔曼滤波在双基地信息融合中的应用

研究了扩展卡尔曼滤波理论,给出了双基地声纳系统的测距模型,推导了基于双基地声纳系统方位和距离的目标运动分析方法,给出了扩展卡尔曼滤波算法的模型,提出了给定发射站和接收站信息条件下的扩展卡尔曼滤波融合算法,进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,结果表明,所给出的目标运动分析方法提高了目标运动分析的稳定性和全局性。     

低速滚转弹道导弹的鲁棒滑模控制

建立了在主动段滚转飞行的弹道导弹的非线性动力学模型.在传统反演滑模控制的基础上,考虑到导弹动力学特性依照时间尺度能够分离为快、慢变两个子系统,设计了对外干扰和参数摄动具有不变性的两级子滑模,实现递级滑模控制,同时引入一阶低通滤波器矩阵避免"膨胀项".考虑到不确定性的界值难于事先获知,在滑模控制器中引入了自适应律实时地估计不确定性的大小,削弱抖振.最后通过数字仿真验证了这种控制器可以实现导弹稳定飞行.     

先验有色噪声补偿的卡尔曼滤波组合导航算法

根据飞行器实际情况,将舱内捷联惯导安装等效为弯扭耦合激励扰动下的Timoshenko梁和阻尼弹簧振子混合系统,分析其激励响应获取惯导随机误差中的有色噪声。将有色噪声作为先验信息,通过微分方程描述并导入惯导误差模型,设计增强的卡尔曼滤波组合导航算法,通过仿真飞行验证了算法的稳定性并与传统卡尔曼滤波组合导航进行了对比分析。     

多约束条件下发射DBF自适应零点控制技术

深入研究了在主瓣约束、主副瓣同时约束以及主副瓣约束且有规定零点这三种情况下的均匀线阵发射DBF自适应零点控制原理与方法,推导了基于Lagrange乘子法和采样矩阵求逆法的最优权值计算方法.仿真结果表明,在不同约束条件下,给出的自适应零点控制方法是非常有效的.