低轨预警自由段弹道估计的多项式逼近算法

低轨单星对自由段弹道的估计是天基预警系统需解决的关键技术之一.建立了低轨预警卫星对自由段弹道的观测模型,针对极大似然估计批处理算法的大运算量问题,给出了一种多项式逼近算法,由观测数据的逼近多项式在一些特定采样点的值形成伪观测数据,以伪观测数据代替原观测数据进行弹道估计.仿真表明,精度与极大似然估计相当,运算量显著降低.     

助推—滑翔式导弹中段弹道方案的初步分析

建立了助推—滑翔式弹道中段的无量纲运动方程。采用非线性规划方法实现弹道优化。首先求解不同初始速度、速度倾角和最大升阻比的最大射程弹道,然后考虑驻点热流、过载约束,求解总气动加热最小和射程最大的最优弹道。基于前者的计算结果分析了初始条件对最大射程弹道的影响。将考虑约束的再入滑翔弹道与弹道式再入的特征参数比较,表明再入滑翔弹道的峰值热流较小,而总气动加热增加,但再入滑翔飞行时间在一般锥形体再入机动飞行器的热防护系统可承受的时间范围内。     

采用扩展有限元法的线式爆炸分离装置裂纹扩展分析

为了提高线式爆炸分离装置的安全性,本研究基于扩展有限元法,通过创建二维和三维动态裂纹扩展模型,探索了线式爆炸分离装置在爆轰波作用过程中的动态裂纹扩展和止裂机理。研究表明,分离壳体的裂纹扩展路径独立于裂纹初始角度;不考虑载荷时序时,二维和三维动态裂纹扩展的主方向分别沿着分离壳体的径向和环向;考虑载荷时序时,受不同区域应力波的联合作用,三维裂纹沿环向扩展的同时会沿着轴向扩展,但裂纹的扩展均不会影响到止裂槽以外的结构。所提方法和相应结论可为线式爆炸分离装置设计提供参考。     

地月转移轨道的天基测向初轨确定研究

研究了利用天基测向数据对地月转移轨道的初轨确定。天基平台分别考虑采用单颗卫星和星座卫星,研究了观测数据的噪声平滑,分析了观测弧段长度和观测几何对两种平台的定轨精度的影响,基于数值分析结果,研究了初定轨中系统差的消除。研究结果表明,星座双星同步定轨比较适用于地月转移轨道的天基测向初定轨。     

基于实际飞行数据插值的INS/GNSS组合导航仿真轨迹发生器

针对INS/GNSS组合导航仿真中,捷联惯导系统陀螺、加速度计信号高精度模拟问题,提出了基于实际飞行数据插值的动态轨迹解析生成仿真算法。对转换到地心惯性坐标系中的载体姿态、位置和重力场数据进行关于时间的样条函数插值,得到载体坐标系下陀螺角速率、角增量以及加速度计比力积分增量的高精度分段解析表达式。使生成的陀螺、加速度计信号符合载体运动学和动力学特性,反映杆臂效应影响,同时与经事后处理的实测GNSS伪距、伪距率等数据特征保持一致。提出了四元数约束插值算法,可满足四元数解析插值时范数为1的约束限制条件。基于某实际无人机飞行数据,验证了所提出算法的有效性,完全满足组合导航动态仿真精度要求。该算法也适用于其他高精度高动态导航系统和刚体运动控制仿真中的角运动、线运动传感器信号模拟。     

滑翔增程弹滑翔弹道优化设计分析

针对鸭式布局的滑翔增程弹,建立了滑翔增程弹滑翔弹道的模型,采用使滑翔弹道上每一点的升阻比最大的设计思想进行弹道优化设计,导出了俯仰舵偏角与平衡攻角的表达式,并对滑翔飞行弹道特性进行了仿真计算分析.仿真计算表明,滑翔弹道与常规弹道降弧段相比下降趋缓,增程效果显著.     

月球探测器返回轨道特性分析

对月球探测器的返回轨道进行了建模与特性分析.在三维空间中建立了返回轨道的数学模型;对模型进行仿真分析得到从月球影响球东经80°出口的返回轨道最省能量等结论;根据模型及其特性给出初步轨道的算例,并以此结果为初值,在已有高精度动力学模型下搜索计算,较快地得到了精确轨道;通过两条轨道参数及空间形状的对比,证明文中解析方法的正确性.     

一种基于导航点的航天器相对运动轨迹生成策略

针对圆(近圆)轨道航天器相对运动的固定时间状态转移问题,提出了一种基于导航点的多脉冲优化轨迹生成策略.从相对运动动力学出发,应用最优控制理论给出了基于连续推力的最优转移轨线,将引入的导航点限定在最优转移轨线上得到其位置参数;然后利用导航点位置参数建立了脉冲约束下的基于脉冲的优化轨迹生成模型,采用二次规划算法求解,通过改变导航点位置和脉冲间隔优化轨迹.仿真算例验证了策略的有效性.     

基于高斯伪谱法的弹道跟踪制导律

针对拦截临近空间高超声速飞行器的弹道跟踪过程，设计了一种基于高斯伪谱法的跟踪制导律。为了对标称弹道进行精确跟踪，基于线性二次型跟踪问题，应用最优控制理论推导最优解的充要条件，得到带时变增益的线性状态反馈控制量的表达式；基于高斯伪谱法，在离散的勒让德-高斯(LG)点上利用标称弹道数据计算差分矩阵和系数矩阵，求得状态扰动反馈控制律。仿真结果表明，该方法能够快速、有效的消除跟踪误差，满足在线实施要求。     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。