防空地监哨情报融合研究*

在得到防空地监哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了地监哨情报数据的关联和航迹外推问题。仿真及试验结果表明该方法用于防空地监哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导地监哨训练和战时地监哨的配置。     

飞行训练模拟器中的箔条质心干扰模型

对飞行员进行箔条质心干扰训练是某型飞机训练模拟器电子对抗分系统的主要内容之一。合理的模型建立是实现训练模拟功能的基础,针对此问题,构建了适合在训练模拟器中应用的数学模型,其中包括导弹比例导引、飞机机动以及箔条质心干扰等模型,并用MATLAB进行仿真验证,结果证明建立的模型均可以满足训练模拟器可信度和复杂度两方面的要求。     

垂线偏差对弹道落点精度的影响分析

针对垂线偏差对弹道落点精度的影响,结合弹道飞行器质点动力学模型,系统分析了垂线偏差对发射坐标系、初始参数、飞行过程中受力、程序角控制基准、地心坐标系弹道参数等的影响机理,并建立了相应的数学模型。进一步,基于给定的弹道落点偏差计算方法,以某飞行弹道为例,定量给出了不同发射点大地纬度、不同发射方位角下垂线偏差引起的落点偏差。本文研究工作对提高弹道飞行器落点精度具有重要参考意义。     

基于新的定位方法的空投技术研究

针对空投技术的定位问题,提出了一种新的定位方法。首先,在空投目标区域放置发射机,发射天线在3个方向形成彼此相交的波束,发射机与3个波束的交点构成中心线,3个波束关于中心线对称。其次,发射天线在3个方向发射相同功率,不同频率的信号。最后,载荷上的接收机实时接收信号,经傅里叶变换得到信号频谱图。3个信号功率相等时载荷位于中心线上,保持现有飞行方向;3个信号功率不等时,根据偏离中心线的位置对飞行方向进行调整,确保载荷能够准确到达目标区域。该方法具有较高的定位精度,能够适应复杂电磁环境。     

落点预估法实现舰空导弹飞行试验安全判定北大核心

针对靶场舰空导弹飞行试验安全判定的试验需求,分析了一种基于落点预估的舰空导弹飞行试验安全判定方法的必要性和有效性;提出了一种结合实时航迹、落点预估和多路数据融合的判断方法,解决了目前对飞行试验安全判定方法可靠性和安全性的更高需求问题;阐述了这种方法的技术实现过程,最后说明了基于落点预估的导弹飞行试验安全判定方法在实践中的应用情况及推广借鉴意义。     

多飞行器协同轨迹优化设计

针对多飞行器协同轨迹约束多、耦合强的复杂多目标优化与决策问题,对多飞行器协同轨迹优化进行了较为系统的研究。首先,对多飞行器协同轨迹优化进行了数学描述和对多飞行器在未知环境下的航迹规划进行了数学建模;其次,提出了多飞行器协同任务规划系统优化设计的数值算法,其主要包括多飞行器协同任务分配算法与飞行器最优航迹规划;最后,基于以上的研究,对3种典型不同情况下的多飞行器协同轨迹优化进行了飞行数值仿真与分析。该算法具有以下特性:全局一体优化、采用最优的多维策略、实时在线性、高精度、能够考虑各种随机干扰的作用等。     

诺·格公司交付为台湾升级F-16战斗机的AESA雷达

据2015年1月5日的《航空与航天技术周刊》报道,F-16战斗机的第一次飞行已经过去了40多年,这种广泛使用的多用途战斗机的服役期正在进入新的阶段。洛克希德·马丁公司最近接收了用来升级该型战斗机的第1部主动电子扫描阵列(AESA)雷达,诺斯罗普·格鲁曼公司将1部APG-83可升级灵敏波束雷达(SABR)的工程和制造开发(EMD)型样机交给了洛克希德·马丁公司的系统综合实验室,用于升级F-16战斗机。诺斯罗普·格鲁曼公司的作战航空电子系统部门的副总裁杰夫·莱维特(Jeff Leavitt)说,将交付"相当数量"的EMD型雷达用于地面试验和飞行试验,所有这些样机都是根据生产配置制造的,EMD雷达的制造和测试过程都采用了独特的方法。诺     

叱咤低空“驯鹰人”——记总参陆航部某试飞大队试飞员群体

任何一名飞行员都不希望自己的飞行生涯中出现空中特情。因为它瞬时突然、高度危险、无法预见,处置稍有差迟,就会铸成毁灭性灾难。然而,总参陆航部某试飞大队的试飞员们却每天都在面对特情,把遭遇飞行危局当作"家常便饭"。为在低空、超低空的"极限高度"飞出我国首型专用武装直升机—"直-10"武装直升机的极限性能,他们凭借无畏的胆魄和高超的技能,勇     

基于自由空间法的航迹规划方法

针对无人飞行器的海上航迹规划问题,提出了一种基于自由空间法的规划方法。该方法首先对规划空间进行单元分解后,搜索给定的起始单元到目标单元所有的连通分支,将规划空间进行通道划分,然后在每个通道内采用规划算法进行航迹规划,该通道的划分既可应用于多航迹的协同规划,也可求出单航迹的最优航迹。实验结果表明,该方法可用于无人飞行器的海上航迹规划。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。