航空时敏制导炸弹增程弹道组合优化设计

为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。     

自由飘浮空间机器人准刚性分解运动轨迹控制与仿真

研究轨道空间机器人操作时,基座处于自由飘浮状态的手爪准刚性运动直角坐标轨迹的分解运动控制,重点分析了广义雅可比矩阵的计算,并进行了空间单手３—ＤＯＦ的仿真,该方法可相应推广到开链多手。     

基于Gauss伪谱法和直接打靶法结合的月球定点着陆轨道优化

将一种求解最优控制问题的新方法—高斯伪谱法( Gauss Pseudospectral Method-GPM)和传统的直接打靶法有效结合,对月球着陆器定点软着陆轨道快速优化问题做出了研究.推导了高精度模型下着陆动力学方程.针对优化方法各自的特点和多约束条件下最优月球软着陆轨道设计的难点,提出了问题求解的串行优化策略:将控制变量和终端时间一同作为优化变量,同时离散控制变量与状态变量,取较少的Gauss节点,利用GPM求解初值,初值的求解采用从可行解到最优解的串行优化策略;在Gauss节点上离散控制变量,利用直接打靶法求解精确最优解.仿真结果表明,本文提出的轨道优化方法具有较强的鲁棒性和快速收敛性.     

基于RCS的三维低可探测性轨迹优化方法

针对基于雷达散射截面(RCS)规避雷达威胁的飞行轨迹优化问题,提出了低可探测性三维轨迹优化的求解方法.通过B样条拟合构建连续可微的RCS数据模型,结合三维飞行动力学模型,建立规避雷达威胁下的飞行运动控制模型.将轨迹优化问题描述成为最优控制问题,其中飞行姿态控制、轨迹约束、边界条件作为约束条件,以降低雷达探测概率和减少飞行时间为目标函数.运用高斯伪谱法( GPM)将连续的最优控制问题转换为离散的非线性规划问题进行求解.仿真结果证明本文方法实现了求解单基地雷达和双基地雷达探测环境中低可探测性三维轨迹优化问题,有效降低了飞行过程中的雷达探测概率和暴露时间.     

弹道导弹预警仿真系统中弹道构造方法

建立符合作战想定要求的弹道导弹飞行轨迹模型,并按仿真时间步长推算弹道导弹的位置状态,是构建弹道导弹预警探测仿真系统的首要任务。首先在不考虑地球自转的情况下,按照指定的发射点和落点,依据最小能量弹道理论建立了弹道导弹关机点参数计算模型和被动段运动学模型。在此基础上,采用迭代的方法计算考虑地球自转时的弹道导弹关机点参数,并在地心惯性直角坐标系下构造了弹道导弹的被动段弹道。最后将利用法构造的弹道参数与STK中对应参数进行了对比分析,结果证明了所提出方法的正确性。     

一种基于SVM的炮位校射雷达弹道外推新方法

SVM是一种理论依据充分的机器学习新算法,主要用于对有限个样本的分类识别和回归建模.将一条弹道视为一个训练样本,利用SVM回归方法在不同弹道之间归纳弹道落点的规律,从而可以对未知弹道的落点进行预测.将SVM引入弹道外推是重要创新,构建具有代表性的训练样本,以及统一样本空间维数等是技术创新.仿真实验表明,SVM可以提高弹道外推精度,同时缩短外推时间.     

纯方位系统定位与跟踪的本载体最优轨线方程及其最优轨线

给出了纯方位系统在目标任意变速变向运动或不动情况下,目标定位与跟踪中的本载体确定性控制最优和次优轨线方程以及其最优轨线。这一结果是完全用解析方法得到的。     

快速设计月球卫星转移轨道的一种代数法

提出了一种将圆锥曲线拼接法与历表相结合 ,快速设计月球卫星地月转移轨道的方法。此方法是一种无需轨道积分的纯代数计算方法 ,具有速度快、精度高的特点 ,可用于月球卫星转移轨道的初步设计。将初步设计获得的参数作为精确设计的初值 ,能大大缩短精确轨道设计参数的时间。     

基于测速定轨的一类自适应样条滤波方法

提出了一种测速定轨的实时算法。该方法基于样条表示飞行轨道速度参数 ,在只有多个测速元信息的情况下 ,建立了自适应Kalman滤波递推算法 ,实时给出了较高精度的飞行器轨道参数     

自由飞行段弹道估计方法

主要研究空间预警系统利用星载红外传感器的视线测量估计弹道导弹自由飞行段弹道的问题。针对目标运动的弱可观测性 ,提出了位置与速度依次滤波的改进Gauss -Newton方法 ,解决了自由段弹道的最大似然估计问题 ,利用MonteCarlo仿真实验验证了估计方法的有效性 ,并对估计误差进行了分析。