小波神经网络UCAV飞行控制系统

针对采用H∞控制设计方法需求解难度很大的偏微分方程,而导致工程实现难度大的问题,提出了采用小波神经网络进行无人攻击机(UCAV)飞行控制系统设计的方法,该方法集小波变换和神经网络的优点于一身,简化了网络训练,避免了系统达到局部最优解,使得系统具有更好的逼近精度。通过仿真实验表明,利用小波神经网络进行UCAV控制律设计,使系统具有较好的跟踪性和鲁棒性,避免了精确模型的建立,便于分析系统的稳定性。     

有人机—无人机群协同空战目标分配算法

针对有人机—无人机群协同空战目标分配问题,运用离散粒子群算法,分为1架UCAV分配1个目标,1架UCAV分配2个目标时不考虑攻击先后影响和考虑攻击先后影响3种情况进行了仿真研究,提出了一种新的粒子构造方法。综合考虑空战能力指数和优势函数,构造了收益风险矩阵和多目标分配的代价函数。仿真结果具有良好收敛性,对有人机—无人机群协同空战目标分配具有参考价值。     

无人攻击机攻击低速目标的末制导律

根据无人攻击机的攻击过程,设计了一种基于自动驾驶仪的末制导律.在所设计的末制导律中,无人攻击机导引头通过对目标的距离和速度的测量,解算出攻击时刻和转弯半径,通过自驾仪的控制,使无人机以一定的法向过载对固定目标或低速移动目标实施攻击.算例分析表明,所设计的末制导率能保证无人攻击机垂直或以较小的落角命中目标.