基于等值线约束的地磁匹配定位技术

地磁匹配定位是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯导系统的误差积累.介绍了地磁辅助导航的原理和发展现状,并重点研究了地磁匹配定位技术.提出了一种基于等值线约束的改进的相关匹配算法,能有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯导系统的积累误差.仿真实验证明该算法能有效地提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.算法对航向误差具有一定的适应性.     

基于输出协方差配置的车辆振动控制系统设计

通过对车辆振动系统的振动特性分析,确定出系统反馈控制的设计目标。基于对［１］中状态协方差配置控制理论的推广,文中给出了控制器设计的具体方法,并举例说明该设计方法具有直接有效的特点     

具有终端角度约束的H_∞制导律设计

针对导弹对地面运动目标精确攻击时姿态约束的H_∞末制导问题,提出了一种新的具有终端角度约束的制导律.基于二维弹目相对运动学的非线性关系,并将目标机动运动和系统结构摄动作为外部的扰动,建立了垂直平面内弹目相对运动的数学模型.以命中点终端姿态角跟踪误差和控制能量最小为性能指标,同时基于零化弹目视线角速率的思想, 设计得到了非线性H_∞鲁棒制导律.该方法利用Lyapunov稳定理论严格证明了制导系统的全局渐近稳定性,而非求解HJI偏微分方程,同时也避免了对剩余时间的估计.数字仿真表明这种制导律在不需要任何目标运动信息的情况下,仍然保证终端角度和制导精度的要求,具有很强的鲁棒性和适应性.     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

连续求解样本协方差矩阵迹的快速递推算法

为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。     

某制导侵彻航弹复合制导方案设计

首先分析了着靶姿态对钻地弹侵彻的影响,并就某制导侵彻航弹要求弹着角大和射程远的特点,提出了解决方案,设计钻地航弹复合制导方案,即通过方案弹道加末端角约束比例导引律实现对钻地航弹射程和末段着靶姿态的要求。针对方案弹道设计PID控制律,提出了中末段制导方案转换条件,仿真结果表明弹药着地时具有高速且满足末端角度约束。     

基于多目标的雷达组网传感器资源管理算法

在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。     

大椭圆停泊轨道月球探测器发射窗口运动学约束特性分析及转移轨道快速设计方法

通过分析大椭圆停泊轨道月球探测器发射窗口的运动学约束特性,给出了转移轨道运动学约束对发射窗口的影响规律,进一步明确了在该种情况下月球探测器的发射机会和增加窗口的可能性.并结合发射窗口运动学约束特性,提出了一种基于大椭圆停泊轨道的地月转移轨道快速设计方法.仿真结果验证了大椭圆停泊轨道下探测器发射窗口运动学约束特性分析的正确性,以及转移轨道设计方法的有效性.     

加强约束的布尔可满足硬件求解器

利用现场可编程门阵列固有的并行性和灵活性,提出在硬件可编程平台上基于随机局部搜索算法的布尔可满足性求解器,用于求解大规模的布尔可满足性问题。相对其他求解器,该求解器的预处理技术能极大提高求解效率;其变元加强策略避免了同一变元被反复连续翻转,降低了搜索陷入局部最优的可能。评估结果表明,求解器最多能处理32 000个变元/128 000个子句的实例。相比当前同类型的求解器,其求解效率明显提高。