SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

地空导弹阵地选择的模糊综合评判

选择地空导弹阵地是地空导弹部队作战指挥决策的必要环节和重要内容,阵地选择的好坏直接影响到导弹性能的发挥和防空任务的实现.由于阵地选择受到很多非量化因素的影响,单纯定性分析很难给出科学合理的评价结果,所以必须定性、定量相结合进行综合评判.通过对影响地空导弹阵地选择各因素的全面分析,建立了阵地选择的因素指标体系,给出了阵地选择的综合评判模型和评判方法,并通过实例验证了该模型和方法对评估和优选地空导弹阵地的可行性和实用性.     

SINS/GPS 组合导航系统的修正自适应滤波方法

模型误差和噪声是导致SINS/GPS组合导航计算发散的主要原因.提出了一种适用SINS/GPS组合导航计算的残差监控加权修正自适应卡尔曼滤波方法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高了滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性,显著改善了组合导航系统的定位精度.通过SINS/GPS组合导航系统仿真,验证了方法的可行性.