经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计

近年来 ,隐马氏模型成为研究相依随机变量的一个十分有用的工具。实际应用过程中的一个很重要的问题是如何对隐马氏模型的参数进行估计。将一类连续时间隐马氏模型的问题转化为离散时间隐马氏模型的问题 ,给出了具体的隐马氏模型———经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计及其算法。此类过程被广泛用来对复杂电信网络的交通流进行建模     

空空导弹随机最优导引规律的研究

通过建立导弹目标攻击简化数学模型 ,提出一种随机最优导引规律 ;运用卡尔曼滤波理论 ,引进了机动目标加速度和量测系统的不确定性。通过数字仿真 ,分别和传统比例导引规律、扩展比例导引规律相比较 ,表明了该规律的最优性     

大功率晶体管变换器中驱动电路的设计

在大功率晶体管变换器中 ,驱动电路是整个功率变换器的关键。驱动电路设计的如何 ,直接关系到整个功率变换器的工作状况。本文介绍了一例性能优越的驱动电路方案 ,该方案虽然由分立元件构成 ,但其设计思想仍有重要的实际借鉴意义。     

基于惯导和雷达导引头的再入复合末制导方法研究

对基于惯导系统和雷达导引头的再入复合末制导方法进行了探讨研究。提出了通过利用雷达导引头测量信息 ,估计并修正惯导系统给出的战术弹道导弹再入飞行状态参数偏差 ,然后按其具有终端位置和角度约束的制导律实时进行导引控制的再入复合末制导方法。并通过数学仿真分析验证了方法的可行性。     

单输入不确定系统离散变结构控制

研究单输入不确定离散时间系统的变结构控制设计问题.提出一种新形式的离散趋近律,它具有良好的动、静态特性,可有效消除由传统离散趋近律参数引起的抖振.设计扰动预估器以补偿不确定因素的影响,从而提高系统鲁棒性并进一步减弱抖振.仿真结果表明了所提设计方法的有效性.     

对地攻击无推力可控弹的一种新的导引方法

通过对地攻击自动瞄准弹的引导方法的分析,提出角度误差导引方法,给出在三维空间的实现方法,结果证明角度误差导引方法适用于无推力可控弹的攻击过程,它所需总的操纵力最小,具有高命中精度,并通过仿真试验验证。     

一种最优末制导规律研究

针对传统最优制导规律依赖于剩余飞行时间的缺陷,利用最优线性二次型的形式,以脱靶量和能量消耗综合最小为性能指标,通过对可调时间参数T的约束,建立了一种不依赖于剩余飞行时间的最优末制导规律.对导弹攻击机动目标的情况进行了仿真研究,并与依赖于剩余飞行时间的传统最优制导律相比较.仿真结果表明,所设计的制导规律具有优良的特性.     

自适应交互式多模型滤波在被动制导中的应用

首先给出了一种更加简单的关于BOM问题的变增益函数的推导,新的增益形式比原先的形式更具有数字稳定性.然后考虑当模型具有不确定性时的被动制导仿真.当模型具有参数不确定时,一般的单模型滤波器已经不能满足制导的性能要求.采用交互式多模型算法,与修正增益扩展卡尔曼滤波器结合,并使用能实时估计量测噪声的Sage-Husa估值器,设计出一种新型自适应交互式多模型修正增益扩展卡尔曼滤波,将其应用到被动制导中,仿真结果表明该方法的优越性和实用性.     

反导拦截弹主动段神经网络中制导律研究

针对远程反导拦截的需求,提出了一种主动段神经网络中制导律.仿真研究表明,所提出的神经网络中制导律能近似跟踪优化弹道,对弹道倾角扰动、速度干扰和预测命中点变化具有较强的鲁棒性.