复杂环境空地电视遥控制导导弹作战效能仿真

在复杂的背景环境中,如何有效地提高电视遥控制导导弹的抗干扰能力,提取目标信息,从而发现并识别目标,最大可能地提高对目标的作战效能是电视遥控制导导弹发展过程中必须要解决的关键技术。通过对影响电视遥控制导导弹作战效能的背景环境的分析研究,结合仿真计算,给出了各种背景环境下的效能指标,对电视遥控制导导弹的作战使用和设计研制具有指导意义。     

光纤导弹在海战中的应用

光纤制导导弹是近年来军事科技领域的最新成果,作为有线制导导弹的最新发展成果,光纤导弹不仅有效克服了传统有线制导导弹重量过大、射程近等固有缺点,同时继承了有线制导导弹抗干扰能力强的优点,并表现出自己独有的特性:性能特点近年来光纤制导导弹的成熟得益于两种军事技术的快速发展:一是光纤制造技术的长足进步。传统的线导制导导弹以铜线等金属导线为载体,导线重量大致使导弹的射程近,只能用于反坦克等近距作战。此外,金属导线还存在着传输速率低,信号衰减大的缺点。上个世纪70年代末,就在传统的有线制导导弹即将走到尽头的时候,光纤     

空间拦截末制导段能量需求分析

为了研究空间拦截末制导段的能量需求,对导航与测轨误差模式和空间拦截交会条件进行了分析,并建立末制导段仿真模型。使用Monte-Carlo法仿真,获得不同交会角下和不同拦截概率下拦截器所需的能量,并讨论了交会角和相对速度对拦截器能量需求的影响。     

拦截战术导弹制导的弹道稳定性分析

针对一种拦截战术弹道导弹制导规律的特点,以经典的劳斯稳定判据为依据,构想了对其弹道稳定性的分析方法。从弹道稳定性的要求出发,对制导控制系统相关参数选择的原则给出了定量的结果。最后探讨了该制导方法的工程应用前景。     

美军新一代精确制导导弹

综观海湾战争到伊拉克战争的几场主要局部战争,美军所使用的精确制导武器数量所占比例逐渐增大,从海湾战争的7.6%到这次战争的68.3%,增大了近8倍。按照这种增长速度,可以预测,在未来美军主导的战争中,美军所使用的导弹和炸弹可能全部是精确制导的,这将是一个必然的趋势。美国国防部也称,在未来的武器研制和生产中,将不再为非制导武器提供经费支持。那么,伊拉克战争后,美国针对战争对防区外发射武器的需求,加紧研制和生产防区外发射的精确制导导弹。美国总审计局2003年5月的一份报告指示,未来美军重点发展的新一代精确制导导弹是:联合防区外…     

水下目标跟踪技术

基于水下精确制导的要求,指出了水下目标跟踪技术的重要性和必要性,并分别就水下目标跟踪问题的分类、跟踪坐标系的选择、动载体下探测器的目标跟踪方法、目标运动模型、滤波方法、水下目标跟踪的特点做了叙述,同时对以后的发展方向作了展望.     

基于搜索论的远程反舰导弹搜捕概率建模方法

针对传统捕捉概率模型难以满足远程反舰导弹机动搜捕概率建模计算的问题,提出利用搜索论进行导弹机动搜捕概率计算的建模方法。该方法根据目标机动规律建立其分布概率密度函数,并依据末制导雷达发现目标概率的"倒四次方律"及弹目相对运动轨迹,构建其探测函数,通过求取两者之积的积分实现搜捕概率计算。计算结果显示:若远程反舰导弹不采取机动搜捕策略,目标指示误差增加1km时搜捕概率降低0.47,目标速度增加10节时搜捕概率降低0.3,末制导雷达搜索半径减小50%时搜捕概率降低0.3;若采取平行搜捕策略,上述因素对其影响大幅下降。可见,该方法综合考虑了目标机动规律、传感器探测规律、导弹搜捕策略,可实现远程反舰导弹机动搜捕概率的解算。     

编队协同防空制导阵位配置与交接区仿真

协同制导是编队协同防空作战中的一种重要作战手段,制导交接又是协同制导中的关键环节,首先详细分析了舰艇编队协同制导的控制流程以及协同制导的交接方式,然后对协同制导中协同平台的阵位配置区和制导交接区分析了约束条件,进行了数学建模与仿真分析。结果表明,只有发射平台、协同平台的相对位置以及制导交接时导弹所处的空域满足一定要求,才能顺利完成制导交接。     

单框架控制力矩陀螺部分失效时的空间站姿态机动方法

对金字塔构型单框架控制力矩陀螺(SGCMG)的失效特性进行分析。结合SGCMG部分失效的特点,构建运用Legendre伪谱法的重规划姿态机动路径求解方法。考虑SGCMG失效情况的不可预测性,设计自适应操纵律,该操纵律可以根据指令力矩与输出力矩的偏差对SGCMG的失效情况进行诊断,从而调节操纵律的内部参数,实现失效情况操纵律的自适应调节。仿真结果表明,采用姿态机动路径重规划算法与自适应操纵律,在控制力矩陀螺部分失效的情况下,仍可以实现空间站的大角度姿态机动。姿态机动方法可以有效应对空间站大角度姿态机动过程中可能出现的SGCMG部分失效情况,从而提高空间站姿态机动任务的安全性与可靠性。     

多约束强化学习最优智能滑翔制导方法

为提升复杂飞行任务下滑翔制导的自主性,提出一种基于最优制导与强化学习的多约束智能滑翔制导策略。引入三维最优制导以满足终端经纬度、高度以及速度倾角约束。提出基于侧向正弦机动的速度控制策略,研究考虑机动飞行的终端速度解析预测方法。针对速度控制中机动幅值无法离线确定的问题,研究基于强化学习的智能调参方法。该方法基于终端速度设计状态空间,以机动幅值设计动作空间,设计综合终端速度误差与滑翔制导任务的回报函数,采用Q-Learning实现机动幅值的智能调整。仿真结果表明,智能滑翔制导方法能够高精度满足终端多种约束,并能有效提升复杂任务下的自主决策能力。