组合末制导律及其仿真研究

传统的比例导引具有很多缺点。第一,在攻击大机动目标时的控制精度差;第二,对导弹的需用过载要求大;第三,增益高的比例导引中任何噪声都会使它的性能大大降低。为了克服上述缺点,提出了一种简单有效的组合末制导规律,即比例加追踪法的组合末制导规律,它继承了纯比例导引所具有的简单、易于实现的优点,同时还可以降低导弹的需用过载,提高导弹的打击精度。经过大量的数字仿真,所提出的组合末制导律,导弹的平均过载和峰值以及终端脱靶量均小于比例导引。     

寻的制导导弹飞行时间递归估计

本文研究计算精确的飞行时间估计问题。在实现为时变速度导弹制定的各种最优制导律时,这是一个重要问题。介绍以非迭代方式修正飞行时间的递归飞行时间计算方法。该递归方法含有显式计算由非零初始航向误差产生的飞行时间误差的一种误差补偿特征。对任何导弹速度剖面,所提出方法的实现是简单而直截了当的。各种数值例子表明所提出的方法对最优制导律以及比例导航和增广比例导航都是有效的。     

随机快速光滑二阶滑模末制导律设计

针对目标随机机动、惯性延迟、参数变化等因素降低导弹末制导精度的问题,提出新型随机快速光滑二阶滑模控制方法。将目标机动简化为零均值高斯白噪声过程,制导系统成为带加性噪声随机不确定非线性系统。考虑到该系统不存在平衡点,提出有限时间二阶均方实用收敛概念,并基于此证明了所设计控制律的收敛特性。根据直接命中条件设计滑模面,得到随机快速光滑二阶滑模制导律。在尾追和迎头两种态势下,将该新型制导律与扩展比例导引、一般滑模制导律及确定性光滑二阶滑模制导律进行仿真比较,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于黑板模型的分布式协同任务决策方法研究

基于黑板模型的分布式指挥控制网络为未来复杂环境下海战中多平台间的高效协同提供了新思路,通过构建应用于多航母群联合海战的分布式协同网络,对多航母群联合海战下的系统负载进行了研究,建立了一种多平台任务决策的数学模型,采用嵌套遗传算法进行了仿真求解,得到了理想的任务决策方案。最后对由于目标函数中内部负载权重系数不同取值所引起的不同任务决策结果进行了比较,验证了将基于黑板模型的分布式协同网络应用于多航母海战协同决策的科学性,为分布式海战协同决策网络的后续研究工作奠定了基础。     

飞行器偏置制导律研究北大核心

高速交会条件下的某些特殊应用中存在目标点与瞄准点不一致的问题,需要飞行器在目标点旁偏置一段距离从而对瞄准点进行攻击,且在偏置过程中提出终端碰撞角约束的需求。针对此问题,在考虑到轨控发动机实际工作状态的特性下提出了一种改进的偏置制导律,通过设置偏置项,来同时满足攻击角和偏置距离的约束。经过数字仿真,证明在成功命中瞄准点的同时也能对碰撞角进行控制。     

带落角约束有限时间收敛滑模制导律北大核心

根据有限时间收敛定理,改进设计了带落角约束的有限时间收敛滑模导引律,证明了所提出的导引律在有限时间内,制导系统状态收敛至滑模面,同时弹目视线角速率收敛至零而且弹道角满足终端落角要求。进一步将导引律推广到考虑自动驾驶仪为一阶惯性环节延迟特性的情形。最后,仿真结果表明该导引律的有效性。     

弹道导弹飞行时间偏差修正方法北大核心

为实现弹道导弹精确时间协同作战,需要对出现的飞行时间偏差进行控制。根据摄动理论将飞行时间偏差在末修段预定点展开成速度和位置的线性形式,建立修正飞行时间偏差所需速度增量方程组,求出修正所需速度增量、推力作用时间和方向,利用末修发动机对飞行时间偏差进行修正。仿真计算表明:该方法可有效修正导弹飞行时间偏差。     

成像制导半实物仿真系统设计研究

红外成像制导系统是一个技术要求高的复杂大系统。介绍了导弹红外制导控制仿真系统的组成、功能及仿真过程,同时阐明了成像制导半实物仿真系统设计中涉及到的图像目标模拟、图像导引头的介入方式以及制导部件仿真测试和图像生成等问题的解决和设计方法。     

初始先验分布未知条件下的DLMR及其Bayes预测

讨论了具有无信息初始先验分布的矩阵变量动态线性模型 (简记为DLMR)及其Bayes预测 ,利用MDIP方法 ,就尺度方差阵∑已知和未知两种情况 ,分别给出模拟初始状态参数(θ1 |D0 )和 (θ1 ,∑ |D0 )的无信息先验分布 ,进而给出其Bayes预测。     

基于Matlab的线性拟合计算

对于弹道导弹,由于其运动受多种因素的影响,因此描述其运动的微分方程是极其复杂的,而且,方程中的部分参数是通过对试验数据的科学处理获得的.为了建立数学模型,有时用数据拟合的方法对试验数据进行处理.运用单变量、多变量的线性拟和方法,给出了"单输入/单输出"、"多输入/单输出"的线性拟合模型,并针对拟合模型中未知参数的确定问题,给出了基于最小二乘的线性矛盾方程组的求解方法.通过仿真计算,能够得到较高精度的计算结果.最后,给出了Matlab的实现方法,并给出了一段具体的实现程序.