基于复合制导的简易航弹制导控制系统设计

针对简易航弹原有方案弹道导引方法的不足,提出一种新的复合制导总体方案,设计了基于虚拟导引的制导控制系统。首先比较了复合制导控制与原有方案弹道方法,随后设计了基于扩张状态观测器的鲁棒制导律,并进一步利用参数空间法设计俯仰回路的飞行控制律,最后进行了制导控制系统六自由度数字仿真。理论分析与仿真研究表明了设计的合理性及复合制导的优越性。     

融入粒子群优化的UPF算法研究及其导航应用

粒子滤波易出现粒子多样性损失,粒子退化等问题,且在初始未知时,需要粒子数较多,收敛较慢。针对上述缺陷,在UKF和PF滤波基础上,将改进了搜索因子的粒子群优化算法融入U粒子滤波算法,提出了一种新型粒子滤波算法,加速了算法的收敛速度。将其应用于地形匹配导航算法中,仿真结果表明该新型算法明显优于UPF及PF算法,更适应于大误差的初始条件下,收敛速度快,具有更高的导航精度和抗噪特性。     

UKF与EKF在GPS/INS超紧组合导航中的应用比较

针对GPS/INS超紧组合特点,基于四元素法建立了系统的非线性状态方程,利用GPS接收机原始伪距测量信息对系统状态进行观测,并将EKF和UKF方法运用到系统进行比较,仿真结果表明UKF在姿态、位置估计上精度要优于EKF。     

基于优化理论的“惯性/卫星”制导炸弹纵向复合制导律

针对炸弹的弹体特性和"惯性/卫星"制导的特点,提出了中制导与最优末制导相结合的串联复合制导律。中制导通过程序实时解算最优攻角使炸弹升阻比最大以增加炸弹射程,末制导利用最优控制理论以最小的控制能量来保证足够大的弹着角,从而使得制导炸弹射程和杀伤威力都取得满意效果。并以某型"惯性/卫星"制导炸弹为例进行了仿真计算,仿真结果表明该方法有效可行,为"惯性/卫星"制导炸弹制导和控制系统设计提供了参考。     

自适应补偿H_∞滤波器在组合导航中的应用

针对传统递推式鲁棒H∞滤波收敛条件在工程中较难满足的问题,提出了一种自适应补偿的递推式鲁棒滤波算法。在分析滤波器收敛条件的基础上,对滤波器中迭代矩阵进行补偿程度自适应的修改,并结合实际系统要求给出了滤波误差定量度量指标,即响应时间、偏离度、波动程度,以验证算法的正确性。GPS/IN S等组合导航系统仿真结果表明,此方法滤波误差下降速度、无偏性及平稳性均优于改进前滤波算法,且计算量几乎不增加;此方法克服了收敛条件不满足导致滤波精度下降的缺陷,扩大了递推式鲁棒滤波的应用范围,具有较大的工程应用价值。     

基于最优控制的翼伞路径规划

提出了一种基于最优控制的翼伞路径规划方法。该方法以提高落点精度和减少操纵量为目标,将翼伞的轨迹优化问题转变为参数优化问题,并运用改进的粒子群优化算法进行了有效的求解,得到了基于最优控制的翼伞路径规划的近似最优解。为了验证该方法的可行性,在仿真环境中同时使用了传统分段控制方法和最优控制方法。归航的计算机仿真结果表明,基于最优控制的翼伞路径规划方法提高了落点的位置精度和方向精度,同时减少了操纵量。     

组合权重舰船装备技术保障能力评估证据理论模型

在分析舰船装备技术保障能力影响因素的基础上,建立了相应的评估指标体系。提出了确定指标组合权重的方法,综合考虑了主客观因素,更为合理。基于证据理论建立了舰船装备技术保障能力评估模型,并给出了具体的算法步骤。可为舰船装备技术保障能力评估提供理论和方法指导。     

特征观测不完全情况下的辐射源匹配算法

实际应用中辐射源特征观测不完全的情况比较常见,这时仅根据一种特征或者少数几种特征难以取得较好的匹配性能。基于证据理论,提出了一种综合所有特征信息的辐射源匹配算法。首先,分别建立了各种特征观测的基本匹配信度函数;其次,针对辐射源特征观测的特点,给出了一种新的证据组合策略来对各基本匹配信度函数进行综合;最后,在综合所有特征信息的匹配度量矩阵上进行二维分配实现匹配判决。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

预防性维修周期的优化建模

随着现代装备系统性能和复杂程度的不断提高,使用维护要求的日趋严格使其使用和保障费用也急剧上涨。提出了一种计算可修复系统的最优预防维修周期的模型,此模型是结合系统的失效损失费和维修费用,根据使单位有效使用时间的费用最小的原则建立的,针对失效时间为伽码分布的系统,计算了各种费用比和尺度参数下的最优维修周期。结论说明,此方法具有更高的预测精度,有较好的实际应用价值。     

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。