基于二维目标的增强检测与舷角约束导引方案

针对无人水面船不确定水域的特定目标搜索与可控角度导引问题,探索了基于YOLO的目标检测方式以及基于舷角约束的导引控制方法。在分析水面海雾等不确定条件基础上,设计相关滤波器并采用改进式YOLOv5算法对目标特征提取,并结合相机深度信息进行坐标转换实现对水面目标的检测定位;在导引规划中,改进传统比例导引为滑模变结构导引控制,实现高机动性目标舷角约束制导。控制系统设计上,采用TCP/IP结合ROS机制,打造了针对视觉信息处理的舷角约束末端制导系统。最终借助Autolabor无人系统平台完成了二维模拟实验验证,目标导引误差结果为1.54%,证明了该方法的有效性和可行性。     

激光末制导炮弹射表基本诸元计算方法

激光末制导炮弹射表基本诸元计算方法是射表编拟领域中的一个新课题,由于无法采用过去普通无控弹的计算方法,必须研究新的方法。研究过程中发现两个问题,一是研究初期确立的基本诸元计算方法不能满足有效攻击区战技指标,直接降低命中率。二是基本诸元解算速度太慢,严重影响射表计算速度。针对这两个问题给出了解决方法,使射表精度得到保证,并极大地提升了射表计算速度,使得高价值制导弹药射表编拟方法研究实现了突破,也使射表弹道模型推广应用到作战或训练射击诸元的实时解算成为可能。     

非线性纯反馈系统预定性能自适应控制器设计

为了使非线性纯反馈系统满足更高的性能要求,提出了一种新的预定性能自适应控制算法。为了解决状态中的非仿射结构引入了新的坐标变换,满足系统预定性能,设计了简单的Lyapunov函数,通过反步法,给出了一种新的自适应控制算法来解决参数未知问题。仿真表明在设计的控制器保证了系统预定性能的同时,也使得闭环系统所有信号有界。     

纯方位系统定位与跟踪的本载体最优轨线

本文给出了纯方位系统目标定位与跟踪的本载体最优轨线的理论研究结果。     

针对过载控制的神经网络制导律研究

针对高机动高突防能力目标的拦截问题,通过对比例导引律导引过程中过载与比例系数、视线角速率关系的分析,建立基于视线坐标系的三维弹-目相对运动模型,研究在该坐标系下的比例导引律加速度表现形式,据此设计实现K值自适应调整的RBF神经网络模型。通过与纯比例导引律的法向过载以及攻击时间对比,验证了RBF神经网络导引律在降低制导性能的前提下抑制视线角速率抖振、过载控制方面的有效性。     

全局收敛策略静止目标纯距离测量下的参数估计方法

将全局收敛策略与高斯-牛顿法相结合,得到了解决非线性最小二乘问题的改进高斯-牛顿法;并将该方法应用于静止目标纯距离测量下的参数估计问题;仿真试验表明,改进后的高斯-牛顿方法对测量误差不敏感,具有更快的收敛速度和更高的精度。     

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。