基于EINSTein的自适应指挥控制作战效能分析

针对信息网络对自适应指挥控制的重要影响,通过EINSTein系统建立了基于一体化信息网络的自适应指挥控制模型;仿真演示了自适应作战的典型过程,获得了兵力毁伤仿真实验数据;通过运用兵力损失交换比理论,分析了自适应指挥控制的作战效益。计算结果表明:自适应指挥控制能在交战对手单方面强化自身内部组织时,增强自身的作战组织性,提高部队的整体作战能力,它是适应一体化联合作战的新型指挥控制方式,是一体化联合作战指挥的必然选择。     

侵入和不变流型的坦克炮控伺服系统研究

针对坦克炮控系统未知齿隙及摩擦,设计了基于性能的新型控制器.提出了基于侵入和不变流型(I&I)的未知参数估计率的构造方法,使调节函数的选取及I&I估计率的设计变得直接简便.由于未知齿隙及摩擦被充分的描述成有界扰动与非线性动态项的组合,从而避免了将其简单的考虑成“总扰动”所造成的被控系统性能的损失.该控制器可有效抑制负载扰动及参数变化所带来的影响.同时通过快速准确的估计系统参数实现了对指令信号快速精确的跟踪.     

舰船目标逆合成孔径成像算法改进研究

针对舰船类目标运动情况比较复杂,进行逆合成孔径雷达(ISAR)成像时运动补偿比较困难的特点,将改进的自适应联合时频算法(AJTF)与强点处理(PPP)模型结合,通过遗传算法的全局搜索实现运动补偿,提高了运动补偿算法的快速性和精确性,为实现实时成像奠定了基础.试验数据的处理结果表明,算法可以有效地完成相位的补偿,提高ISAR成像质量.     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

火箭助飞鱼雷发控及弹道仿真

针对水面舰艇反潜武器系统研制、火箭助飞鱼雷作战使用研究中对助飞鱼雷的仿真需求,重点研究了助飞鱼雷发射控制仿真方法和空中弹道仿真方法,突破了不同工况不同射程下发动机关机时间建模技术、保证大范围飞行一致性的火箭自适应控制器设计技术。应用表明,所形成的助飞鱼雷武器通道仿真模型能有效模拟助飞鱼雷从发射控制到弹道航行到命中目标的全过程以及作战效果,能够支撑助飞鱼雷发控算法研究以及作战使用研究。     

自主水下航行器的自适应反演变结构控制器设计

由于水下航行器是高度耦合、复杂的多输入多输出不确定性非线性系统。对水下航行器进行精确作业时的运动控制一直是其实用化过程中困扰人们的问题。将自适应反演控制技术和变结构控制策略相结合,提出了一种基于反演技术的自适应变结构控制器设计方法,实现AUV水平侧移和航向控制,并利用自主水下航行器模型进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制方法对模型不确定性和不确定环境干扰表现出良好的鲁棒性和自适应性。     

基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.     

高空高马赫数侧向喷流数值模拟

高空环境下,侧向喷流在飞行器的姿态转换及热防护方面起到关键作用,同时也由于来流稀薄,直接模拟蒙特卡洛方法(DSMC)对侧向喷流干扰流场的模拟具有很好的适用性。在非结构网格计算的DSMC数值算法的基础上,针对喷流的高密度区及激波区提出了一种自适应网格技术,可以用于对高空稀薄区的大气来流与侧向喷流的干扰流场进行模拟预测。通过模拟二维平板侧向喷流,对编制的算法可靠性进行验证,研究了时间步长对流场模拟结果的影响及其数值的选取原则,并模拟计算了不同喷流/来流压力比下的复杂干扰流场结构和气动力的变化规律。     

基于指数收敛观测器的协调臂自适应滑模控制

提出了一种基于扰动观测器的弹丸协调臂电液伺服系统自适应滑模控制方法.设计干扰观测器在线观测系统扰动大小并进行补偿,从而有效降低切换增益;设计自适应律不断调整系统参数以适应对象变化,并采用一种映射自适应算法保证估计参数有界;为了加快趋近速率,设计了基于指数趋近律的滑模控制方法,保证在大阶跃情况下系统仍然能以较大的速度趋近...     

基于AKF的无人水翼航行器纵向姿态控制研究

无人水翼航行器在运行过程中会受到海浪干扰,使得无人水翼航行器姿态控制效果变差,而传统卡尔曼滤波(KF)过程噪声矩阵为固定值,在复杂海况下滤波效果并不理想。针对上述问题,基于一种无人水翼航行器,首先建立了其纵向运动数学模型,并设计了纵向姿态LQR控制器。然后设计了一种基于新息卡方检验值的自适应卡尔曼滤波(AKF),以自适应调节过程噪声矩阵,并将AKF用于对系统反馈状态进行最优估计。通过仿真验证了基于AKF的纵向姿态控制器,能够有效抑制海浪干扰,可以使无人水翼航行器在海浪中平稳运行。