一点多址微波系统在边海防通信中的应用

本文从一点多址微波系统的概念和特点入手,论述了系统组成和各部分作用,并根据多年边海防通信实践,着重就应用中的若干问题进行了探讨。     

复合控制在电动舵系统设计中的应用

采用电磁离合器控制的电动舵机,是一个带延迟的典型继电特性的非线性系统。由于延迟与死区使舵系统的稳定输出误差很大。为解决此问题,本文讨论了用复合控制方法减少舵系统稳态误差;通过数字仿真证实表明,此法可使稳态误差达到令人满意的程度。引入滞后——超前校正后大大改善了舵系统的稳定性。     

自动武器可靠性寿命分布规律研究

本文对两种具有代表性的自动武器收集其生产验收寿命试验的故障记录,经处理得出寿命子样,再用皮尔逊检验进行分布函数检验,从中发现自动武器寿命分布服从指数分布,为研究自动武器可靠性指标及其验收方法提供了理论依据。     

装甲战车图像跟踪系统技术研究

在高技术条件下的局部战争中,装甲战车应具备精确的打击能力、目标获取能力和态势感知能力,这就需要一个能对抗复杂场景的目标跟踪系统。针对用于装甲战车的目标跟踪系统所存在的关键技术,提出了应用于复杂场景下的目标长时跟踪算法,实现了目标受遮挡情况的自适应判定和目标丢失的重捕获,在目标发生尺度变化、姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况下仍具有良好的跟踪效果;设计了一套视频跟踪器系统,通过实验验证,可实现对比度优于5%,目标像素数大于2×2,部分遮挡及完全遮挡的复杂战场环境下目标的稳定跟踪。     

防空反导智能战场态势估计研究

在军事科技理论面临着巨大变革的背景下,为解决防空反导战场态势估计智能化发展的问题,通过对态势估计的三层模型进行分析以及对防空反导态势的要素构成进行探讨,研究了OODA环中防空反导态势估计的过程,建立了防空反导智能战场态势估计的系统模型,深入地探讨了阻碍防空反导智能化战场态势估计研究的五方面问题以及有望解决问题的关键技术措施,从而为防空反导智能战场态势估计研究提供了新思路。     

基于灰色滑模控制的火箭炮伺服系统仿真

新型火箭炮伺服系统的控制过程具有明显的非线性和时变特性,传统的PID控制是基于精确数学模型的控制方法,难以获得满意的控制效果。为了提高控制精度,在伺服系统中采用滑模控制与灰色预测相结合的控制方法,以减少参数变化和外部干扰对伺服系统的影响。通过MATLAB仿真表明,该控制方法削弱了滑模控制抖动对伺服系统的影响,提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

伴随函数法与最优制导律性能分析

为选择适合先进空空导弹使用的制导律,以最小能量需求和零脱靶量作为目标函数,使用最优控制理论在相应假设条件下推导得到了5种最优制导律:比例导引制导律(PN)、增强比例导引律(APN)、PN-M制导律、PN-MT0制导律和PN-MT制导律。介绍了伴随理论以及原系统变换为伴随系统的方法,建立了脱靶量伴随系统和加速度伴随系统,利用伴随函数理论对比分析了各制导律闭合回路中脱靶量和末端需用加速度随末导时间的变化规律,并使用蒙特卡洛方法结果与伴随法结果进行了对比。结果表明,伴随法结果与蒙特卡洛结果精确一致,但伴随法的效率是蒙特卡洛方法的几百倍。通过分析结果可知,PN-MT制导律的性能最优,脱靶量和末端需用加速度均为零;当末导时间足够时,PN-M制导律性能接近于PN-MT制导律;PN-MT0制导律性能优于APN和PN,但次于需求信息量更少的PN-M制导律;而未利用导弹动力学信息的PN和APN制导律末端需用加速度非常大。     

FDIA对雷达组网系统数据融合的影响分析

雷达组网系统将多部雷达组成互联互通的网络,作为典型的赛博物理系统,同样面临着赛博攻击的威胁。为了研究赛博攻击对其性能产生的影响,构建针对雷达组网系统交互式多模型(IMM)数据融合的虚假数据注入攻击(FDIA)模型。建立机动目标动态模型,以及单站雷达和雷达组网系统基于交互式多模型融合算法的分布式数据处理模型。分析虚假数据注入攻击的原理,并建立对应的数学模型。根据机动目标动态模型,进行实验仿真,结果显示虚假数据注入攻击对单站雷达目标状态估计的影响,明显大于对组网雷达目标状态融合估计的影响,验证了雷达组网系统数据融合对于虚假数据注入攻击具有一定的鲁棒性。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。