再入快速抵达轨迹优化设计方法

针对再入初始速度大、飞行时间约束苛刻的轨迹设计问题,提出一种基于遗传算法和攻角+倾侧角联合优化的再入快速抵达轨迹优化设计方法。该方法在再入初段利用较大攻角迅速减小弹道倾角和拉平弹道,在再入后段/滑翔段联合设计和优化攻角+倾侧角变化规律以显著降低终端飞行速度,同时满足终端高度、终端航向角、最大动压、最大热流等约束条件。该方法能够提升传统升力体飞行器再入快速到达能力并拓展其应用范围。仿真结果表明,在典型飞行器参数和较大初始再入速度条件下,全程飞行时间小于12 min,终端速度能够小于7Ma,横向机动距离超过800 km。     

灵活的多层嵌套拉丁超立方体设计构造

计算机试验的设计方法越来越受到重视,嵌套拉丁超立方体设计是计算机试验设计中的一种新型方法,其在多种精度试验中有广泛的应用。但多数嵌套拉丁超立方体设计要求低精度试验次数需为高精度试验次数的倍数,这在应用中会有很大的局限性。通过对其构造方法的改进,得到一种结构更加灵活的多层嵌套拉丁超立方体设计,使得不同精度试验的次数可以更加灵活选取。该设计方法在一维投影上可以达到很好的均匀性。仿真结果表明,该方法较若干相关方法能够达到更小的均方误差。     

强约束条件下外弹道方程实时解算通用化设计技术

根据基于弹道方程的实时解算算法,解决了强约束条件下非低伸弹种弹道综合系数的统一计算问题,找出低伸弹种弹道综合系数的估计方法,进行了弹道实时解算模型的通用化设计,给出了程序流程并进行了测试.测试结果表明,弹道综合系数的估计比较准确,而解算模型在精度与实时性上均达到满意的程度,具有高度通用化的特点,并且使弹道问题的解算可以完全脱离射表进行.     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码,将动态量子旋转门引入到粒子群算法中,采用自适应变异,提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中,获得了最优的分配方案。仿真研究表明,该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

面向战术训练的装备模拟器的设计

模拟器是战术训练系统的重要组成部分,分析了战术训练模拟器的主要功能要求,从模拟器总体体系架构设计、结构和布局设计、设备设计和选型、软件体系设计等方面介绍了模拟器的总体设计内容,分析了模拟器设计中的关键技术,提出了设计中的应对措施。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。     

基于目标威胁度的相控阵雷达自适应调度方法

对时间资源的合理安排是相控阵雷达发挥自身优势的关键。将目标威胁度引入调度算法中,与工作方式和任务截止期共同进行综合优先级规划。通过构建目标威胁度的量化模型,使雷达在调度跟踪任务时依目标威胁度大小分配时间。提出了修正价值率和执行威胁率的概念,完善了性能评估指标。通过仿真,全面评价了新算法性能,验证了引入目标威胁度的合理性。结果表明,新算法可以有效提升相控阵雷达对高威胁度目标的处理能力。     

电驱动车辆反馈线性化自适应滑模滑移率控制

针对驱动和制动工况下电驱动汽车的滑移率控制这一强非线性和不确定性控制问题,提出了一种基于反馈线性化的自适应滑模控制(ASMC)方法。针对车辆驱动、制动工况下的车轮滑移率进行了动力学分析,建立了统一的状态方程。充分利用系统已知模型和参数,采用线性化反馈消除非线性变化的控制量增益系数的影响,通过对反馈项增益参数的自适应调整,适应附着路面不确定参数变化的控制要求,克服系统控制中存在的主要非线性和不确定性部分,对于系统难以建模描述部分,视为扰动,利用滑模控制抑制系统该部分的不确定性因素,同时保证系统响应的快速性,并对算法进行了Lyapunov稳定性分析。最后,以某型电动汽车为对象进行了仿真分析,结果表明采用ASMC控制系统动态响应快、精度高、抗扰能力强,对路面参数变化具有较强的鲁棒性,同时输出控制量抖振小。     

认知MIMO雷达波形设计研究

认知多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达将认知技术与MIMO技术相结合,具备动态环境信息感知和自适应调节能力,受到雷达界的广泛关注。相比于传统雷达,认知MIMO雷达性能更优、适应性更强,是雷达迈向智能化发展的趋势,而发射波形的优化设计是实现雷达认知的关键,因而成为近年来学者研究的重点。首先介绍了认知MIMO雷达基本概念,分析了波形设计现状,然后在波形设计步骤的基础上,重点从优化准则和优化方法两方面总结了现有研究成果及特点,最后讨论了未来研究方向和需要解决的问题。     

基于增强现实的装备诱导维修系统设计与实现

针对目前装备维修过程中存在的复杂度高、上手慢和安全性低等问题,构建了一个诱导维修原型系统,并围绕增强现实关键技术阐述了诱导维修系统的设计与实现;采用了模块化设计方法,通过分析诱导维修系统设计需求,对系统所需要的各个功能模块进行了设计,并且使得系统的维修任务能够根据维修对象的改变在框架不变的前提下得到修改或升级;利用该原型系统对发动机活塞环和离合器片更换两项维修任务进行了诱导,验证了系统的功能。