基于路径跟踪的平流层飞艇柔性编队控制

建立平流层飞艇驻空阶段动力学模型,在定高飞行前提下,采用小扰动方法对动力学方程进行线性化处理。提出采用路径跟踪的平流层飞艇柔性领航-跟随编队控制方法,领航者和跟随者通过速度控制与航向控制,分别跟踪保持特定距离的参考路径,实现编队的柔性控制。以采用直线路径跟踪和采用圆路径跟踪的三平流层飞艇编队控制为例,对提出的柔性编队控制方法进行仿真验证。仿真结果表明:提出的路径跟踪方法控制精度高,提出的柔性编队控制方法可以实现编队稳定运行,避免编队成员碰撞现象的发生。     

J2摄动下卫星编队重构的多脉冲轨迹优化

针对考虑J_2摄动的椭圆参考轨道的编队重构问题,以消耗燃料最少为目标函数,基于高斯变分方程研究编队重构的多脉冲轨迹优化方法。推导考虑J_2摄动和轨道面内外耦合的轨道要素偏差线性动力学方程,采用遗传算法和序列二次规划结合的混合算法对总的速度增量进行优化。数值仿真表明该混合算法有效,可以高效地得到可行解。由于考虑了J_2摄动和椭圆参考轨道,该算法对航天任务中的轨迹优化具有一定的参考意义。     

改进遗传算法在防空武器目标分配中的应用研究

针对传统方法在防空武器目标分配时仅考虑双方态势优势的问题,建立了基于综合射击优势和目标威胁度的武器目标分配数学模型,并使用改进遗传算法对该模型进行了求解。该算法相比传统遗传算法主要进行了以下改进：采用排队选择和轮盘赌选择结合的选择方法,采用子代个体部分替换或不替换双亲的方法,采用了自适应变异概率等。并在Matlab环境下进行了仿真,且和传统算法进行了对比,仿真结果证明该算法改进合理,对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

基于因式分解BP的车载前视地表穿透SAR快速成像算法

车载前视地表穿透SAR(VMFL-GPSAR)属于双站SAR的范畴,采用单站快速因式分解BP(FFBP)处理存在较大的误差.针对双站SAR模型分析FFBP的距离误差,给出了极角采样率限制条件,提出了双站FFBP算法,通过合理设置子孔径中心提高聚焦效果,并结合距离相位补偿和线性插值技术,进一步提高聚焦精度.仿真和VMFL-GPSAR实际数据处理结果验证了双站FFBP算法,成像效率可提高2.31倍.     

超声速混合层发展情况的非线性时间序列分析

采用大涡模拟数值方法,模拟了具有工程应用背景的二维超声速湍流混合层,通过非线性时间序列分析伪相图、关联维数和Lyapunov指数,得到了混合层发展情况的混沌特性.结果表明,混合层中心线沿流向位置的压力伪相图可定性地表示混合层的稳定性,关联维数分布可定量描述混合层经历的线性失稳、非线性失稳和涡合并阶段等发展情况,最大Lyapunov指数分布作为关联维数分析结果的验证.对于相应的超声速混合层实验,采用非线性时间序列分析方法研究混合层发展情况具有通用性.     

联合火力毁伤下炮兵连阵地配置与被毁伤概率

现代战场威胁炮兵的火力与弹药种类更加丰富,如何根据它们的特点选择恰当的阵地配置队形与火炮间隔,以最大限度地降低被毁伤概率就显得尤为重要.以自行炮兵连为研究对象,依据射击效率评定理论.结合几种典型的配置队形和红蓝双方的主要装备,对不同攻击方式下的被毁伤概率进行了模拟分析,得到了在阵地地形允许的情况下,应采用半圆形配置;普通榴弹射击时火炮配置间隔以200 m为宜,子母弹射击时如果要避免一半以上的火炮被毁伤,配置间隔也应至少达到200 m的结论.     

三维空战次最优火控模型

针对三维空战,应用强迫奇异摄动理论解决了追逃最优策略无法求解的难题,建立起了三维中距空战的追逃次最优火控模型.该模型的突出特点是最优解具有闭环形式,可以在线完成.仿真结果表明:该火控模型可以准确地实现对目标的三维攻击,并且避免了求解最优控制中经常出现的两点边值问题,使数值计算量大为减少.     

防空兵群射击指挥方式及其优化问题

从防空兵作战指挥的实际需求出发,利用概率论和防空作战运筹理论,描述了集中、分散、混合和平行等射击指挥方式的概念、特点及其相互关系,论述了射击指挥方式定量分析的基本方法、主要依据和指标,建立了基于群抗击效率的评估模型,在对多种射击指挥方式进行定量比较的基础上,揭示了射击指挥中具有普遍意义的、潜在的实用规则.     

防空信息防御作战系统安全分析与效能评估

介绍了防空信息防御系统安全分析方法与流程.分析了防空信息防御作战的效能评估指标,由于诸指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法.对应用代数算法神经网络解决防空信息防御作战效能评估的方法问题进行了探讨.给出了代数算法及评估模型.并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性.     

MEMS惯性测量组合在无人机飞行参数测量中的应用

介绍了在无人机飞行试验中应用MEMS微惯性测量组合来解算飞行姿态、速度位置等参数的某个实例.试验结果表明,由此系统所得到的数据及曲线能够很好地描述实际飞行过程.试验数据为进一步地相关分析提供了有利的依据.