多平台对AAM协同制导交接班模型

通过对协同制导交接班的类型进行分析,建立了防空武器系统对AAM(Anti-aircraft Missile)协同制导交接班的坐标转换模型、误差模型及雷达截获概率模型。通过模拟产生随机误差,利用Monte-Carlo方法进行计算,得出不同误差源对协同制导交接班概率影响的定量关系。实验结果证明了所建模型的有效性,误差分析结论可作为协同制导交接班精度控制的依据。     

基于最优制导模板的神经网络预测制导方法

针对传统预测制导方法中高精度制导与快速实时解算之间的矛盾,提出了一种基于最优制导模板的神经网络预测制导方法。该方法采用基于高置信度飞行器运动模型仿真计算预测弹道落点,利用优化理论进行迭代解算制导变量,以此为基础离线生成样本数据;通过选择合适的多结构模态神经网络,进行基于调度管理的神经网络训练,完成神经网络控制器的设计。针对CAV进行了算例设计,结果表明:该制导方法在线计算量少,制导解算速度快,制导精度高,综合性能远优于传统的预测制导方法。     

图像制导导弹火控系统设计

针对车载图像制导导弹武器打击任务多样、作战使用灵活、多弹种、多人协同操作等特点,详细描述了火控系统功能需求分析、系统构型、工作原理、人机配合和信息交互等设计过程。由于系统任务的高效执行取决于操作人员对综合信息的准确掌握和对设备的便利操控,重点说明了以人员操控为主导,设备智能化处理配合完成工作流程控制的设计思想。该设计方法已成功应用于某型导弹武器火控系统的设计过程中,经试验验证,火控系统的功能、性能及操纵效果满足要求,且满足模块化、信息化、智能化等通用要求。     

地炮火控系统一次调炮的实现

现代战争是速度战 ,要求速战速决。实现一次调炮能缩短地炮火控系统的调炮时间 ,提高整个武器系统的反应速度和战斗力。对地炮火控系统的一次调炮模型和控制方法作了介绍。通过一次调炮与二次调炮的比较 ,进一步证明了一次调炮的先进性。一次调炮模型适应任何压制兵器系统。     

防空导弹武器中末制导交班灵敏度分析

复杂战场环境下,中远程防空导弹武器的中末制导交班问题越来越突出。实战要素影响到武器系统的各个环节,尤其是传感器测量精度,从而影响中末制导交班概率。通过灵敏度分析方法,对实战条件下影响中末制导交班的关键因素进行了分析,筛选出了高敏感影响因素,并得到了表征其影响程度的定量化灵敏度系数。     

编队对地攻击网络化制导决策方法

以编队对地攻击为背景,对网络瞄准下武器网络化制导决策方法展开了研究。首先给出了制导通路的概念并分析了网络瞄准(Networked Targeting,NT)下网络化制导过程的特点;然后设计了构建制导通路的算法,从制导误差的影响因素出发,分析了影响制导通路性能的因素,并根据制导通路中各编队的对地攻击能力与制导时长建立了通路优选模型;最后从任务机组指挥员的角度设计了网络化制导的动态执行过程,并对算法和模型进行了仿真验证。     

基于广义标准轨迹的平衡滑翔状态反馈制导方法

对多约束条件下远程助推滑翔飞行器再人滑翔飞行问题,提出了一种基于广义标准轨迹的平衡滑翔状态反馈制导方法.建立了远程助推滑翔飞行器的动力学模型,确定了飞行轨迹约束条件,详细阐述了基于广义标准轨迹的平衡滑翔状态反馈制导方法的制导原理,设计了远程助推滑翔飞行器的侧向和纵向制导律,并采用LQR( linear quadratic regular)方法设计了纵向制导参数,仿真验证了该方法的可行性.与以往再人滑翔制导方法不同,该制导方法主要利用飞行攻角的变化来调节飞行轨迹,飞行过程中飞行器的速度倾侧角较小.仿真结果表明,该制导方法能满足远程助推滑翔飞行器的再入滑翔制导问题,并且具有较好的鲁棒性和自适应性.     

滑翔导弹再入拉起段弹道优化设计与制导

对滑翔导弹再入弹道进行了分段,根据再入拉起段的特性建立了弹道优化设计模型,认为导弹在再入拉起段弹道终点时应处于纵向力平衡状态,使用Gauss伪谱法进行了再入拉起段的能量最优弹道优化计算;利用基于伪谱法优化的弹道在线生成,实时产生控制指令,实现了再入拉起段的闭环弹道控制.仿真结果表明,Gauss伪谱法弹道优化具有精度高、计算时间短等特点,闭环弹道控制能较好地消除风、再入参数偏差等干扰的影响,具有应用于在线制导的潜力.     

分布式实时网络半实物仿真方法研究

介绍了基于分布式实时网络的复合寻的制导武器半实物仿真试验环境建立的基本方法,对其工作原理、主要设备和技术进行了分析。     

射频/红外复合制导半实物仿真技术的发展

射频 /红外双模复合制导技术的不断发展引发了对射频 /红外双模复合制导仿真工具的迫切需求。国外从 20世纪 80年代末就开始了射频 /红外半实物仿真系统的研究。分析了美国海军空战中心等 4个单位的射频 /红外半实物仿真系统及其发展过程、技术特点。