变结构控制及其在综合火力/飞行控制系统中应用初探

首先介绍了综合火力/飞行控制系统和变结构控制的基本原理及其特点,然后对如何应用变结构控制理论进行火飞控制器设计进行了探讨。     

两种跟踪机动目标的方法研究

飞行目标一般沿圆周路径作机动飞行,因而出现了以圆周运动为基础的跟踪滤波器。本文讨论了飞行目标进行转变机动时的两种跟踪方法,即机动中心坐标系法和高阶多项式模型法,对二者给出了性能评价,并给出了目标在标准转弯进入方式下的仿真结果。     

基于U-D分解滤波的交互多模型算法

简要回顾了基于相控阵雷达的三维空间中机动目标建模与自适应跟踪的机理,针对交互多模型算法在其跟踪应用过程中可能会出现的滤波发散问题,提出了一种基于U-D分解的交互多模型目标跟踪算法.该算法可以有效地限制交互多模型算法滤波计算过程中的滤波发散的可能性,从而使得IMM算法更加稳定.     

飞越北极航行时间模型的研究

对飞越北极,缩短航线,节省航行时间问题进行了研究。采用了多种算法,对其有效性、适用性和复杂性进行分析讨论。假设"在旋转椭球体中,以通过球心和该椭球体上任意两点所构成的平面截此椭球体所得轨迹弧长作为曲面上两点间最短距离的近似值",在此基础上,通过运用数学软件计算得出结论:从北京出发,飞越北极抵达底特律的飞行时间可节省4.079 6h,从而使问题得到了进一步的验证。     

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。     

无伞末敏子弹大攻角非线性空气动力和力矩模型

以无伞末敏子弹为背景,分析了描述大攻角飞行弹丸横向运动和角运动的运动变量,建立了大攻角情况下弹丸所受非线性空气动力和空气动力矩的模型,推导出了复数形式的弹丸横向运动与角运动方程。数值积分计算表明,弹丸在特定非线性空气动力和力矩作用下,能够形成所需形式的扫描运动,证明所建力学模型正确合理,可以用于无伞末敏子弹动力学特性的分析与计算。     

纯方位跟踪时利用方位变化规律检测目标机动问题

针对纯方位跟踪中目标变向变速机动导致方位信息可能出现的非平滑变化,首先推导出观测平台与目标均匀速直航时目标方位变化的准确规律,运用最小二乘估计法选取了模型参数并设定了阈值的大小,并设计出具体的算法流程,通过仿真计算,对本算法的可行性进行了验证。结果表明,方位变化规律作为目标机动检测的证据具有一定的可行性,但在一些特殊的态势下,检测灵敏度不高,并对这些态势时行了分析。     

基于四元数法的反辐射武器飞行仿真研究

在开发反辐射武器攻击目标的三维飞行仿真系统中或分析处理三维运动数据时,针对传统的运动姿态旋转方法存在计算繁琐、旋转不均匀性及平衡环锁定等局限问题,采用四元数法可以避免这些局限,并且几何意义明确,计算简单。因此,提出在飞行仿真系统中利用四元数法来实现反辐射武器的运动姿态及飞行速度矢量的旋转,在飞行仿真试验中实现了飞行轨迹变化光滑连续的合理效果,仿真结果表明四元数法简化了矢量旋转计算模型,优化了解算性能,能够很好地应用于反辐射武器飞行仿真试验中。     

基于粗糙集理论的飞行轨迹识别

针对飞行轨迹人工识别对专家经验依赖性强,识别准确率不稳定的问题,提出一种基于粗糙集理论的飞行轨迹识别方法。首先,对飞行轨迹进行特征提取,获取用于轨迹类别判定的条件属性和决策属性;其次,利用模糊自组织神经网络对飞行轨迹决策表离散化,采用启发式遗传约简算法对条件属性约简,消除了冗余属性对识别结果的影响;最后,利用实际飞参数据进行轨迹识别,结果证明该方法准确有效。     

多约束强化学习最优智能滑翔制导方法

为提升复杂飞行任务下滑翔制导的自主性,提出一种基于最优制导与强化学习的多约束智能滑翔制导策略。引入三维最优制导以满足终端经纬度、高度以及速度倾角约束。提出基于侧向正弦机动的速度控制策略,研究考虑机动飞行的终端速度解析预测方法。针对速度控制中机动幅值无法离线确定的问题,研究基于强化学习的智能调参方法。该方法基于终端速度设计状态空间,以机动幅值设计动作空间,设计综合终端速度误差与滑翔制导任务的回报函数,采用Q-Learning实现机动幅值的智能调整。仿真结果表明,智能滑翔制导方法能够高精度满足终端多种约束,并能有效提升复杂任务下的自主决策能力。