高超声速巡航飞行器中制导研究

通过分析目前应用较为普遍的几种组合导航方式,针对高超声速巡航飞行器,提出了采用捷联惯性导航系统(SINS)/GPS/天文导航系统(CNS)组合导航作为其中段制导方案,并利用四元数法进行捷联惯性导航计算,运用联邦滤波方法对组合导航进行了仿真,仿真结果表明该方案行之有效。     

模拟器操作训练监控方法

针对模拟器开发中遇到的操作人员训练监控问题,利用MATLAB/S imu link中的Stateflow工具箱和数据库,提出了2种解决方案,论述了训练监控的实现思想、监控模型的Stateflow建模过程和监控数据库的设计方法。     

基于反馈线性化及滑模控制的俯冲机动制导方法

以高超声速飞行器为研究对象,针对俯冲段精确制导及机动突防问题,基于反馈线性化与滑模控制研究了机动突防滑模跟踪制导方法。首先设计纵向俯冲及侧向机动弹道,其次利用反馈线性化将非线性运动方程转化为线性方程,基于该线性方程利用滑模控制对已设计的弹道进行跟踪,最终将线性跟踪制导律转换到非线性系统中获得非线性滑模跟踪制导律,该制导律完全基于飞行器当前运动状态,所需的相对运动信息大大减少。CAV-H飞行器制导实例仿真表明,该方法能够实现俯冲段精确制导及机动飞行,且对初始及过程偏差具有较强的鲁棒性,能够为高超声速飞行器俯冲段制导提供有益参考。     

电传动履带车辆转向行驶控制策略仿真研究

以双侧电机独立驱动这一典型电传动方案为研究对象,针对转向行驶控制的难题,提出了基于功率-转速复合调节的转向行驶控制策略,对驾驶员操控信号进行了解析,基于Matlab软件和RecurDyn软件建立了电传动车辆的机电一体联合仿真模型,对车辆典型转向工况进行了仿真试验,验证了转向行驶控制策略的有效性。     

基于ISIGHT的微型飞行器布局优化设计研究

微型飞行器具有飞行雷诺数低、易受外界环境干扰等特点,并存在多目标优化问题,因此其气动布局优化设计难度较大。针对微型飞行器的特点及优化设计要求,采用N-S方程与遗传算法相结合的方法对微型飞行器的多目标优化设计,基于ISIGHT软件来实现该方法的具体流程,克服了计算量大、无法实现自主迭代的缺点。并对微型飞行器的展弦比、尾翼安装角、尾翼的高度和根弦长进行优化,优化目标为飞行器的静稳定性和升阻特性,优化后的构型具有良好的气动性能,结果表明该方法明显提高了计算的精度和优化设计的水平,在工程上有一定的应用价值。     

多约束条件下无人机航路规划动态评价方法

针对多约束条件的无人机航路规划评价方法缺乏合理性和动态特性的问题,提出了基于无人机六自由度模型的飞行仿真动态评价方法。分析了无人机航路规划的约束条件和影响航路评价的因素,基于某型无人机六自由度飞行动力学模型和飞行控制系统模型建立了无人机飞行仿真系统模型,将航路规划与评价进行有机结合进而进行航路评价方法软件的设计,通过对无人机沿规划航路的仿真飞行参数进行动态特性分析,以更接近真实情况的仿真手段对多约束条件下的航路规划效果进行评价。结果表明,该方法形象直观的实现了对无人机规划航路的动态综合评价,满足工程需求。     

战术车载通信车内互调干扰

在战术车载通信车内有多部不同种类的通信设备,当这些设备同时工作时,会产生严重的互调干扰,给战术车载通信设备的正常工作造成了很大的困难,有时候甚至可能导致设备间通信信道完全阻塞,导致整个通信系统陷入瘫痪。首先对互调干扰的产生机理进行了阐述,同时对互调干扰进行了建模和仿真,给出了在战术车载通信车内互调干扰测试的一种方法,最后给出了抑制互调干扰的一些方法。     

六方位相对标图法绘算目标运动参数

基于相对运动原理以及观测平台在机动前后以被动方式分别测取的目标六个不同方位,提出了一种观测平台隐蔽确定目标运动参数的相对标图绘算方法。文章论证了该方法的基本原理和给出了具体的绘算原理方法步骤,并对该方法的不同绘算态势下的使用结果与使用影响因素进行了分析。实际绘算使用结果表明,利用该方法绘目标运动参数时的速度与精度能够满足绝大部分态势下的目标运动参数绘算需要。     

基于CAN总线的指挥车电源管理系统设计

指挥车上的用电设备多,对供电品质要求高,传统的电源管理系统已无法满足系统的要求。设计了一种以数字信号处理器(DSP)和单片机为控制核心,采用CAN总线进行通讯的电源管理系统。系统采用模块化的设计思想,实现了系统关键部件的可换性,拓展了电源系统的工作条件;采用各种可靠性设计方法有效地抑制电网波动,改善电磁环境,提高系统供电品质和可靠性,为指挥车辆电源管理系统设计提供了一种可行的方案。     

联合特征累积分析的压缩域运动对象检测

依据H.264压缩域中能够反映景物运动变化的MV和DCT系数特征,本文提出了一种多特征联合累积分析的压缩域运动对象检测方法。该方法对压缩码流中各宏块的运动信息进行时空域滤波,并使用雅克比矩阵描述全局运动参数和宏块MV之间的关系,简化参数求解过程,通过比较局部运动和全局运动之间的差异初步检测运动对象;选取宏块周围可靠的运动特征用于宏块DCT系数能量的投影累积,并通过熵能原理在压缩域中选取各个宏块的自适应阈值,检测运动对象的边缘及纹理显著区域;通过一定的逻辑准则将MV和DCT系数的检测结果结合起来,最终检测出视频中运动对象。实验结果表明,本文算法可准确地检测压缩视频中的运动对象,且检测结果具有较高的查全率和查准率。