再人飞行器优化气动布局研究

本文研究了再入飞行器的优化气动布局问题，提出了单目标和多目标优化设计方法，通过研究分析，指出了具有高机动性能的带翼机动再入飞行器，弯体机动再入飞行器及带翼锥柱裙机动再入飞行器等再入飞行器的几何数变化规律，该研究对这类再入飞行器的气动布局选型有重要的参考价值。     

再入飞行器优化气动布局研究

本文研究了再入飞行器的优化气动布局问题，提出了单目标和多目标、优化设计方法。通过研究分析，指出了具有高机动性能的带翼机动再入飞行器、弯体机动再入飞行器及带翼锥柱裙机动再入飞行器等再入飞行器的几何参数变化规律。该研究对这类再入飞行器的气动布局选型有重要的参考价值。     

基于雷达跟踪仿真的滑翔式再入弹道突防性能分析

从防御雷达对再入弹道跟踪效果的角度,对滑翔式再入飞行器的突防性能进行了初步分析。基于Unscented卡尔曼滤波和考虑气动模型的目标跟踪模型,加入雷达测量噪声,计算目标跟踪误差,比较弹道式与滑翔式再入弹道的跟踪效果。仿真结果表明：(1) 滑翔式再入弹道有横向机动且飞行高度较低,雷达的发现时间较晚,可观测时间比较短;(2) 由于雷达的跟踪动力学模型中很难对气动力准确建模,滑翔式弹道借助气动力产生机动,雷达对其跟踪的误差要大于弹道式再入弹道; (3) 在相近的雷达观测条件下,弹道机动性越强,雷达跟踪精度越差;(4) 尽量使防御方所假设的目标动力学模型失配是增加突防能力的有效措施。     

一种再入类弹道模型的目标跟踪算法研究

针对当前机动目标跟踪算法中跟踪模型与再入目标实际运动差别较大,影响跟踪精度的问题,根据弹道导弹再入段的特点,分析目标运动状态,推导出一种基于再入类弹道目标模型的目标跟踪算法,并与基于CA模型的目标跟踪算法做了性能比较,结果表明,该算法具有可行性,可以提高对目标的跟踪精度。     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题，提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建，利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储，指导机动模型参数实时调整，使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能，基于人类认知“感知-行动”循环理论，将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端，以最小感知信息熵为代价函数，从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明，该算法对环境及目标的感知更加准确，融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

一种适用于攻击地面固定目标的最优再入机动制导律

本文运用飞行力学原理和现代控制理论，对攻击地面固定目标的飞行器的再入机动制导方法进行了研究。在考虑飞行器命中目标时有落地速度和速度角要求的条件下，推导出了一种适用于攻击地面固定目标的最优再入机动导引律。并通过模拟计算分析论证了该制导规律的正确性。     

考虑机动系数的标准轨迹再入制导方法

针对再入过程中标准轨迹的实际长度需要通过多次更新或迭代求解的问题，提出了一种基于机动系数的通用再入轨迹设计方法。该方法将机动系数定义为真实轨迹长度与初始纵程之比，将再入过程中的机动性进行了量化，可以快速获得到达指定目标可行的轨迹长度；采用真实轨迹长度作为设计参考阻力加速度剖面的依据，避免了轨迹长度的迭代，简化了再入轨迹的生成流程；轨迹曲率问题采用动态航向偏差走廊的方法，控制终端航向偏差、剩余航程满足设计需求。设计轨迹跟踪控制器进行参考轨迹跟踪，完成再入制导。在机动系数区间内指定机动系数进行了数值仿真。仿真结果表明，所提出的标准轨迹制导方法能够快速生成满足路径及终端约束的标准轨迹，且轨迹跟踪效果良好，有较好的应用潜力。     

中远程面（空）对空导弹末制导段的机动目标“标架”模型及自适应估计算法

根据中远程导弹制导系统大都采用脉冲多卡勒雷达导引头的趋势和中远程防空导弹末制导实用对目标机动运动状态的需求，基于目标螺旋机动和蛇行机动的切加速度和法向加速度在目标轨迹活动框架上缓变的特点，本文提出了一种建立在目标轨迹活动框架上的运动状态方程和自适应Kalman估计算法，该方法克服了在直角坐标系和球坐标系上估计目标快变加速度机动延迟大的缺陷，仿真实验证明该算法有很好的跟踪稳定性和收敛性，为先进末制导律的实现创造了条件。     

跟踪目标时雷达信息的数字处理

讨论了雷达在有、无干扰条件下跟踪机动和非机动目标的问题,给出了无干扰时机动目标的运动方程,在各种条件下跟踪单目标和多目标的各种算法(如贝叶斯法、非贝叶斯法、分支算法和最大似然法等),并对各种算法的性能进行了比较.     

基于递推贝叶斯的检测跟踪一体化方法

在雷达系统中,对雷达散射截面积(Radar Cross-Section,RCS)较小的快速机动目标的检测与跟踪是难点。本文提出采用基于递推贝叶斯原理的检测跟踪(Track-and-Detect,T&D)一体化方法提高雷达对这类目标的检测和跟踪性能。针对机动目标,用模型参数更新法来改进递推贝叶斯方法,即利用先验信息或实时估计的目标速度信息实时更新运动模型参数。对雷达实测数据的处理结果表明,该方法在机动目标的平均信噪比约为6dB时,即可实现在虚警率为10-3时检测概率达到0.9的指标。     

基于意图推断的高超声速滑翔目标贝叶斯轨迹预测

为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难，研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模，利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标，结合飞行意图合理构造意图代价函数，借鉴贝叶斯理论迭代推导机动模式和运动状态递推公式。通过蒙特卡洛采样实现轨迹预测算法。仿真结果表明，算法能有效提高目标机动不确定条件下轨迹预测的精度，当多目标可能被打击时，通过对预测轨迹进行在线重新规划，降低目标误判给轨迹预测造成的不利影响。     

基于变质心控制的再入飞行器机动能力分析

变质心控制作为一种新颖的控制方式,可克服传统再入飞行器气动舵等控制方案存在的舵面烧灼等弊端,它通过主动移动飞行器内部若干个质量块,可以有效调整飞行器的姿态并实现飞行器的姿态和机动控制.本文在推导变质心再入飞行器动力学方程的基础上,对该动力学方程进行了必要的简化,从而得到了变质心再入飞行器纵平面内的动力学和运动学方程,并计算得到质量块不同行程下飞行器可产生的法向过载大小.本文的研究对于变质心再入飞行器控制系统的设计提供了必要的理论参考依据.     

基于变质心控制方式的再入弹头控制模式研究

弹头变质心机动控制是通过移动弹头的质心位置,利用气动配平力矩改变弹头的飞行姿态和攻角,从而可实现弹头机动控制。本文在推导变质心弹头的动力学方程的基础上,通过分析其方程组的特点并结合弹头再入过程中的气动、速度等参数变化规律,给出了变质心弹头再入过程中宜采用的控制模式,为变质心弹头控制律的设计提供了理论参考。     

用卡尔曼滤波实现单轴跟踪系统的前馈复合控制

在跟踪系统中 ,利用目标单轴向运动加速度的非零均值相关模型可以构造目标的运动学方程 ,用接收机角误差信号和天线座测角传感器信号重构目标位置量测的方法 ,可以组成目标运动的量测方程 ,从而构造关于目标位置、速度、加速度的状态估计器。利用目标机动加速度的当前统计模型 ,则实现了该估计器加速度的均值和方差的自适应滤波估计运算。针对状态方程为上三角阵的特点 ,采用一次一个量测的处理方法 ,对误差协方差阵的传播和更新实现全上三角矩阵因子分解 ,保证了估计器实时运算的数字稳定性。上述技术的综合应用 ,用卡尔曼估计器实现了单轴角跟踪系统的前馈复合控制     

机动飞行器的混合制导

文提出一种关于再入飞行器程序机动飞行的制导方案。该方案利用辐射传感装置,精确地确定再入飞行器机动起点的位置。再利用捷联式惯导系统控制飞行器的落点。     

卡尔曼滤波器在战术导弹导航系统中的应用

研究了一种战术导弹的导航滤波器。在中制导段以地面雷达作为测量单元，应用最优估计理论，设计了被称为导航滤波器的广义卡尔曼滤波器，以便于提供目标的运动状态信息。建立了导航滤波器的数学模型，并进行了公式推导和数字仿真分析。仿真结果表明，该方案能有效地估计大机动目标的运动状态信息。     

一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题，提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先，根据再入滑翔目标的飞行特性，将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型；然后，对目标的非线性量测信息进行无偏转换，并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦，降低算法的复杂度；最后，利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构，采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵，同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下，实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。