RBS－15反舰导弹

ＲＢＳ－１５反舰导弹ＲＢＳ－１５反舰导弹已装备了瑞典部队。它有如下几种型号：ＲＢＳ－１５Ｆ（空军）、ＲＢＳ－１５ＫＡ（岸炮兵）、ＲＢＳ－１５（水面舰艇）和ＲＢＳ－１５（试验型）。舰载型与岸炮兵型在结构布局上是一样的。其弹体尾部装四片十字型弹翼，以保证...     

美联邦航空局详细设计GPS应用的各个阶段

美联邦航空局详细设计ＧＰＳ应用的各个阶段美联邦航空局（ＦＡＡ）打算分三阶段把全球定位系统（ＧＰＳ）导航设备投入美飞行营运系统。ＦＡＡ行政官员ＤｅｌＢａｌｚｏ说，加拿大运输部不久也将发表一份类似的声明。最近开始的第一阶段工作是，根据仪表飞行规则（ＩＦＲ...     

直接对准算法及遗传算法在SINS初始对准中的应用研究

分析了捷联惯性导航系统（SINS）应用直接对准算法进行初始对准的基本原理，并验证了基于中等精度惯性器件的量测值进行静基座直接对准的可行性。简要介绍了遗传算法（GA）及其搜索过程，提出了根据静基座直接埘准的结果，确定GA遗传空间的方法，并构造了GA的适应度函数。仿真结果表明，与常规滤波算法相比，结合使用直接对准和遗传算法两种方法进行SINS静基座初始对准，不仅大大缩短了对准时间，精度也与其相当。     

三种碳物质对RDX-CMDB推进剂热分解的影响

利用压力ＤＳＣ研究了７ＭＰａ时Ｃ６０、富勒烯烟炱（ＦＳ）和炭黑（ＣＢ）对催化的ＲＤＸ－ＣＭＤＢ推进剂热分解特性的影响。结果表明：使推进剂表现分解热愈大的碳物质，则导致推进剂的燃速愈高。和参比推进剂相比，含ＦＳ的推进剂表现分解热大，故燃速也高，增速作用亦大。不同碳物质导致推进剂表观分解热增加率的大小顺序为：ＦＳ〉ＣＢ〉Ｃ６０。     

简化七阶CQKF及其在SINS大失准角初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）大失准角初始对准的滤波过程，提出简化七阶正交容积卡尔曼滤波算法（7th-SCQKF）。根据简化容积卡尔曼滤波(CKF)理论，推导出改进的简化七阶CKF算法（7th-MSSRCKF），改进了原简化七阶CKF（7th-SSRCKF）的性能；同时，在7th-SSRCKF和7th-MSSRCKF基础上，引入正交半径准则，提出简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法，提高了滤波精度；并将简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法应用到SINS的大失准角初始对准仿真中，结果表明，7th-SCQKF比7th-MSSRCKF的滤波精度高，验证了新算法的正确性和有效性。     

INS／GPS／Odometer组合系统初始对准及自适应联合滤波

本文提出了INS／GPS／Odometer（测速仪）组合际航系统。基于信息融合理论，提出了基于子滤波器可观性矩阵条件数和误差协方差矩阵特征值分解的自适应联合滤波。然后利用该方法对INS／GPS／Odometer组合系统的初始对准问题进行了研究。仿真结果表明，自适应联合滤波能够改善系统初始对准的状态估计精度，信息分配因子的不同选择对状态估计有一定的影响。     

真航向测量系统初始对准中的UKF应用研究

研究了“真航向测量系统”（简称TNDS True North Determination System) , TNDS组合中等精度的INS和MS860型GPS系统,应用UKF (Unscented Kalman Filter）最优估计滤波算法,实现的高精度快速初始对准。论文重点推导了TNDS初始对准的非线性误差模型,并实现了TNDS中基于该模型的UKF滤波,TNDS系统的UKF组合初始对准算法最后进行系统试验测试。试验数据表明：采用了UKF滤波后,TNDS的航向初始对准中,航向失准角为25. 时,达到同样的对准精度0.1. , INS自对准时间由原来的2879s缩短为179s;纵横摇的失准角对准到同样的精度内,时间相应的减小了一个量级;同时TNDS速度的发散也得到了抑制。
      

基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断

本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法ＦＢＰ（ＦａｓｔｅｒｒｏｒＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ（误差后向传播学习算法）和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ学习算法学习速度的快速性     

台湾的导弹装备概况

台湾目前已装备的导弹型号有２５种（包括采购的型号），正在研制的型号有５到６种。防空，反导导弹系统 防空、反导导弹系统是台湾导弹武器装备发展的重点。台湾目前装备的防空、反导导弹有天弓 １、天弓 ２、 ＰＡＣ—２＋爱国者、 ＭＩＭ一２３Ａ／Ｂ霍克、ＡＩＭ－７Ｆ陆麻雀（ １００枚）、ＭＩＭ—７２Ｆ小桷树（４５套，７６０枚，包括１２０枝海小桷树）、ＤＭＳ尾刺系统（５５具，ＦＩＭ—９２Ｃ尾刺导弹７００枚以上，其中包括１００枚库存弹，１９９９年开始交付）、复仇者（７０余套，１９９９年开始交付）、ＲＢＳ一７０（２６…     

F—16地形跟随系统的飞行安全性增强技术的验证

为了使Ｆ－１６地形跟随（ＴＦ）系统在ＴＦ工作方式时具有最大的飞行安全性，采用了全系统综合控制（ＳＷＩＭ）设计。本文提出了验证该设计的方法。在本文发表之前，已于１８８年４月２５日－２９日提交给设置在土耳其塞斯米的北大西洋公约组织的航空航天研究发展咨询委员会（ＮＡＴＯ－ＡＧＡＲＤ）一篇阐述Ｆ－１６系统ＳＷＩＭ机械编排的论文，并于１９８８年１１月发表（ＡＧＡＲＤ会议录Ｎｏ．４３９，软件工程及其在航空电子     

适于惯导系统初始对准的神经网络实时算法研究

通常卡尔曼滤波器被用于解决惯导系统的初始对准问题。由于卡尔曼滤波的运算时间与系统阶次的立方成正比 ,所以当系统阶次较高时 ,滤波器会失去实时性。而神经网络具有函数逼近性能 ,实时性又好。为此 ,本文研究了一种基于扩展卡尔曼滤波原理的权值更新多层神经网络学习算法 ,对此算法进行了详细的推证 ,并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性 ,既真正获得了与扩展卡尔曼滤波器相同的对准精度 ,又大大提高了系统的实时性     

基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究

本文研究了一种基于卡尔曼滤波原理权值更新的多层神经网络学习算法，对此算法进行了详细的推证，并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性，既可获得与卡尔曼滤波器相同的对准精度，又提高了系统的实时性。从而得到了利用神经网络解决惯导系统初始对准问题的一种有效算法。     

基于支持向量机的惯导初始对准系统

针对平台式惯导系统的初始对准 ,提出了基于支持向量机 (SVM)网络的滤波器 ,并将其用于惯导初始对准中 ,代替初始对准系统中的闭环Kalman滤波器 ,可以确保系统的误差状态始终为小量 ,实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能 ,并将其与神经网络滤波器、闭环Kalman滤波器进行对比。仿真结果表明 ,采用SVM网络滤波器简化了系统运算的代数结构 ,提高了系统状态估值运算的实时性 ,而对准系统的精度又与采用闭环Kalman滤波器的精度相当 ,并且SVM网络克服了神经网络的不足。     

一种弹道修正弹SINS任意滚转角快速粗对准方法

针对弹道修正弹药出炮口后滚转角处于随机状态,捷联惯导系统(SINS)失准角过大时卡尔曼滤波收敛困难的问题,提出在卫星拒止环境下利用神经网络快速估计初始滚转角的改进方法。在炮口处布设少量导航信标,建立反向传播(BP)神经网络拟合初始滚转角与观测量间的非线性映射模型。针对信标辅助下姿态弱可观的问题,引入惯导测量参数作为输入,提高网络估计精度。采用主成分分析法进行特征提取,简化网络结构。仿真结果表明,与基于非线性卡尔曼滤波的对准方法相比,本算法可实现任意滚转角下的快速粗对准;对射角、初始俯仰角误差未在训练范围内以及存在布设误差等场景也进行了测试,与未优化的BP网络相比,对准精度更高,鲁棒性更好。     

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。     

一种快速精确的惯导系统多位置初始对准方法研究

传播的多位置初始对准方法虽然使惯导系数静基座初始对准的精度得到明显提高，但是用卡尔曼滤波器对其状态变量进行估计时，方位失准角收敛很慢。本文通过对惯导系统误差模型的合理简化，提出了一种快速精确的多位置估计方位失准角的方法，直接利用水平失准角快速收敛的特性估计方位失准角，从而提高了整个惯导系统静基座对准的精度和速度，计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

SINS任意失准角无奇异快速传递对准

针对战术级捷联惯导系统(SINS)任意失准角下的快速传递对准，提出一种直接姿态矩阵线性矩阵卡尔曼滤波的传递对准算法。首先，利用姿态矩阵描述姿态，将传统大、小失准角条件下的强非线性、线性滤波对准问题统一转化为一个线性滤波问题；然后，采用矩阵形式卡尔曼滤波对状态进行估计，得到一种线性矩阵滤波对准算法，可以在任意失准角、无初值条件下完成对准；最后，推导姿态矩阵正交约束条件下滤波算法的最优实现。仿真结果表明，算法适用于任意失准角下的传递对准，在摇摆运动下，可以在10 s内完成快速传递对准，水平精度达到0.02°(误差均方根)以内，航向精度达到0.03°(误差均方根)以内。     

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统，针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题，提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数，以提高SINS单独工作时的定位精度；此外，提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验，结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差，相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法，有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。