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212.
针对空天飞机再入横、侧向通道的姿态控制问题,设计了一种智能神经网络自适应复合控制方法,基于误差反馈学习准则在线更新神经网络权重以补偿全量姿态控制律输出的姿态控制指令。同时,面向再入过程横侧通道的强耦合问题,引入了耦合控制系数,以降低横、侧通道间的控制干扰。此外,提出了一种自适应链式控制分配律,在控制信号中引入正交优化多正弦激励,基于递推最小二乘方法对气动参数进行在线辨识,进而实时更新链式分配策略。最后,对空天飞机再入横侧向通道的神经网络自适应复合控制方法进行数学仿真校验,验证了该方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
213.
214.
215.
文章以多岛礁要地防空作战需求为牵引,结合现代防空反导作战新特点,综合考虑空袭目标的主要因素和要地的相对价值,在遭受多目标攻击情况下,利用粗糙集理论,从不精确、不一致、不完整等大量不完备信息中求取最小不变集合,求解最小规律集,得出指标权重,并对目标的威胁等级进行排序。粗糙集理论能够大大提高提取有用信息的效率,从而揭示不完备信息中隐含的规律。经过案例分析,表明该方法能够客观地对空袭目标的威胁等级进行排序,对于多岛礁要地防空作战决策研究具有一定的参考价值。 相似文献
216.
在卫星导航系统动态定位中,采用基于瞬时多普勒观测量的最小二乘法确定速度,当载体高机动时,多普勒误差迅速增大,从而导致测速精度大幅度降低。针对该问题,提出一种同时实现动态模型自适应修正和观测模型自适应更新的Kalman滤波算法。算法采用滑动窗方式来建立实时更新的动态模型参数,使当前统计模型自适应地跟踪载体的动态特性。此外,算法提出观测模型的自适应更新方法,通过设置载体状态判决门限,高、中机动时仅进行受动态应力影响小的伪距更新,低机动下添加精度较高的伪距率更新。通过Sprient GSS8000模拟器产生的动态场景验证表明,相对于最小二乘法和常规Kalman滤波算法,提出的自适应Kalman滤波算法能够全面提高载体在多种运动状态下的测速精度。 相似文献