一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

一维GTD散射中心模型参数估计的改进MUSIC算法

针对利用多重信号分类（MUSIC）算法估计一维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题，提出一类改进的MUSIC算法。首先，构建原始回波数据的共轭矩阵，有效提高了原始回波数据的利用率；其次，将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均，得到一个新的总协方差矩阵；最后，对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理，得到另一矩阵，以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用，等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。      

Percolation transition in temporal airport network

The air transportation system has a critical impact on the global economy. While the system reliability is essential for the operational management of air traffic, it remains challenging to understand the network reliability of the air transportation system. This paper focuses on how the global air traffic is integrated from local scale along with operational time. The integration process of air traffic into a temporally connected network is viewed as percolation process by increasing the integration time constantly. The critical integration time T_P which is found during the integration process can measure the global reliability of air traffic. The critical links at T_P are also identified, the delay of which will influence the global integration of the airport network. These findings may provide insights on the reliability management for the temporal airport network.     

基于滑模反演控制方法的纵向制导控制一体化设计

针对高速机动目标的末端拦截问题,研究了拦截弹的制导控制一体化设计算法。首先建立了纵向通道的制导控制一体化模型,利用非线性状态变换将其转换为易于控制算法设计的标准形式,并将目标机动干扰从不确定项中分离出来。然后考虑系统的非匹配不确定性,将滑模控制与反演控制相结合,设计了拦截弹的一体化控制算法。仿真结果验证了所设计算法的有效性和鲁棒性。     

迎角受限的高超声速飞行器固定时间鲁棒控制

针对高超声速飞行器动力学模型强耦合、非对称时变迎角限制、气动参数高度不确定以及跟踪误差收敛速率要求高等问题,设计了一种考虑非对称时变迎角限制的高超声速飞行器固定时间非奇异切换控制策略。为了解决非对称时变迎角限制问题,首先限制迎角虚拟控制器的幅值并设计固定时间误差补偿系统补偿迎角虚拟控制器饱和带来的不利影响,然后设计了一种新的光滑切换的非对称时变障碍函数限制迎角跟踪误差,从而使迎角满足非对称时变限制。光滑切换技术以及固定时间收敛技术也应用于其他虚拟控制律和实际控制律的设计中,以避免奇异值问题并且保证闭环系统的固定时间稳定。此外,设计了一种固定时间稳定的鲁棒补偿器用以补偿系统不确定性带来的不利影响。严格的数学推导证明了本文方法的正确性,仿真结果验证了本文方法的有效性和优越性。     

军航飞机流穿越民航航线冲突探测与解脱问题

针对军航飞机穿越民航航线的飞行冲突问题,对飞机流汇聚飞行场景进行建模分析,提出了基于滑动窗口的汇聚飞行冲突探测方法和基于合作博弈的多机冲突解脱方法。当飞机流进入预先划设的汇聚控制区,通过滑动窗口判断向前看时间内飞行冲突。基于此,潜在冲突机间组成一个联盟,以解脱边界条件为安全约束,以合作博弈理论中联盟福利最优解均衡各机效益,在保证安全的前提下实现效益均衡。根据最优机动方向特点,利用免疫粒子群优化算法快速求解策略。仿真结果表明,该场景下提出的方法能有效解算出满足要求的解脱策略,并均衡军民航飞机解脱效益。      

基于航路点布局的多目标网络结构优化方法

为了提高区域航路网络结构的科学性、减轻飞行流量增长对网络运行带来的压力,提出了基于航路点布局的多目标网络结构优化方法。首先,考虑区域航路网络的组成要素,设计了反映网络综合性能的优化目标和约束条件以形成优化模型。然后,建立基于节点移动、融合、分解的航路点布局策略,进而给出优化模型的求解步骤,并利用NSGA-Ⅲ算法完成模型求解。最后,对北京飞行情报区部分区域航路网络进行仿真分析,结果表明,使用NSGA-Ⅲ算法得出的区域航路网络具有良好的综合性能。最优网络在满足约束条件的同时,保证了运行费用和非直线系数基本不变,并使得飞行冲突系数减少了10.8%。可见,所提优化方法能有效提升区域航路网络的经济性、安全性和可行性,符合中国现行空域环境和管理体制。      

高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计

为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数（RBF）神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。      

进动弹道目标平动补偿与分离

弹道目标在中段高速运动时会造成微多普勒曲线的叠加折叠,此时传统的平动补偿方法并不适用于弹道目标。在分析进动锥体弹道目标各个散射点的频率特性后,发现曲线交点处的频率完全是由平动引起的。根据这一特性,提出一种利用时频图交点信息进行平动补偿的方法。首先,得到回波信号的时频骨架图;然后,采用基于双边滤波器的Harris角点检测方法提取出时频骨架中的角点进而得到时频图中的交点坐标;最后,利用交点坐标估计出平动参数进行平动补偿。针对传统Viterbi算法在曲线交点容易产生错误关联的问题,提出一种利用交点信息的分段Viterbi算法对补偿后的时频曲线进行分离。仿真实验验证了所提方法的有效性。      

边条/鸭翼对前掠翼和后掠翼气动特性的影响

为分析前掠翼气动布局设计在航空工业中无法得到推广运用的原因,将前掠翼和后掠翼通过加装边条和鸭翼形成简化的边条翼布局、鸭式布局和边条/鸭式布局,从而深入认识前掠翼和后掠翼两种不同布局之间的流动特点以及涡系干扰机理。首先进行算例数值计算,通过对比分析计算结果与试验数据,验证了数值计算方法的可靠性和准确性;然后对不同布局进行数值计算,得到各布局的升力系数曲线;最后通过压力分布云图和流线图对各布局中复杂涡系的干扰机理进行分析。结果表明:基于后掠机翼形成的边条翼布局、鸭式布局和边条/鸭式布局中的涡系之间通过诱导和卷绕作用,涡系相互增强,大幅提高了布局的升力系数并推迟失速迎角,同时加装边条和鸭翼效果更加明显;基于前掠机翼形成的边条翼布局、鸭式布局和边条/鸭式布局中的涡系之间不存在卷绕作用,涡系之间存在碰撞挤压的不利干扰,这使得前掠翼布局在大迎角时的升力系数远远低于相应的后掠翼布局。前掠翼气动布局中的机翼前缘涡在大迎角时无法同鸭翼涡和边条涡相互耦合增强,不能充分地利用非线性升力,这是前掠翼气动布局设计中的一些不足。