通信拓扑切换下的多飞行器协同拦截方法

针对通信拓扑切换条件下的多飞行器协同拦截问题，提出了一种基于扩张状态观测器的协同制导方法。建立协同制导设计模型，将协同拦截问题转换为视线稳定条件下的剩余飞行时间调节问题。为解决机动目标状态不确定的问题，将目标的状态视作扰动，设计扩张状态观测器来估计机动目标的状态，并在制导律中对目标的机动进行补偿。利用有限时间一致性理论进行一致性控制协议的设计，实现各飞行器剩余飞行时间的有限时间一致，并利用Lyapunov稳定性理论分析通信拓扑切换情况下闭环系统的有限时间稳定性，给出了系统一致收敛时间。仿真结果表明，在通信拓扑变换的情况下，设计的观测器能够有效估计目标状态，且协同制导律能够满足对剩余飞行时间的控制要求，进而实现协同拦截。     

空间自旋目标平动补偿与微动特征提取方法

针对空间自旋目标平动补偿与微动(m-D)特征提取问题，提出一种基于延时共轭相乘和微动分解的平动补偿与特征提取方法。该方法通过延时共轭相乘处理实现目标加速度估计，然后构建冗余的微动原子集，对加速度补偿后信号进行微动分解补偿，通过搜索补偿信号的最大谱峰获取目标的微动特征与速度信息。仿真试验表明,所提方法能够有效估计空间自旋目标的运动参数，并快速提取其微动特征。     

FPGA设计中的亚稳态问题及其预防方法研究

由于在复杂FPGA（Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列）设计中存在跨时钟域,通常会产生亚稳态现象.为有效地预防和解决该问题,分析FPGA设计中亚稳态的产生机理及其对数字信号处理系统的影响.根据不同的信号同步类型,针对单比特电平信号、脉冲信号和边沿信号,分别给出基于触发器级联的跨时钟域信号同步方法;针对并行信号,提出基于异步FIFO （First In First Out,先进先出队列）和握手协议的跨时钟域同步方法;并通过仿真手段分析信号同步方法的有效性及其适用范围.结果表明：这些方法能够正确有效地完成跨时钟域信号同步,预防可能出现的亚稳态问题,从而提高复杂FPGA设计的可靠性和稳定性.     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题，为进一步提高故障诊断准 确率，提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization，PSO)支持向量机 (Support vector machine，SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析，然后通过小波分解计算分形维数，再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis，KPCA）降低特征值维数，实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证， 获取了较高的故障诊断准确率，与其他方法进行比较，实验结果显示了本文方法的优越性。     

一种主动悬架式火星车稳定裕度优化控制策略

针对火星车在非结构化环境下行驶存在的稳定性不足而导致倾覆的风险，提出针对一种六轮主动悬架式火星车的稳定裕度优化控制方法。首先，考虑了火星车悬架机构调整过程中车轮与接触地面滑移和侧倾等运动关系，建立和完善了六轮主动悬架式火星车行驶的运动学模型。然后，以火星车夹角调整机构角度为变量，推导火星车在非结构环境下的稳定裕度模型。之后，使用内点法求解火星车稳定裕度的最优解，并获得期望的夹角调整机构关节角度。在此基础上，对夹角调整机构的关节角度进行规划和控制，实现火星车悬架机构构型的调整，从而提高火星车在非结构化环境下行驶的稳定裕度。最后，对火星车稳定裕度优化控制策略的有效性进行仿真验证，结果表明，所提出的控制方法可有效提高火星车在非结构化环境下行驶的稳定裕度。     

回流燃烧室流动特性试验

为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性，针对某型回流燃烧室单头部试验件，使用粒子图像测速仪（PIV），测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场，以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场，探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大，冷态条件下各截面流场结构基本保持不变，如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致，但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大，流场结构也基本保持不变；相同总压损失系数时，热态流场与冷态流场存在差异，燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响，速度较冷态流动时略微增大。      

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

再入飞行器自适应最优姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题，应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题，提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解，该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构，只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律，其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器，并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高，收敛速度更快，并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。     

系统参数对电动力绳系动力学的影响

将电动力绳系(EDT)的主星质量、子星质量、绳系质量以及绳系中的电流视为系统参数，研究这些参数对系统的摆动动力学和轨道动力学的影响。哑铃模型下的电动力绳系摆动动力学方程存在不稳定的周期解，通过Floquet理论来衡量周期解的不稳定程度，从而研究各系统参数对摆动动力学的影响。建立了用春分点轨道元素的形式描述的电动力绳系轨道动力学方程，并以降轨时间来衡量电动力绳系的降轨效率，从而研究系统参数对轨道动力学的影响。运用算例对周期解迁移矩阵的特征值、降轨时间随各系统参数的变化关系进行了仿真，分别得出了各系统参数对系统摆动动力学和轨道动力学的影响。综合本文的仿真结果，并考虑实际发射及空间运行中的其它因素，对电动力绳系的设计和降轨策略提出了建议。     

高度-速度剖面内再入轨迹快速规划

提出一种升力式再入航天器进入稠密大气后的轨迹规划方法。在预先设定攻角剖面的前提下，利用路径约束(驻点热流、动压和过载)在高度-速度(H-V)剖面内直接获得轨迹下边界；利用终端约束确定以轨迹下边界为基准的高度增量，进而通过下边界与高度增量的加和形成满足要求的再入轨迹。其中，增量的形式选取为分段二次型函数，其大小可通过割线法快速获得。倾斜角大小可根据纵向动力学方程反解得到，其方向依据航向误差角走廊确定。通过对典型工况的仿真，结果表明所提方法能够快速规划出再入轨迹，且适应性好。