一种稳健的利用分布式小卫星获取宽域、高分辨SAR图像的方法

 传统星载合成孔径雷达(SAR)受最小天线面积条件的限制,其横向分辨率与测绘带宽度相矛盾,采用编队飞行的分布式小卫星SAR体制,可解决这一矛盾,即能够同时获得大测绘带、高分辨率的地面场景的SAR图像。主要研究如何在误差环境下抑制由小天线引入的多普勒模糊的信号处理方法。该方法利用子空间投影技术对导向矢量进行精确估计,在小卫星存在基线及其他误差时仍然能够稳健地恢复高分辨的二维SAR图像。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

基于人工免疫的直升机传动系统在线异常监测方法

 针对直升机在线监测时难以提取状态特征的问题,提出一种适用于直升机传动系统在线状态监测方法。该方法基于生物免疫系统反面选择机理,利用改进型反面选择算法并结合人工神经网络进行监测。该方法能有效地提取直升机传动系统的状态特征,并结合直升机传动系统的实际情况准确得出状态异常度。在线监测实例结果表明,该方法能较准确监测出直升机传动系统的异常状态,验证了该方法具有较好的在线性、准确性及鲁棒性。     

广义回归神经网络在光纤陀螺零偏补偿中的应用

因测量精度高、制造工艺简单,光纤陀螺在惯性导航系统中获得了广泛应用,但是温度的变化会使光纤陀螺产生测量误差.针对光纤陀螺的零偏容易受到环境温度影响的问题,提出了使用改进的广义回归神经网络建立光纤陀螺变温零偏补偿模型的方法,有效改善了光纤陀螺的变温零偏稳定性.该模型采用果蝇算法寻找广义回归神经网络的最优光滑因子,提高了模...     

多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。     

星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究

为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下，具备自主运行能力并提供精准位置参考信息，对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象，将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中，对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示，在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上，采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高，与集中式滤波精度相当，其中标量加权法的计算代价最低；而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数，其精度低于其他3种方法。      

基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配

无人机（UAV）集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势，得到最优武器-目标分配（WTA）方案，使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求，又能够较少作战单元消耗，建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型，采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法（WPA）对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率，避免陷入局部最优，引入蚁群优化（ACO）算法中信息素启发规则，对游走行为及狼群更新机制进一步改进，提出了基于信息素启发狼群算法（PHWPA）的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的，相比较于其他算法，PHWPA具有更高效的寻优能力，能够为UAV集群作战火力规划提供支持。      

基于滚动时域的舰载机甲板运动轨迹跟踪最优控制

针对单机滑行、无杆牵引系统以及有杆牵引系统的轨迹跟踪问题进行了研究。首先，将这3种系统的轨迹跟踪问题转化为最优控制问题，并建立了连续非线性舰载机系统的轨迹跟踪模型。然后，基于第3类生成函数，提出了适用范围更广的全状态保辛伪谱算法，并结合滚动时域理论提出了基于滚动时域（RHC）的在线跟踪最优控制方法，证明了所提算法是一种保辛算法。基于所提出的在线跟踪算法，对单机滑行、无杆牵引系统、有杆牵引系统在存在初始偏差和持续外界扰动情况下的轨迹跟踪问题分别进行了研究，并与BackwardSweep方法进行对比分析，结果表明本文所提出的跟踪算法可以有效地解决具有控制约束和状态约束的轨迹跟踪问题，并可以更高的跟踪精度和计算效率对标准轨迹进行跟踪，可完全满足实时跟踪的要求。最后，分别从初始偏差和持续外界扰动的角度研究了这3种不同方式的跟踪特性。     

基于POD-PCE-Kriging模型的航空发动机高维多目标优化

针对于传统的航空发动机燃烧室设计过程计算周期长，加工和试验成本高，制约发动机设计周期的问题，基于航空发动机燃烧室模型，结合POD-PCE-Kriging（本征正交分解-多项式混沌展开-Kriging）模型和粒子群优化（PSO）算法开展了燃烧性能代理模型的构建和多目标优化设计。通过试验，应用POD-PCE-Kriging模型预测结果与一维程序计算结果进行对比分析，针对于燃烧效率和总压损失预测值的方均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优，并对获取的Pareto最优解集进行了分析，为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解，可以快速准确获得满足最优性能的设计参数，缩短航空发动机的研制周期。