红外搜索跟踪系统单机运动测距方法研究

机载红外搜索跟踪系统只能测量目标的方位、俯仰角度信息,而无法直接获取目标的距离信息。因此需通过载机平台的机动运动,提高系统可观测性,从而对目标距离进行解算,为火控系统提供完整的目标运动参数,实现对目标的被动攻击。通过建立红外搜索跟踪系统（IRST）单机运动测距的数学模型,针对伪测距的非线性滤波的有偏特点进行了去偏处理,获得无偏的单机运动测距模型,并通过数字仿真进行算法模型的仿真验证,验证了算法的有效性。     

基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统（ ACES）的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。     

基于目标距离的末制导雷达最优搜索图模型

深入研究了反舰导弹末制导雷达目标捕捉模型,以末制导雷达第一方位搜索周期捕捉概率和全程搜索捕捉概率为约束条件,建立了以末制导雷达第一方位搜索周期扫描面积为目标函数的末制导雷达最优搜索图求取模型,解决了基于目标距离的末制导雷达最优搜索图参数求取问题,并利用多项式拟合,得到了最优搜索图参数工程实现方法,该方法易编程、计算量小、占用内存少,是一种简单、实用的中远程反舰导弹末制导雷达最优搜索图参数实现方法。     

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播（BP）神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。     

基于改进HOG特征的空间非合作目标检测

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。     

一种基于地形方向通行性的改进Theta*算法

提出了一种基于Basic Theta*改进的任意航向路径规划算法,利用星球巡视器在俯仰和滚转方向上抗倾覆能力的差异,对不同航向上的地形可通行性进行了分析,分别区别出障碍以及方向性障碍,并在此基础上将Basic Theta*扩展节点时的可视性检查改进为可通过性检查,从而筛选出能够通过方向性障碍的路径.仿真实验表明,该算法克服了Basic Theta*算法的局限性,能够更加充分地利用巡视器特性,在复杂地形上找到传统方法无法通行的最短路径,扩展了巡视器的行驶范围和工作能力,对于巡视器穿越崎岖地形及撞击坑底探测等星球表面特殊任务具有实用价值.      

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。      

基于指令力矩螺旋式搜索的SGCMG 奇异规避方法

针对航天器的控制力矩陀螺群框架构型奇异以及传统奇异规避方法在规避时存在的框架“锁死”问题,本文提出一种基于指令力矩进行螺旋式搜索的控制力矩陀螺奇异规避方法.该方法在鲁棒奇异逆操纵律和零运动操纵律的基础上,引入随奇异度量值自主调节的旋转角和随时间连续变化的旋转轴,让期望力矩通过搜索寻找出逃离奇异状态的方向,来实现奇异规避.仿真结果表明该方法具有良好的奇异规避特性,并能够克服常规奇异规避方法存在的框架“锁死”情况.     

基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划

针对某型六自由度（DOF）空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH （Denavit-Hartenberg）模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。     

FGM板三维层合模型及热-噪声载荷下的动态响应研究

 为了有效地分析热-噪声联合载荷作用下的飞行器功能梯度壁板结构的非线性动态响应,提出了运用复合材料多层壳单元建立功能梯度材料(FGM)板的层合有限元建模新方法,研究了FGM板在热曲屈前、后状态下复杂的非线性时域动态响应特性,并探讨了梯度指数、热曲屈系数及声压级(SPL)等参数对FGM板非线性动态跳变响应的影响规律。FGM板三维层合建模新方法避免了采用常规有限元法(FEM)建模时需要在厚度方向划分大量单元的缺点;求解FGM板非线性动态响应时采用的隐式积分方案避免了模态叠加法对参与模态选择的经验性要求及模态截断造成的信息丢失等缺陷。仿真结果表明:FGM板层合有限元建模新方法合理可行、过程简便、计算精度高;研究发现:陶瓷-金属FGM板在热屈曲后的抗声振性能并不像热屈曲前那样介于金属板和陶瓷板之间,而是表现最差;热屈曲系数及声压级的组合形式是导致FGM板发生非线性跳变响应的主要影响因素。