自适应天线互耦影响研究

用等效网络法推导了考虑互耦影响时阵列的输出信号解析式和信噪比,仿真了不同阵元间距时,自适应直线阵的方向图和输出信噪比,得到了一些有用的结论。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计

机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。     

基于RBF网络的飞行器姿态滑模控制器

针对中制导段飞行时间长,空间拦截器需要进行一定的姿态机动,提出一种基于RBF网络的姿态控制器.建立了拦截器3个通道的姿态运动模型,对每个通道进行变结构控制,并在此基础上对变结构控制器增益通过RBF(Radial Basis Function)网络进行自适应控制,同时给出了稳定性证明.仿真结果表明,该方法能有效实现拦截器中制导段的姿态控制.     

星座自主导航系统设计与实现

基于星间测量的星座自主导航系统的设计与实现，方案中针对计算量过大问题，引入分组并行机制。在充分分析卫星轨道动力学的基础上，利用卫星网的网形约束进行整网平差，首次提出动力学和几何法相结合的自主导航算法。通过实际GPS数据进行仿真与检验，仿真结果表明：该方法精度高，满足卫星星座自主生存的要求，设计方案可行。     

运载火箭控制系统仿真的发展方向

为拓宽仿真系统、仿真计算机、仿真软件和与人工智能相结合等方面的应用范围,本文全面阐述了运载火箭控制系统仿真的发展方向,可供预先研究做选题参考。     

模糊神经网络控制器在飞行器姿态控制中的应用

基于ＡＫａｗａｍｕｒａ等人提出的Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｙ协作系统概念［１］，根据模糊系统的结构，确定等价结构的神经网络。网络保留了模糊控制系统的优点，空间结构清晰，同时具有学习功能，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制系统的知识规则、模糊推理和学习算法，给出了控制某导弹纵向姿态的仿真结果，结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性。     

基于HLA的网络对抗系统建模与仿真

介绍了HLA的基本思想,分析了网络对抗仿真系统,给出了网络对抗系统的层次模型以及基于HLA-RTI的实现方法。     

人造地球卫星初轨计算的单位矢量法

本文在建立两组单位矢量系统Ｒ＊，Ｓ＊，φ＊和ρ＊，Ａ＊，ｈ＊的基础上，给出了初轨计算的新的条件方程形式以及对不等精度、不同类型的观测资料的加权处理方法，这对充分发挥高精度测距资料ρ和测速资料ρ·的作用十分有利。实测计算表明，本方法基本解决了初轨计算中轨道半长轴不易定准的困难，并具有定轨精度高、适用范围广、稳定性能好等优点，对静止卫星转移轨道入轨段超短弧段测量资料的初轨计算，作用尤为明显。     

关于卫星网整网自主定轨方法的探讨

随着在轨卫星数量的不断增多，卫星网的自主定轨已经成为迫切需要，本文重点阐述如何利用星间相对测量（相对距离测量和相对速度测量）技术，将卫星精密轨道确定方法和大地测量中的整网平差方法相结合，来实现卫星网的自主定轨，仿真结果表明，这一方法是切实有效的。