再入机动飞行器数学仿真研究

本文讨论了再入机动飞行器三自由度和六自由度仿真和分析。三自由度仿真研究了再入机动飞行器的导引规律和减速控制规律，证明了其合理性，且精度是满足要求的。而六自由度仿真说明了飞行器再入过程中虽然有静稳定和静不稳定交替出现的飞行状态，且动压变化大，如控制系统和制导方法设计良好，其精度仍可满足要求     

连续推力机动轨道优化设计的贝塞尔曲线法

提出一种基于贝塞尔曲线的平面机动轨道设计方法。该方法将贝塞尔曲线方程与轨道形状方程相结合,利用得到的复合函数作为轨道方程来对机动轨道进行数学描述;通过约束条件获得可行的机动轨道族,由控制点设计给出具体的优化变量,将累积速度增量作为优化指标函数;并利用优化算法完成参数优化,从而得到最优机动轨道。最后针对设计的机动轨道推力峰值较大的问题,进一步提出了分段贝塞尔曲线法,在降低推力峰值的同时,可进一步降低燃料消耗,并在平面机动转移轨道设计的基础上,通过梯度下降对自由控制点进行修正,解决了考虑时间约束的平面轨道交会问题。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域,研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容,文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前,对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向,通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点,探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合,这对研究更为先进的单目标跟踪技术,进一步提高跟踪精度和整体性能,具有一定的参考价值。此外,文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来,广泛应用于工程实践中;探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法;考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

一种利用剩磁标定的星光/磁测备份自主导航方法

针对空间机动平台GNSS导航系统易受干扰的缺陷,提出一种基于剩磁标定的磁测/星光备份的自主导航方案。当GNSS信号完好时,利用GNSS高精度测量信息和磁强计/星敏带剩磁干扰的联合测量信息不仅可实时估计出机动平台导航参数,同时准确标定出运行环境的剩余磁场强度;当GNSS信号受干扰中断时,在剩磁准确标定的基础上启用磁场/星光备份自主导航方案完成机动平台的导航参数实时估计。由仿真结果可知,当GNSS信号正常时该导航方案具备较高的剩磁标定精度,三轴标定误差为0.026nT,0.293nT,0.107nT;而当GNSS信号受干扰时,备份导航方案三轴位置估计误差为87.3m,172.5m,65.2m,三轴速度估计误差为0.78m/s,0.86m/s, 1.04m/s。 仿真结果表明该方案具备较强的可行性。     

空间舱外机动装置发展综述

介绍了国外几种主要空间舱外机动装置的特点和性能，比较分析了系绳、机械、喷气机动等舱外机动装置的特点。认为小型的喷气机动装置（SAFER）最适合作为我国今后航天员空间活动的机动与救生工具。     

空袭目标威胁评估模型研究

以航路捷径、目标类型、机动特性、到达发射区近界的剩余时间，以及电子干扰为主要影响因素，结合多通道防空武器系统的特点，建立了基于层次分析法和模糊综合决策法的空袭目标威胁评估模型。用层次分析法确定各因素权重，以分段函数的形式给出权重系数。针对一给定的中程防空武器系统，用模糊统计计算各影响因素的隶属函数，并给出了模型的计算流程。仿真结果表明，所设计的模型能较准确地评估来袭目标的危险性，且具有较高的灵敏度。     

机动反面导弹拦截随机分析

在弹道导弹防御和海上防御作战中，对机动反面导弹的拦截可表述为一个信息欠缺、零和（一 方得益，另一方受损）和追逃为其特点的博奕问题。在这场博奕中，逃逸导弹受到强制约束。假如来袭导弹的有关信息掌握得很全面，但仍未获得成功的防空拦截效果，那只能说明此类信息完备型博奕问题的解是采取混合战略。盲眼反面导弹在设计上具有按照随机机动指令序列进行机动飞机的性能。拦截导弹的制导规律包含有一个偏差，它可以部分补偿在获得令人满意的决定性拦截效果方面存在的能力不足，并得到拦截成功的非零概率。此外，该防御系统必须适时发射拦截导弹，即于来袭之面导弹的随机选定初始段开始发射。本文还就对作为上述作战背景情况下的诸参数的一个函数－拦截导弹成功概率进行评估的新技术作了介绍。     

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.