月地返回轨道误差分析和第一次中途修正时机

分析了月地返回飞行过程中的误差因素和量级采用蒙特卡洛法和统计理论,定量分析了月地返回轨道入轨时刻误差、入轨状态误差、入轨控制误差、转移段定轨误差、中途修正控制误差等各种误差对轨道终端参数的影响。给出了月地返回轨道中途修正的计算步骤,然后以预期再入时刻和目标再入点为修正目标,采用微分改正法计算中途修正所需的速度增量。结合误差分析结果和测控条件,给出第一次中途修正时机的建议和一个具体算例,计算结果表明所提中途修正方法和策略可以修正入轨误差、定轨误差和控制误差的影响,使月地返回轨道可以按预期的再入时刻返回预定再入点。     

基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划

翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。     

风场中基于神经网络的炸弹弹道落点拟合分析

介绍了两种炸弹弹道落点拟合神经网络模型,对各模型的优缺点以及处理结果进行了分析。提出了采用广义回归神经网络来处理炸弹弹道落点拟合问题,弹道的落点参数、初始投放条件与风场可通过神经网络的阈值和权值来表现。仿真结果表明,应用广义回归神经网络进行弹道落点拟合,具有算法可行性好、拟合精度高、速度快等优点,而且运算简单;该方法在实战中有很高的参考价值和工程实用价值。     

Hybrid optimization for multiple-impulse reconfiguration trajectories of satellite formation flying

A hybrid optimization method is developed for fuel-optimal reconfigurations of a group of satellites flying in formation. The genetic algorithm performs a global search to find two-impulse trajectories, and primer vector analysis finds multiple-impulsive local optimal trajectories with the two-impulse trajectories as initial guesses. Hybrid optimization finds globally optimal trajectories for formation reconfigurations, including formation resizing, reassignment and reorientation maneuvers. Multiple-impulse trajectories reduce the fuel consumption from the two-impulse trajectories by up to 4.4% for those maneuvers. In real missions, satellites can follow two-impulse trajectories to gain the advantage of a smaller number of impulses, with the cost of slightly more propellant. The qualitative characteristics of the optimal trajectories are analyzed from the number of optimal trajectories found by hybrid optimization.     

3-D position estimation of isolated target and optimal trajectory choice in parasitic synthetic aperture radar

Bistatic SAR (BSAR) systems have recently been the subject of several studies, but little attention has been given to the potential of the location of targets. In the paper, the performance of the estimation of 3-D position of a target (TPE) in parasitic SAR is obtained analytically and illustrated by computer simulation using ambiguity function analysis, and the maximum likelihood estimate (MLE) approach. It was shown that by using a multi look parasitic BSAR all three coordinates of an isolated point target (IPT) could be evaluated. Analytical closed form equations that characterize the measurement accuracy were derived. In the final these equations will be used to demonstrate various cases of more practical, including optimal trajectories choice under any geometry configuration case, moreover, the conclusion is verified via Matlab.     

基于Matlab Simulink的弹道仿真方法

弹道仿真软件有助于飞航导弹武器飞行试验结果的分析与评定。为此,设计了基于Matlab Simulink的弹道仿真计算方法,建立了六自由度空间弹道数学模型,利用导弹相关的气动数据和控制参数测试了算法,实现了软件,仿真结果证明了该模型的准确性和可信度。     

基于动态贝叶斯的反舰导弹弹型识别

使用反舰导弹对舰艇进行饱和攻击是当前对舰攻击的主要方式。首先,提出了动态贝叶斯网络(DBN)的理论及算法;其次,根据反舰导弹的高度、速度、过载、机动方式等弹道特性和RCS、雷达频率等导弹自身特性,建立了对反舰导弹进行弹型识别的DBN模型;最后,通过仿真算例验证了DBN模型的有效性,这为实际解决反舰导弹进行弹型识别的问题,提供了一种思路。     

基于卫星观测数据的弹道导弹初始状态估计

利用卫星探测数据对大气层外飞行的弹道导弹弹道进行估计。在极大似然估计中,由于卫星探测导弹运动的可观测性较差,使初始点估计变得十分病态,传统的Gauss Newton迭代算法不再适用,而采用较为复杂Levenberg Marquardt算法,分别对单颗卫星和两颗卫星的情况进行了Monte Carlo仿真,得到了各自的归一化残差测量误差(代价函数),结果表明该算法有效。     

月面上升的轨迹优化与参数分析

面向月球采样返回任务分析需求,对月面上升段的轨迹优化及燃料消耗影响因素进行了研究。基于上升器运动模型,建立以燃料消耗最优为目标考虑入轨约束的轨迹优化模型,通过Gauss伪谱法和序列二次规划求解上升过程最优推力方向。改变运动模型中的初始推重比、入轨约束中的目标轨道参数,根据轨迹优化结果得到对应的燃料消耗,分析了这些因素对上升器燃料消耗的影响。针对上升器非共面起飞的问题,提出了上升偏航、升交点调整、倾角调整3种方案,从燃料消耗的角度分析了各方案的适用情况,为未来工程应用提供参考。     

折叠式变体飞行器轨迹优化及控制分析

针对临近空间高超声速飞行器存在的问题，设计了一种折叠翼飞行器，可以通过折叠机翼来适应各种飞行状态，保持最优的气动特性。并针对临近空间滑翔式高超声速的特点，采用高斯伪谱法对固定翼飞行器和折叠翼飞行器的轨迹优化，通过将折叠翼飞行器与传统固定翼飞行器在射程能力、规避热流能力方面进行对比，提出了一种综合目标的轨迹优化思想。设计的折叠翼飞行器相比传统固定翼飞行器性能更加优越，更适合临近空间环境，提高了17.67%的航程，减少了热流率峰值的35.72%，并通过控制系统的设计和仿真加以验证，仿真结果表明变体飞行器机动能力相比固定翼飞行器有了显著的提高。