场协同原理在高超声速化学非平衡流动中的推广

应用理论分析与数值模拟方法，将对流传热的场协同原理从不可压缩流动推广至高超声速化学非平衡流动中。结果表明，高超声速化学非平衡层流与湍流的热流密度取决于流动的当地单位体积的动量与单位质量总焓梯度的协同。用当地单位体积的动量与单位质量总焓梯度的协同研究高超声速化学非平衡流动的壁面传热问题，对层流流动下的对流传热，不但计及了高超声速化学非平衡流的密度变化对热流密度的影响，而且包括了静焓梯度、压力梯度、边界层内的分子黏性剪切效应对热流密度的作用；对湍流问题，除了上述层流流动各项对热流密度的影响外，还计及了雷诺剪切应力对热流密度的作用。考虑到高超声速化学非平衡流静焓的定义，高超声速化学非平衡层流及湍流的场协同同时计及所有组分的平动能、转动能、振动能及电子能等梯度的贡献。     

同步误差条件下的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象，针对双基地雷达时间、空间及频率同步误差导致的逆合成孔径雷达图像散焦问题，提出基于离散多项式相位变换的自聚焦算法。算法首先将目标平动、转动及同步误差导致的相位项统一建模为高阶多项式，利用离散多项式相位变换方法估计高阶多项式系数并据此构建补偿相位项，完成高阶相位补偿。最后进行方位压缩得到高聚焦度的二维ISAR像。算法通过选取合适的延时参数及成像积累时间可得到高精度参数估计及相位补偿，理论分析和仿真校验了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。     

Evasion guidance algorithms for air-breathing hypersonic vehicles in three-player pursuit-evasion games

In practical combat scenario, the cooperative intercept strategies are often carefully designed, and it is challenging for the hypersonic vehicles to achieve successful evasion. Based on the analysis, it can be found that if several Successive Pursuers come from the Same Direction (SPSD) and flight with a proper spacing, the evasion difficulty may increase greatly. To address this problem, we focus on the evasion guidance strategy design for the Air-breathing Hypersonic Vehicles (AHVs) under the SPSD combat scenario. In order to avoid the induced influence on the scramjet, altitude and speed of the vehicle, the lateral maneuver and evasion are employed. To guarantee the remnant maneuver ability, the concept of specified miss distance is introduced and utilized to generate the guidance command for the AHV. In the framework of constrained optimal control, the analytical expression of the evasion command is derived, and the constraints of the overload can be ensured to be never violated. In fact, by analyzing the spacing of the pursers, it can be classified whether the cooperative pursuit is formed. For the coordination-unformed multiple pursers, the evasion can be achieved lightly by the proposed strategy. If the coordination is formed, the proposed method will generate a large reverse direction maneuver, and the successful evasion can be maintained as a result. The performance of the proposed algorithms is tested in numerical simulations.     

带轴对称台阶的圆锥高超声速边界层转捩试验

在Ma 6风洞内，通过高频脉动压力测试技术和基于纳米粒子示踪的平面激光散射(NPLS)技术，分别对带前向、后向轴对称台阶的圆锥高超声速边界层转捩进行了试验研究。采用功率谱密度分析和互相关计算等方法对脉动压力数据进行分析，得到了边界层中扰动波的发展规律，定量分析了第二模态波的相关参数。结果显示：两种模型中第二模态波在沿流向向下游发展的过程中，其幅值均先增大再衰减、特征频率均逐渐减小；特征频率和传播速度整体上均随雷诺数的增大而增加(后台阶模型中特征频率由100 kHz增至196 kHz，前台阶中则由 97 kHz 增至174 kHz)、波长变化规律则与之相反(后台阶中由6.35 mm降至4.54 mm，前台阶由7.35 mm降至 4.66 mm )；后台阶模型中第二模态波初次出现位置比前台阶中更靠近上游，边界层转捩位置较前台阶前移。将NPLS结果与高频脉动压力测试结果进行对比，两者吻合较好。     

谱估计理论在弹道数据参数化建模中的应用

针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题，提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号，研究其变化规律：首先，通过线性消势法消除信号的线性趋势，将其转变为平稳信号，以便于进行谱估计；然后，采用Welch算法给出大致的谱图，结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数，以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题；最终，给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明，使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前，目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时，随着脑科学研究的不断深入，人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻，利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)，提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法，包括：基于演算侧抑制的目标检测算法，基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明，将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域，有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

翻滚非合作目标逼近与跟踪的轨道和姿态控制

面向近距离逼近与捕获翻滚非合作目标的在轨服务空间清理任务需求,研究了航天器非合作式交会对接的轨道和姿态控制问题。在控制输入受限约束下,考虑存在参数不确定性和外部扰动的情况,结合滑模控制和自适应控制技术,分别进行鲁棒自适应位置和姿态控制器设计。利用自适应控制估计参数不确定性、未知干扰上界以及滑模控制反馈系数矩阵,提高了系统的鲁棒性。通过李雅普诺夫理论证明了系统在控制器作用下全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了控制器的有效性,能够有效解决与高速旋转非合作目标的稳定相对位姿关系建立的难题。     

分析计算航天飞机气动系数的边界元局部方法

空间运载工具设计阶段为分析比较不同外形高超音速各流动领域的性能,广泛应用局部方法。在其原始形式下,形状函数计算繁复,并限于简单几何外形组成的轴对称体。用边界元局部方法进行形状函数计算,可免去原局部方法面积分的繁复和藉助表格的局限。对STS-1轨道飞行器外形进行计算得到丁形状函数,并根据实验数据确定领域系数。由此计算出飞行器的法向力、轴向力和俯仰力矩系数,计算结果与实验数据相符。     

跟踪飞机机动的自适应滤波方法

本文研究了对目标机动的最优检测问题,针对飞机主要有三种飞行状态:匀速直线运动、加速直线运动与圆运动这一特点,提出了既探测飞机机动又同时判断飞机作何种形式的机动的方法;并建议对飞机的不同飞行状态,采用相应的动态模型。在此基础上,给出了自适应滤波方法。最后给出的仿真计算果表明,自适应滤波方法有较高的跟踪精度。     

机载多目标跟踪系统模型和运动补偿

研究多目标跟踪技术在机载雷达应用中的特殊问题——坐标系的选择、载机运动的稳定与补偿。建立了数学模型 ,进行了仿真研究。研究结果表明 :载机运动的稳定与补偿是机载多目标跟踪中必须重视的问题 ,并得出基于 NED和 RHV的组合坐标系下的模型 ,在机载应用中有很好的性能。优点是易于解耦、避免了非线性、降低了计算量、且有较高的精度