Satellite proximate interception vector guidance based on differential games

This paper studies the proximate satellite interception guidance strategies where both the interceptor and target can perform orbital maneuvers with magnitude limited thrusts. This problem is regarded as a pursuit-evasion game since satellites in both sides will try their best to capture or escape. In this game, the distance of these two players is small enough so that the highly nonlinear earth-centered gravitational dynamics can be reduced to the linear Clohessy-Wiltshire (CW) equations. The system is then simplified by introducing the zero effort miss variables. Saddle solution is formulated for the pursuit-evasion game and time-to-go is estimated similarly as that for the exo-atmospheric interception. Then a vector guidance is derived to ensure that the interception can be achieved in the optimal time. The proposed guidance law is validated by numerical simulations.     

带角度约束的多飞行器编队协同拦截制导律设计

针对多枚飞行器协同拦截同一目标的问题,在最优控制与时间调整相结合的基础上,设计了一种带有时间约束与角度约束的协同制导律。首先,在初始时刻(或中段制导结束时刻),根据初始状态及终端角度约束情况,以指定策略为编队中的各飞行器分配拦截角度。其次,采用线性化最优控制的设计方法,解算带有拦截角度约束的最优导引指令。最后,在求解针对运动目标的飞行器剩余时间估计的基础上,根据一致性的方法推导时间调整项的导引指令。仿真结果表明,在典型背景下,设计的制导律能够使多枚飞行器以特定的编队构型协同拦截同一目标,从而有效提高拦截概率。     

基于改进灰狼优化算法的电子干扰机空域划设

在现代化战争中,遂行突防任务的战斗机通常需要与电子干扰机协同配合,来完成特定的任务。为了更高效地利用空域资源,针对突防作战中干扰机的最优空域划设问题,在给出电子干扰下雷达探测范围、航线安全间隔以及有效干扰时间的基础上,建立电子干扰机的最优空域划设模型;在原始灰狼算法中将线性调节参数改为非线性调节参数,同时引入粒子群算法中的记忆功能,改进原始灰狼算法;并采用改进的灰狼优化算法寻找最优的空域基准点,进而确定电子干扰机的最优空域范围。结果表明:对于特定的突防任务,改进的灰狼优化算法比原始灰狼优化算法和粒子群算法更具优越性,能够快速、高效地找到最优的空域基准点;本文所建立的电子干扰机的最优空域划设模型是科学、有效的。     

基于事件驱动的容积卡尔曼滤波定位算法

以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动（stochastic event-triggered）的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动（detected event-triggered）模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波（CKF）算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF（DECKF）和随机事件驱动CKF（SECKF）两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。     

适用于时变不确定系统的并行模型自适应估计

摘要： 针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波（KF）.为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法,其中一个滤波器为KF,用于在未出现模型不确定性的情况下,对系统进行最优状态估计;另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波（AKF）,用于在出现模型不确定性的情况下,对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例,分析算法的性能.仿真结果表明,利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷,从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况.     

基于值域的多约束GNSS单频单历元定姿新算法

多天线增强了全球卫星导航系统（GNSS）单频单历元姿态测量解算模型的强度,但随着天线数量增加,模糊度维数成倍增加,从模糊度域确定搜索空间的计算量将显著增长。基于此,提出了基于值域的多约束多天线GNSS单频单历元姿态测量新算法：该算法将姿态约束融入值域搜索模型,利用姿态约束条件推导搜索步长,通过姿态域三维搜索确定模糊度搜索空间,以基于最优条件姿态解非迭代近似估计的方法固定模糊度。实验结果表明,新算法中模糊度搜索效率较原方法提高约65.8%,固定模糊度效率较标准迭代算法提高约95.3%,且与标准迭代算法性能相当;所提算法能够实现GNSS单频单历元的模糊度固定和载体全姿态测量,具有较高的正确率。