应用逆系统方法设计空空导弹控制器

对非线性控制的逆系统方法原理进行了介绍，将该方法应用于空空导弹制导设计中，设计了导弹质心运动动力学系统的控制器，该控制器通过对弹道坐标系下导弹的纵向过载和法向过载实施控制，可使导弹在控制系统中的速度、偏航角和俯仰角输出信息渐近跟踪制导指令，以实现空空导弹对攻击目标的跟踪。     

引入神经网络的交互式多模型算法

 在交互式多模型算法中引入神经网络算法以改进目标跟踪的精度。利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改,提高该算法的性能,然后采用交互作用多模型算法跟踪机动目标,提高了机动目标的跟踪精度。     

影响图对策在多机协同空战中的应用

为了解决不确定环境下空战机动决策问题,将影响图和对策论引入到多机协同空战中,提出了协同影响图对策模型.首先确定群机空战转化为多个小编队作战的原则,然后在协同的思想下把多对多空战模型转化为多个一对一空战模型,最后在不确定环境下,运用影响图对策理论解决一对一空战.针对影响图对策模型计算量大的问题,采用移动平均控制法进行求解.空战仿真结果表明该模型的有效性.     

一类组合神经网络在协同空战分析中的应用

为了在恶劣、复杂的协同空战环境里帮助飞行员进行更有效的决策，在其指挥级，提出了一类有／无教师组合神经网络－ＰＢ－ＳＯＦＭ网络，并用它来完成目标分析和攻击排序。对于典型的２：４空战，给出了ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的结构，并探讨了各个子网的训练和测试方法，及该组合神经网络的使用方法。设计并实现了一个基于ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的多机协同空战仿真系统。仿真结果表明，该系统是可行的。     

基于模糊逻辑系统的空空导弹攻击区拟合

将空空导弹攻击区的拟合表示成一非线性逼近问题 ,从而利用模糊逻辑系统的万能逼近性质 ,并结合误差反向传播学习算法 (BP算法 )实现了对导弹攻击区的自动学习。在此基础上 ,提出了利用扩展的 T- S推理进行攻击区分组逼近与综合的方法。仿真结果表明该方法具有精度高、参数少、通用性强等优点。     

地形跟随系统的并行预测控制方法

本文基于脉动（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ）阵列结构，提出了一种基于状态空间模型预测控制的并行算法，这种算法可以通过阵列结构并行实现，以满足地形跟随系统的实时控制参数合成的要求     

基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取

为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简，以提高空战决策的实时性，将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中，提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广，讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后，通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证，结果表明：空战的冗余信息是可以约简的；此算法可提取出对空战起主要作用的属性，即雷达／中距弹信息；并且在保证空战关键分类结果不变的情况下，可生成用于战术决策的最小简化策略，所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。     

自适应广义预测控制系统的鲁棒稳定性分析

 研究当被控对象具有未建模动态、参数时变、非线性以及有界干扰时,自适应广义预测控制系统的鲁棒稳定性。提出了分析和设计鲁棒自适应广义预测控制系统的一般理论和方法。给出了一类满足弱化鲁棒稳定性条件的鲁棒参数自适应算法,并根据确定性等价原理将它和鲁棒广义预测控制律结合,建立了鲁棒间接自适应广义预测控制算法。采用统一的理论分析了已建立的自适应广义预测控制算法的全局稳定性和鲁棒性,得出了自适应控制系统具有鲁棒稳定性的新条件：自适应验后误差和对象参数估值变化的均值渐近小,从而弱化了现有自适应控制系统的鲁棒稳定性条件。     

广义预测自适应控制器在导弹控制系统设计中应用

 将一种新的广义预测自适应控制算法应用于快速时变的导弹控制系统设计中。讨论了设计参数对控制系统性能的影响;针对自适应控制信号过大,提出了改进方案,增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。大量的数字仿真结果表明:运用该方案设计的导弹控制系统具有很好的跟踪性能和强的抗干扰能力;对系统阶次、参数、时延和采样周期的变化具有很强的鲁棒性;自适应算法中,对验前知识要求少,实现起来也比较简单。     

空空导弹的越肩发射和后射

越肩发射是一种新的攻击方式,也是战斗机利用机载火控系统控制空空导弹攻击尾追敌机的方法