一种新的飞行控制系统结构研究

从分析人类神经控制系统的特点出发,采用类比的方法,根据分层递阶的思想,提出一种我国下一代战斗机的飞行控制平台结构.该递阶结构分为三层,即决策层、组织协调层和执行层.并根据各个机载任务的地位和使用资源的不同将其分别归属到这三个不同的层次中.最后,根据目前的软/硬件水平,提出了一个与此递阶结构相适应的物理布局方案.     

先进战斗机的飞行控制计算机系统研究

 先进战斗机具有超声速巡航、隐身性、敏捷性和短距/垂直起降(STOVL)等技术特征。这要求先进战斗机不但在气动外形和推进系统与传统战斗机不同，而且还必须改善飞行控制系统的结构和功能。首先详细分析了F-22战斗机和联合攻击机（JSF）的飞行控制计算机系统组成和结构，并对它们的典型特征进行了分析。随后，根据中国目前的微电子工业技术和软件技术水平，探讨了研制适合中国的下一代战斗机飞控计算机系统的多项关键技术和发展思路。     

飞行员与决策辅助系统之间的权限划分

研究了人和机器在处理不确定信息的可靠性差别,并从OODA(观测、评价、决策、作用)的思想出发,在研究了权限分配和辅助级别划分的方法后,提出了辅助系统的运行模式和设计原则,然后提出了基于效费值评估的定量模型,并基于此定量模型给出了可实现辅助级别动态判定的系统结构,最后给出了辅助系统的动态判定仿真示例。     

多无人机同时到达的分散化控制方法

多无人机(UAV)同时到达是典型的协同控制问题,在编队飞行、协同攻击中都有应用。以多无人机协同多目标攻击为应用背景,对多无人机同时到达问题进行了研究。考虑到战场环境的动态性和不确定性以及无人机自身的特点,提出一种适用于多无人机同时到达的分散化控制方法,其内容包括仅依靠局部信息交互的分散化控制结构和基于一致性算法的分散化控制策略。为方便操作员控制无人机群体的整体行为,分别设计了引入外部参考信号和虚拟Leader的分散化控制策略。根据路径规划和速度控制的不同特点将二者结合起来,利用它们的互补优势来应对路径误差和突发威胁等不利因素的影响。仿真结果表明,本文提出的分散化控制方法能够实现多无人机同时到达,并且具有很好的灵活性、鲁棒性、可靠性和可伸缩性。     

异构多无人机协同目标跟踪分散化最优控制

针对主被动传感器协同目标跟踪需要,考虑到可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,建立了适于不同测量类型和不同测量维数的异构多传感器分散化信息融合算法.以极大化信息融合所得到的信息熵及无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicles)观测信息质量为效能函数,建立了异构多UAV协同目标跟踪的分散化最优控制代价函数以及通信、防撞和控制等约束模型.实现了多UAV协同目标跟踪的分散化模型预测控制,并分析了通讯噪声等因素对分散化信息融合和协同控制的影响.     

多导弹分布式自适应协同制导方法

针对多导弹的齐射攻击问题,提出了一种具有异构"领弹-被领弹"的分布式自适应协同制导方法.该方法在局部通信和传统比例导引基础上,基于分布式网络同步原理设计了领弹和被领弹的分布式协同制导律.领弹的分布协同制导基于固定系数的比例导引律,而被领弹的分布协同制导则基于自适应可变系数的比例导引律,并设计了被领弹比例导引系数的分布式自适应调节规律.给出了5枚导弹协同目标攻击的仿真结果,验证了该自适应分布式协同制导算法的有效性.