复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题，基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型，并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等，以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后，针对终端约束和控制输入约束，依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹；针对动态避障问题的不等式约束，引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学，实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避；最后，依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化，获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

基于EWT的离心压气机出口动态压力样本熵分析

以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象，采用经验小波变换并结合样本熵特征，分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先，在分析系统动态压力波形特征的基础上，采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次，研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系，并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后，通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示：当系统由稳态进入喘振状态时，系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性，其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度，样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且，采用该方法抗干扰性能较好。     

基于强化学习的在轨目标逼近

从强化学习的角度,对在轨目标逼近问题进行研究,设计了一种整合制导与控制的端到端的算法.首先对在轨目标逼近问题进行数学建模;然后对强化学习算法原理进行简介,根据问题特点分析不同强化学习框架的优劣,确定以DDPG作为算法框架,并设计了基于强化学习的在轨目标逼近算法;最后通过仿真验证,分析了基于强化学习逼近算法的优劣性.     

模拟转子叶片丢失后外传载荷影响特性研究

航空适航法则及相关安全性标准中均对航空发动机叶片丢失后的安全性设计提出了要求，为此需要明确关键零件在叶片丢失后所承受的载荷环境。本文利用Newmark-β法求解载荷传递系统的瞬态运动微分方程，得到振动响应与力载荷的关系。设计了模拟转子不平衡响应试验，进行突加不平衡质量后的转子响应测试，进而通过试验件内外振动响应获得了冲击载荷的传递规律。同时为研究阻尼在叶片丢失外传载荷中的影响效果，通过控制对试验件阻尼器是否供油，进行了有支点阻尼及无支点阻尼的振动响应对比试验。研究结果表明，冲击载荷在通过静子件后会产生明显衰减，本文试验对象传递比最高仅为53%，远离转子支承处所承受的载荷远低于转子支承处的载荷。同时，阻尼会明显降低冲击瞬间的外传载荷，但对转子稳定后的稳态载荷影响较小。本文研究表明：进行航空发动机叶片丢失条件下安全性分析时，需考虑冲击载荷的衰减及阻尼影响。另外，合理的阻尼器布局将有效降低叶片丢失时产生的冲击载荷作用，有助于提升发动机的抗冲击能力。     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

反导预警相控阵雷达网目标分配方法

针对相控阵雷达网跟踪弹道导弹目标时的资源管理问题，分析阐述反导预警作战场景，提出综合目标跟踪精度和雷达切换频率的目标分配效益函数，从雷达能量、时间及雷达与目标可见性三方面建立约束条件，以准确反映目标分配过程中的实际限制，在此基础上构建反导预警相控阵雷达网目标分配模型。根据反导预警任务特点，设置目标分配的自适应间隔，以提高模型设计合理性。就稀疏弹道导弹目标跟踪、密集弹道导弹目标跟踪2种场景进行仿真实验，结果表明:运用所提方法能够有效实现目标分配，提升相控阵雷达网资源利用效率，并能够减少雷达切换次数。      

面向快速响应产品的星上目标定位及识别方法

针对遥感卫星星上目标的定位及识别，本文面向快速响应应用需求，首先对星上目标定位及识别工作模式进行研究，总结出狭义和广义两种模式，其次重点对像方-物方坐标双向定位算法进行梳理，并针对典型地物目标星上自动识别算法提出研究思路，最后给出算法的应用方法流程。本文研究为快速响应产品星上智能处理提供方法参考。     

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点，分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先，通过分析拦截弹与目标的相对运动关系，推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件，此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定；其次，以拦截弹和目标速度前置角为坐标系，推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成，RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成；然后，利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间，得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论；最后，开展了四种情形下的仿真，验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。