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.     

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。      

倾角回转误差算法问题分析及改进

对倾角回转误差的算法和公式进行了积极探讨,对GJB1801-1993中倾角回转误差算法进行改进尝试并通过对测试方法进行理论分析和一组典型数据的计算结果对此予以进行证明。在此基础上对倾角回转误差算法进行了修正,增加约束条件:消除的一阶谐波分量必须幅值相同,相位相差90°,从而得到修正公式。再从基本误差定义出发,重新对倾角回转误差进行推导,得到了相同的结果。     

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。     

反推力装置运动学与动力学仿真

为了研究叶栅式反推力装置各部件在工作过程中的运动学与动力学特性,根据机构运动原理对反推力装置进行简化并建立了运动学与动力学数学模型。以滑动整流罩位移与阻流门所受气动负荷为输入进行运动学与动力学仿真,得到了反推力装置各部件的位移、速度及受力特性曲线,并对比分析了在不同尺寸参数下各部件特征点的运动轨迹和反推力装置负载力变化。结果表明:运动学及动力学仿真结果与工程实际相符；反推力装置机构参数选择不合理时,各设计点会发生干涉现象并导致机构无法运动;机构参数变化对负载力最大值影响尤为突出,在阻流门AC段长度值增大6%,阻流门CB段长度值减小9%的情况下,负载力正向最大值将增大19.53%,负向最大值增大12.67%。研究方法及研究结果可为反推力装置运动学及动力学分析,以及为反推力装置机构优化设计提供参考。      

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法，具有较为灵活的并行化跟踪方式，能够较好地维持跟踪目标的假设状态，具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段，但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器，实现视频图像中的飞行器跟踪，跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象，跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法，建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪，在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型，通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据，检验飞行器目标的跟踪效果。