面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

基于误差随机过程无人飞行器的撞地概率计算公式

在误差随机过程为平稳正态过程的假设下，研究了无人飞行器撞地概率的计算问题。在已知地形数据的情况下，从理论上推导出无人飞行器只受到垂直干扰时的撞地概率的计算公式；并在仅利用地形特征参数的情况下，得到了较为简洁的计算公式，在进行无人飞行器航迹规划过程中可以实现撞地概率的实时计算。给出了无人飞行器既受到垂直干扰又受到水平干扰时的撞地概率的计算公式，并对它们的计算作了简化，得到了一个近似计算公式。讨论了撞地概率计算公式的应用问题，分析了误差随机过程的标准差、飞行器机动带宽及地形标准差对撞地概率的影响。     

不同尾翼受发动机羽流作用对弹体飞行性能的影响

针对某型靶弹在试验飞行时采用不同尾翼布局所得的截然不同的飞行结果，开展了固体火箭发动机喷流干扰对飞行器飞行性能影响的研究。结果表明，发动机喷流与发动机推力偏心、偏斜的共同作用将对飞行器飞行姿态和弹道产生影响，且影响程度与飞行器尾布局有很大关系。     

飞行器姿态的一种鲁棒自适应模糊解耦控制

飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出(MIMO)的特点。本文针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性，提出鲁棒自适应模糊解耦控制方法，对飞行姿态进行机动控制。首先，设计基于精确反馈线性化的模糊解耦控制环节。针对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项，采用H∞鲁棒补偿控制方法，使误差干扰项对系统的影响最小。为充分利用有限的模糊规则，采用非线性可调参数模糊模型。模糊参数的自适应调节律由李雅普诺夫综合法得到。数学仿真表明，该控制方案对于空间飞行器姿态系统中的非线性和参数不确定性具有较强的适应能力。     

小遥控飞行器用毫米波雷达

已经研制了一台９５ＧＨｚ的实验型毫米波雷达用来对小遥控飞行器所用的具有当今工艺水平的器件和技术进行评价。雷达被设计用于左恶劣天气时进行战术监视，工作方式包括高分辨率地面测绘、固定目标增强和动目标显示。     

通用航空飞行器气动布局设计优化

研究了通用航空飞行器气动布局设计优化问题。应用基于二次曲线的模线设计方法，实现了通用航空飞行器的参数化外形建模。采用修正的牛顿流理论进行高超声速气动特性计算。在保持纵向稳定性的条件下，以升阻比和容积效率最大化为目标，建立通用航空飞行器气动布局多目标优化模型。应用基于小生境竞争排挤机制的多目标遗传算法求得优化模型的非劣解集。将物理规划设计方法与稳定、高效的粒子群优化算法相结合，有效地求解该优化模型的折衷解。优化结果表明本文的通用航空飞行器气动布局设计优化方法是有效的。     

一种面向复杂探测环境的新型分体式制导策略

针对单一寻的飞行器在具有探测干扰屏障的制导场景中难以精确探测目标的问题,提出一种新型分体式制导策略。该策略采用两个飞行器分别完成对目标的观测与拦截,二者通过合理的信息交互与轨迹配合,从而令拦截器能够间接获取高精度制导信息。首先对分体式制导策略进行数学描述,建立分体相对运动模型和探测模型;然后将拦截器与目标间相对运动状态估计的Cramer-Rao下界作为探测性能指标并进行理论分析,从而指出观测轨迹是提高目标探测性能的关键因素;进而综合考虑目标探测性能与观察器的燃料消耗,将观测轨迹设计问题描述成一个动态多目标优化问题,并给出一种分解优化算法以提高求解效率;最后,仿真飞行算例验证了分体式制导策略的有效性。     

基于并联协作混合遗传算法的高超声速巡航飞行器一体化优化设计研究

遗传算法能以很高的概率找到全局最优解，不需要目标函数和约束条件的梯度信息。适合于工程优化设计。为增强遗传算法的局部搜索能力，提出了一种新的融合模式搜索方法和Powell方法的并联协作混合遗传算法。研究超燃冲压发动机为动力的高超声速巡航飞行器的一体化优化设计。系统分析了机身和超燃冲压发动机设计参数对飞行器总体性能的影响。通过建立高超声速巡航飞行器质量模型、气动力估算模型、气动热估算模型、超燃冲压发动机性能分析模型、控制模型和弹道分析模型，在满足参考任务要求的前题下，以飞行器起飞质量为目标函数，将并联协作混合遗传算法应用于最优总体方案和超燃冲压发动机方案一体化设计。完成了6设计变量的全局优化计算。算例表明，本文建立的一体化设计模型基本正确，并联协作混合遗传算法是用于高超声速巡航飞行器一体化优化设计的较好的优化算法。     

析构时间相关模型的面对称飞行器机动估计

针对现代战机大机动规避时机动加速度估计困难的问题,提出一种基于动力学析构时间相关运动模型(DTDM)的面对称飞行器目标机动估计算法。首先考虑面对称飞行器的大机动过载主要由主升力面升力产生,将飞行器动力学方程析构简化为主升力面过载和主升力面滚转角耦合的时间相关模型。然后,基于分段定常系统(PWCS)可观测性理论和奇异值分解(SVD)法对模型的可观测性进行分析,结果表明其可观性优于改进"当前"统计模型(MCSM)和Jerk模型。最后使用容积卡尔曼滤波(CKF)算法对战机大机动规避的典型场景进行数学仿真,仿真结果表明本文所提模型对面对称飞行器目标的大机动过载估计精度优于MCSM和Jerk模型。     

雷达干扰条件下射击毁伤概率模型研究

基于雷达干扰原理,从信号层面分析了雷达干扰对活动目标侦察校射雷达效能的影响,并给出了干扰条件下的效能指标计算模型。结合典型战术背景,研究了雷达干扰条件下对单个运动目标射击毁伤概率模型,仿真实验表明,该模型有效、可靠。     

高分辨率SAR图像分割及目标特征提取

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法,对分割得到的目标区域进行特征提取.分割方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响.然后提取目标区域6个特征以详细描述目标,实验结果表明：该方法计算速度快,能够从获得的目标区域得到大量有用的信息.     

基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独立分量分析的目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。     

基于全息技术的近程目标毫米波散射特性研究

针对近程条件下由于目标各散射点回波的干涉而产生“角闪烁”效应的问题,首次提出采用全息技术研究近程目标的毫米波散射特性。该方法利用相位干涉效应,补偿电磁波的波前球面弯曲,并通过对回波信号的数学建模,反演目标的散射场分布函数。给出了四类不同特征的目标进行近程RCS预测,预测结果与目标特性相一致,表明该方法切实有效。
     

图像边缘信号能量与MTF的相关研究

文章从边缘的角度出发，分析红外遥感图像质量的评价参数——边缘信号能量与调制传递函数MTF（Modulation Transfer Function）的关系。实验结果表明边缘信号能量能很好地反映MTF的变化，并针对某一特定地物建立实验室条件下边缘信号能量与MTF的数学关系模型。     

一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法

针对深空目标与空间相机相对运动造成的图像运动模糊问题,文章提出了一种基于图像形态学的运动模糊复原方法。首先运用图像形态学细化的方法消除图像中的冗余信息,快速提取图像中目标的特征;其次运用最小二乘法直线拟合方法对目标运动方向进行估计,再利用连通域划分结果对目标运动长度进行估计;最后采用约束最小二乘方滤波对退化模型进行逆推导运算来实现目标运动模糊复原。通过实验验证结果表明：文章提出的基于图像形态学的深空图像运动模糊复原方法能够正确估计运动模型参数,通用性强,易于在轨实现,可以处理目标与相机相对运动造成的运动模糊问题,在目标运动方向不一致的图像中取得了良好的复原效果。     

时变干扰下欠驱动AUV水平面轨迹跟踪的反步滑模控制

针对水下自主航天器AUV水平面的轨迹跟踪问题,建立时变外界干扰条件下的运动学模型以及动力学模型,将地面误差变量转换为艇体坐标变量,并推导得出其误差方程。基于Lyapunov稳定性理论研究反步滑模控制的相关算法,设计出时变干扰下的欠驱动AUV水平面轨迹跟踪控制器,最后分析了闭环控制系统中误差信号受到扰动时跟踪误差的敛散性。利用MATLAB/Simulink软件进行仿真实验,得出时变干扰作用下AUV对期望轨迹的跟踪情况,经实验验证本文设计的反步滑模控制器能有效地跟踪复杂轨迹,具有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于小波变换的图像融合增强算法

针对当前高速摄影系统不能保证采集的高帧频图像中所有目标物体聚焦清晰的特点,提出了一种基于小波变换的图像融合算法,对快速小波变换后得到的低频系数与高频系数采用一种改进型的融合规则进行算法仿真实验,并与传统的图像融合规则对比分析。     

复杂背景中红外弱小目标检测技术研究

对复杂背景中红外弱小目标检测识别的一种图像处理技术进行了研究。用最大中值滤波进行预处理以抑制孤立噪声影响,采用时域方差滤波抑制背景信息,对滤波后的图像根据直方图信息进行自适应二值化处理,由多帧轨迹确定目标。用实验与基于形态学算子滤波的目标检测算法进行了比较,结果表明该算法能获得较满意的目标检测结果,两种滤波方法的组合可有效提高信噪比。     

基于SVM的SAR图像中水上桥梁目标的检测

针对SAR图像中桥梁目标的特性,提出了一种基于统计特性和先验知识相结合的桥梁目标检测方法。通过对SAR图像中桥梁和背景的分析,首先对河流区域进行特征提取,再利用支持向量机方法对数据进行训练建模,通过训练后的模型对SAR图像中的河流进行分割,最后在分类后的二值图中按方向累加能量最小准则进行桥梁目标检测。基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法不需要对SAR图像进行复杂的预处理,有强的抗斑点噪声性,能快速检测SAR图像中的桥梁目标。     

多模自适应目标图像跟踪

本文建立了图像序列中含加性和乘性两种噪声模型影响下的目标偏移值测量模型。并针对目标机动性，采用多模虑波器和两段卡尔曼虑波器对目标状态进行估值，有效抑制了各种噪声影响，又消除了显式的目标机动性检测，且有较高的实时性和较少的存储量等优点。