拒止环境下基于"忠诚僚机"的护航策略

护航策略一直是各军事大国的重点研究内容之一,拒止环境具有强电磁干扰、强对抗博弈等特点,进而对护航策略提出了更高的要求。提出了一种基于分布式时变编队跟踪控制方法的护航策略,该策略中由高成本长机探测到敌方来袭导弹,在进行规避的同时,释放多个低成本僚机担任“忠诚僚机”。采用时变编队跟踪的控制方法,使僚机始终处于长机与敌方来袭导弹的视线轴上,必要时牺牲僚机以保全长机。针对敌方来袭导弹的方位角是全局信息,设计了分布式观测器对其进行估计。在拒止环境下,复杂电磁干扰带来通信时断时续,导致长机与僚机及僚机与僚机之间的通信拓扑存在切换。为应对电磁干扰对通信拓扑的破坏,提高抗电磁干扰能力,考虑僚机外部扰动和长机规避机动动作同时存在的情况,基于观测器理论、自适应控制理论和滑模控制理论,构造了具体通信拓扑切换机制的分布式控制协议,并利用Lyapunov理论证明了僚机采用该协议能够实现拒止环境下基于“忠诚僚机”的护航策略。通过仿真模拟导弹来袭场景,验证了所提策略的有效性。      

基于多维多层立体指标PNT优选策略与评估方法

复杂场景下,无人系统需要快速、可靠、精准决策的导航定位和授时(Positioning, Navigation, and Timing, PNT)手段。目前,PNT手段的优选大多依赖指挥员的经验,其任务繁重。为了将指挥员从决策任务中解放出来,进而专注于对战,需构建基于多维多层立体指标的PNT服务手段,以及设计PNT优选策略,并对优选策略进行评估。本文在无人系统可用的导航手段基础上,从系统工程思想出发,基于能评估思想体系和常规评估流程,建立无人系统PNT导航手段优选策略体系,通过模糊层次的分析方法,对体系指标进行量化。通过无人机的典型应用案例表明,本文所提的方法可以获得不同维度的综合效能定量数值,在多任务多场景下供指挥员参考并进行决策,该方法可为我国的PNT体系建设提供支撑。     

开环光纤陀螺信号测试与小波去噪

建立了开环光纤陀螺测试系统,分析了干涉型开环光纤陀螺信号中主要噪声的产生机理和特点,利用小波分析的方法进行了去噪.与常用的滤波方法如平滑滤波、低通滤波等进行了对比,结果表明,小波分析较好地满足了在噪声干扰下对光纤陀螺微弱输出信号的检测要求,在有效滤除了噪声的同时保留了信号的细节信息.文中分析了去噪阈值的选取,比较了不同小波基情况下去噪效果的差异,通过实验证明了多尺度小波分析对光纤陀螺信号去噪的有效性.     

三维高超声速底部喷流干扰流场数值模拟与试验研究

通过数值模拟和风洞试验两种手段对来流马赫数M∞=4、喷流压比Pj/P∞=156.8、不同迎角下的三维高超声速底部喷流干扰流场进行了研究.研究结果表明超声速底部喷流干扰流场结构复杂,有、无喷流时底部流场有很大不同,对气动力系数影响显著;在大喷流压比情况下,喷流干扰使导弹纵向气动力系数下降、压心前移.最后,对数值模拟与风洞试验在结果上的差异进行了分析.     

航天材料空间环境效应地面模拟试验标准体系

首先对航天器在不同轨道将遇到的空间环境进行了分析,对航天材料在不同空间环境下的损伤效应与机制进行了探讨,并对不同空间环境对航天材料的协同效应进行了研究。进而在对国内外主要航天机构或国家的航天材料空间环境效应地面模拟试验标准建设情况进行梳理的基础上,借鉴国外航天材料空间环境效应地面模拟试验评价标准的建立和使用经验,构建了由通用方法、单一空间环境和多因素空间环境协同作用下的航天材料空间环境效应地面模拟试验标准体系。     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法

工业机器人由于高效率、低成本被广泛应用于智能制造业,但较低的绝对定位精度限制了其在高精度制造领域的推广应用。为提升机器人绝对定位精度并解决传统复杂的误差建模问题,提出了一种基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法。首先在笛卡尔空间进行拉丁超立方采样规划,获得目标点姿态对误差的影响规律;然后建立基于遗传粒子群算法优化深度神经网络(GPSO–DNN)的定位误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后为验证该方法的准确性和优越性,与其他误差补偿模型进行对比。试验结果表明,基于GPSO–DNN的定位误差补偿方法的补偿精度最高,定位误差由补偿前的1.529mm减小为0.343mm,精度提高了77.57%。该方法能有效补偿机器人定位误差,大幅提高机器人的定位精度。     

主矢量法在空间近距离拦截优化中的应用

重点研究了在固定时间内利用主矢量原理判断近距离冲量拦截轨道燃料消耗是否最优的问题, 并对非最优情况提出了优化策略. 根据轨道动力学理论, 建立了近距离空间拦截轨道的数学模型. 根据主矢量理论给出了判断冲量拦截是否最优的理论依据, 并给出了优化方法. 利用仿真算例证实了优化的有效性. 通过对不同时间的空间拦截燃料消耗进行仿真比较分析, 提出了燃料消耗最优的拦截策略.      

综合测试设备校准技术研究

简要论述了综合测试设备校准技术的现状和技术特点,提出了系统校准的方法,并给出了基于虚拟仪器技术和LX I仪器总线技术建立综合测试设备校准装置的设计方案。     

Obtaining more accurate electron density profiles from bending angle with GPS occultation data: FORMOSAT-3/COSMIC constellation

Since 1995, with the first GPS occultation mission on board Low Earth Orbiter (LEO) GPS/MET, inversion techniques were being applied to GPS occultation data to retrieve accurate worldwide distributed refractivity profiles, i.e. electron density profiles in the case of Ionosphere. Important points to guarantee the accuracy is to take into account horizontal gradients and topside electron content above the LEO orbit. This allows improving the accuracy from 20% to 50%, depending on the conditions, latitude and epoch regarding to Solar cycle as reported in previous works.