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智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力:智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。 相似文献
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针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先,将飞行器模型化为严反馈形式,以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅,并保证限幅信号的可导性,限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰,设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明,本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。 相似文献
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针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。 相似文献
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介绍了LDPC码的编译码原理,建立了一种应用LDPC码的联合信源信道编码图像传输系统结构,对其性能进行了分析,并给出了LDPC码在联合信源信道编码中应用的进一步研究方向。 相似文献
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发展一种健全的高安全性飞行锁控制系统解锁控制架构在民用飞机舱门电控中是相当重要的。飞行锁控制系统用于防止飞机在飞行过程中人为意外打开旅客登机门、服务门和应急门的操作。在适航审查活动中,定义了飞行锁控制系统在地面应急撤离阶段无法解锁的I类安全性事件。按照飞行锁控制系统实际使用需求和适航规章要求,设置较为宽松的解锁逻辑。为了实现飞行锁控制系统在应急阶段的高安全性要求,提高系统的鲁棒性和可靠性,在飞行锁控制系统中引入应急撤离系统控制信号和驾驶舱手动控制信号使用机制以提升应急撤离情况下的自动控制以及飞行员对飞行锁控制系统的控制权限。该项飞行锁控制系统设计将飞行锁控制系统功能研制保证等级由A级下调至C级,有效降低了研制成本和人员研制精力,同时提升了飞行锁控制系统的安全性,达到飞行锁控制系统的全面控制和精细化管理。 相似文献