一种改进的观测器算法在制导中的应用

研究了导弹视线角和视线角速度可测情况下的制导信息估计问题,给出了一种改进的CB观测器(Cost-Based Observer)设计算法。基于非线性平面拦截模型,将目标机动看作一阶马尔可夫过程建立了制导信息滤波的非线性状态方程并将其化为SDC模型。针对系统能观性不足问题,提出了多状态相关系数矩阵加权组合的方案对CB观测器进行改进。并将其用于估计弹目相对距离、相对速度和目标机动加速度,利用估计的制导信息进行制导计算并与制导信息完全可测情况进行比较研究。最后,采用比例导引律进行仿真,结果表明本文所设计的观测器估计精度较高,且能满足制导性能要求。     

基于协同滤波轨迹预测的机动目标RTPN拦截制导律

针对当前空中威胁目标拦截的实际需求,结合拦截器本身的机动能力,基于全覆盖协同策略,提出一种协同探测的现实真比例导引律（RTPN）制导拦截方法。所提方法解决了传统RTPN方法未考虑拦截器饱和过载限制及对任意机动目标捕获区域的确定问题。此外,针对拦截过程中对目标运动轨迹测量误差及协同探测数据丢包所引起的数据融合精度和鲁棒性问题,提出一种分布式协同滤波算法;针对数据传输和拦截器本身动力学响应延迟等问题,提出一种航迹预测算法。仿真结果验证所提方法能够有效解决饱和过载下的捕获区域确定及动力学延迟问题,及协同探测数据融合中数据丢包所引起的鲁棒性和精度问题。     

从三起案例谈处置民航虚假威胁信息事件的基本原则

CCA飞机遭遇"诈弹"事件,近年来屡屡出现,引起了社会舆论的高度关注,仅2012年媒体就公开报道四起类似案件。嫌疑人作案手段不一,有的使用改号软件,有的通过网络报警,还有的使用网络电话。本文作者从几年中广泛引起关注的三起案例着手,对此类事件的不同类型加以分析,并就民航处置"诈弹"事件的基本原则进行探讨,以期有关部门能在发生这类事件后,通过综合分析来辩明信息的真伪,结合事件发生的前因后果,全面分析并判断事件性质,从而采取不同的处置措施。2012年8月以来,我国接连发生多起针对民航航班的虚假威胁信息事件,引起了社会舆论的高度关注。事实上,在民用航空领域,编造威胁航班或机场安全的虚假恐怖信息事件早已屡见不鲜。据不完全统计,2008年～2010年间,我国民航领域发生的虚假威胁信息事件达80余起,在各类非法干扰事件的发案率中高居榜首。正因其多发性,我国上至民航局下至各机场、航空公司,都制定了针对此类事件的处置程序或相关预案,以确保民用航空的绝对安全。虽然我国民航在处置虚假威胁信息事件     

英雄所见略同

"幸福的家庭都是相似的,但不幸的家庭各不相同。"这是大文豪列夫·托尔斯泰在他的不朽之作《安娜·卡列尼娜》中说的。这段时间,为了撰写《机长读本》,我们和民航数十位优秀机长进行座谈。虽然他们来自不同的公司,飞着不同的机型,有着不同的运行方式,甚至不同的性别和不同的年龄,但他们身上都表现出极其相似的职业价值观、安全技术观以及生活态度。说实在的,此时此刻,我的感受再一次证明了列夫·托尔斯泰老先生这句名言的通用性,优秀机长都是相似的。他们身上或多或少都表现出类似的特质:一是责     

星载SAR椭圆轨道全零多普勒导引方法研究

多普勒中心频率在星载合成孔径雷达（SAR）成像中,直接影响方位向的模糊度及图像的定位精度。全零多普勒导引方法通过调整偏航角和俯仰角,使多普勒中心频率为零,但现有方法都导致残余多普勒中心频率较大。文章利用椭圆轨道下多普勒中心频率的表达式,将多普勒中心频率分为仅与俯仰角相关部分,以及与俯仰角和偏航角都相关的部分,令两部分分...     

垂直导航方式介绍与分析

引言在运行理念和技术还不够成熟的情况下,各国使用的引导飞机进近的主要方式是非精密进近导航方式,它们只为飞机提供航道信息,而不能提供下滑道信息。航空器在进近过程中,容易使得航空器转向目视飞行的时机过早或者过晚,以至于航空器不能进行着陆,从而复飞或     

一种弹目遭遇点预测方法

为充分利用舰空导弹中制导段所获信息并减小导弹中制导段的弹道曲率,给出一种弹目预测遭遇点的解算方法,并据此设计比例导引制导律。在初始发射坐标系中,假设目标由当前位置以当前速度大小沿当前速度方向匀速运动至遭遇点,导弹由当前位置以当前速度大小按照一定的导引规律匀速运动至遭遇点。在该假设条件下,导弹到达遭遇点的总航路大小一方面...     

茶如恩师

茶是个载体,更多的时候是让我们进入一种状态,自在、喜悦、慈悲。对我来说就是,饮茶的过程让我逐渐明白"含与得"的关系这让我的生活变得从容自在起来。通过喝茶,品茶,通过跟茶人一起聊天,我渐渐打造出我想要并且喜欢的状态。     

神经网络最优闭环制导律设计

对于复杂的非线性导弹制导系统 ,很难求得其解析的最优制导律 ,只能求得开环的数字解 ,不能适用于具有时变不确定性的导弹制导系统。利用神经网络的学习和推广能力 ,对开环的数字最优制导律进行离线的学习 ,作为闭环的神经最优制导律在线应用。研究分别选择系统状态变量和视线角速率等不同的神经网络输入对制导系统性能的影响 ,以及各种制导律的鲁棒性问题 ,并采用模块化神经网络结构提高神经网络的学习和推广能力 ,仿真结果得到一些有益的结论。