基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究

本文研究了一种基于卡尔曼滤波原理权值更新的多层神经网络学习算法，对此算法进行了详细的推证，并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性，既可获得与卡尔曼滤波器相同的对准精度，又提高了系统的实时性。从而得到了利用神经网络解决惯导系统初始对准问题的一种有效算法。     

一种适用于攻击地面固定目标的最优再入机动制导律

本文运用飞行力学原理和现代控制理论，对攻击地面固定目标的飞行器的再入机动制导方法进行了研究。在考虑飞行器命中目标时有落地速度和速度角要求的条件下，推导出了一种适用于攻击地面固定目标的最优再入机动导引律。并通过模拟计算分析论证了该制导规律的正确性。     

基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划研究

针对新型升力式再入飞行器再入轨迹终端需满足多约束条件的情况,研究 了一种基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划方法。根据升力式再入特性和任务需要 ,将飞行器再入轨迹划分为初始下降段、准平衡滑翔段和终端匹配段,其中初始下降段和准 平衡滑翔段采用单参数迭代搜索法快速生成轨迹,终端匹配段则基于一种全局插值多项式来 离散化控制变量,并采用复形调优法对这一参数化最优问题进行非线性优化求解。仿真结果 表明,轨迹快速规划方法可以在半分钟内生成一条满足多终端约束的再入轨迹,并具 有较高的精度。该方法对于未来新型升力式再入飞行器具有很好的工程应用前景。
     

考虑目标安全性的最优协同拦截制导律研究

针对目标和其发射的拦截弹对来袭攻击弹进行协同拦截问题,设计了一种最优协同拦截制导律。建立描述目标、攻击弹和拦截弹三者相对运动关系的模型,引入零控脱靶量对模型进行降阶处理。考虑拦截弹对攻击弹的拦截精度、拦截末端时目标的安全性以及目标、拦截弹的控制能量问题,基于攻击弹-拦截弹零控脱靶量、攻击弹-拦截弹终端横向相对运动速度零控脱靶量、目标-攻击弹零控脱靶量以及目标和拦截弹的加速度,建立了性能指标函数,同时考虑目标和拦截弹加速度的有限性,基于极小值原理设计了最优协同拦截制导律。仿真结果表明,相比目标和拦截弹独立飞行的情况,采用协同拦截制导律,在考虑了目标安全性的前提下,机动性较弱的拦截弹能够以较平直的弹道成功拦截攻击弹。     

扁平体空间非合作目标多指外包络抓捕构型设计

针对空间非合作目标抓捕问题,提出了一种扁平体空间非合作目标多指外包络抓捕最优构型设计方法。该方法的核心在于：选择抓捕机构的主手指并控制它跟踪包络点;根据抓捕机构的多指几何关系计算从手指可行抓捕构型;利用外包络抓捕约束条件,以及碰撞检测约束条件,筛选出有效包络构型。与已有方法相比,该方法采用主 从抓捕的简洁模式,可以大大降低抓捕构型优化的计算量,适用于空间非合作目标实时在轨抓捕。进一步,引入了抓捕安全裕度的概念,用于量化抓捕机构多指形成的抓捕包络空间和空间非合作目标运动包络之间的安全裕度。考虑到形成抓捕构型之前尽量避免空间非合作目标与抓捕机构发生碰撞,避免产生二次碎片,在设计抓捕外包络构型时选择最大抓捕安全裕度构型作为最优构型。将该算法分别应用到四边形和正五边形运动目标包络问题中,仿真结果表明了其有效性。     

月球最优软着陆两点边值问题的数值解法

对于月球软着陆,燃耗最优是制导过程的基本要求.文中首先应用极大值原理设计了最优着陆制导控制律,此时求解最优轨迹变成一个两点边值问题(TPBVP).本文利用一种基于初值猜测技术的打靶法求解这个两点边值问题,得到软着陆最优轨迹.结果表明该方法可有效改善迭代计算,具有一定的优越性.     

空间域最优滤波及其在空时信号处理中的应用

介绍了空间域最优滤波,探讨了其技术背景与近期的研究现状。对其系统结构、信号模型以及加权向量的计算进行了讨论。同时介绍了空域最优滤波在多输入-多输出（MIMO）系统中的应用,包括单纯的线性阵列处理以及与时间域非线性处理相结合的空时联合处理方式。     

静止卫星倾角控制的最优策略

本文以倾角矢量作为无奇点轨道要素,建立静止卫星轨道倾角控制的工程实用数学模型,进而导出南北定点捕获和南北位置保持两种情况下统一的倾角控制燃料最优策略。本文结果适用于南北位置保持精度为0.05°至0.1°的任务,并且已经应用于我国实用通信广播卫星的飞行控制。     

基于控制力矩陀螺的航天器功率最优姿态控制

本文研究基于控制力矩陀螺利用零子空间的航天器姿态控制功率优化问题.航天器采用4个为一组的控制力矩陀螺(CMG)作为姿态控制执行机构.对于N-CMG(N≥4)组而言,如非进入奇异构型,控制的解空间存在一维自由度的零运动.利用该自由度,根据设定的功率函数,可通过局部优化算法在零运动空间求解功率最优解.将该功率最优化算法分别应用于姿态跟踪任务与姿态稳定任务,仿真结果表明,这种功率最优算法对姿态稳定任务具有更好的功率优化效果.     

双重未知干扰解耦的多传感器系统偏差校正与状态估计

具有未知干扰输入的随机系统状态估计问题广泛存在于控制、通信、信号处理和故障诊断等领域,但目前的研究成果大多局限于单传感器动态离散系统。针对状态方程含有未知干扰、量测方程含有未知偏差的多传感器系统状态估计问题开展了研究,提出了一种双重未知干扰解耦下的最小方差无偏估计滤波器。首先,建立量测偏差通用演化模型;然后,解耦偏差演化模型中的未知输入,设计最小方差无偏估计器对量测干扰偏差进行估计;之后,利用估计出的量测偏差来校正动态系统测量值;最后,根据量测偏差校正后的系统模型设计最优状态观测器,获得具有最小方差无偏的状态估计。径向飞行控制系统的例子验证了所提方法的有效性,与相关方法的仿真对比反应了所提方法的优越性。