基于最优误差动力学的时间角度控制制导律

针对带有攻击时间和终端攻击角度约束的导弹制导问题,设计了一种基于最优误差动力学的时间角度控制制导律,并给出了明确的性能指标。推导广义最优角度控制制导律作用下的剩余飞行时间估算表达式,在广义最优角度控制制导律的基础上增加攻击时间误差反馈项,将攻击时间误差看做跟踪误差,设计的制导律使跟踪误差以最优模式在有限时间内收敛到零,最终实现攻击时间和终端攻击角度的共同控制。对不同参数下的情况进行仿真,验证了所提制导律的有效性。     

非制导炸弹投掷的攻击航迹规划研究

战斗机投掷非制导炸弹,需要预先对攻击航迹做出合理规划,以提高作战效能和生存能力。为此,提出一种战斗机的攻击航迹规划方法。首先建立战斗机运动模型,生成基本战术动作模型库,并将动作组合合成为基本航迹;然后,构建各阶段动作参数的开闭环控制模型,对战术动作进行微观控制,并依据飞行员经验确定参数变化的约束范围;最后,基于非制导炸弹的基本性能和战术运用方式,限定战机的投掷参数,进而完成航迹规划。对机动跃升加俯冲攻击战术进行仿真分析和演示验证。结果表明:所规划航迹满足攻击条件,运动参数符合飞行要求,验证方法可行有效。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

空时分组编码的无人机中继通信航迹规划方法

无人机(UAV)中继通信是实现远距离点对点无线通信的一种重要技术手段。为提高无人机中继通信系统链路传输的可靠性,提出基于空时分组编码的无人机放大转发中继通信传输方案,并基于双跳链路遍历容量最大化的准则给出了无人机最佳航迹规划方法,并进一步利用FM-EM算法给出了基于空时分组编码无人机中继通信系统的中断概率及遍历信道容量计算公式。计算机仿真表明:提出的方法显著优于传统的单发单收(SISO)无人机中继通信系统。     

基于DSAS算法的直升机贴地飞行在线航迹规划

通过改进优化传统A*算法,利用动态稀疏A*搜索(DSAS)算法在线设计了直升机贴地飞行轨迹.该算法采用逆向搜索方式规划航迹,在遇到新生探测威胁时,只需局部调整受到影响的航迹,减少了重新规划的范围,提高了搜索效率.此外,在生成节点时考虑了直升机性能及飞行约束,优化了搜索范围;并且根据影响贴地飞行航迹性能的各种因素,设计了航迹代价计算方法;利用层次分析法结合专家分析计算得到最优代价权值.仿真结果表明,该方法在线设计的飞行轨迹能够较全面地满足避障、贴地功能,相比稀疏A*搜索(SAS)算法节省了计算时间.     

面向空中交通节能减排的真空速估算模型

为了实现终端区内空管单位燃油消耗的有效评估,结合综合航迹数据采用数据挖掘技术,提出一种基于航迹数据的终端区真空速的估算模型.首先应对综合航迹数据处理,提出了对综合航迹处理的方法;通过在中国气象数据网上获取机场上空风的数据,利用插值法建立机场上空风场的模型;分析航行速度三角形,推导出真空速计算模型.最后分别以离场和进场的QAR数据,用Matlab对真空速进行仿真估算.结果表明:方法能够有效地利用综合航迹数据进行真空速的估算.     

空-空导弹全向攻击随机最优制导律

本文从全向攻击的基本思想出发,用最优控制理论和卡尔曼滤波理论推导出能使空-空导弹进行全向攻击的随机最优制导律。该制导律包含目标加速度反馈,能对付机动目标;当目标作非机动飞行时,最优制导律是变比例系数的比例制导。计算机仿真结果表明:最优制导需用过载、终端脱靶量均小于比例制导,特别是当导弹从目标前方攻击时,其制导精度大大优于比例制导。     

Pareto最优解的充分及必要条件

对多目标优化问题不需目标函数的凸性和二次可微性的假设，在约束区域具有严格点凸性的条件下，证明了Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件是严格局部Ｐａｒｅｔｏ最优解的必要的充分条件，并以若干例子说明其适用性。     

基于深度学习的突防控制博弈对象匹配方法CSCD

针对基于博弈理论设计应对多枚拦截弹的协同突防控制方案时需要确定博弈对象的问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的拦截弹攻击对象匹配方法。基于传统防空导弹飞行时序与流程构建拦截弹飞行轨迹库,以轨迹库为训练样本对LSTM网络进行训练,并以此为基础构建航迹预测模型与对象匹配模型,实现对拦截弹攻击对象的识别。仿真结果表明,该方法能够有效识别拦截弹拦截目标,为后续的巡航弹突防研究提供支撑。     

基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划

为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性.