基于遗传算法的制导控制系统耦合回路优化设计

为减小天线罩瞄准线误差斜率对导弹制导控制系统的影响，将导引控制器的设计作为参数优化问题．建立了优化模型。采用遗传算法对导引控制器参数进行优化，并给出了遗传算法的操作和优化流程。数字仿真结果表明，所设计的制导控制系统耦合回路对天线罩瞄准线误差斜率的摄动具有较好的鲁棒性。     

基于双相关峰检测的C/A码伪距精密估计

采用软件无线电技术和数字信号处理技术，直接对A／D变换后的中频信号进行处理，并得到C／A码的相关曲线。利用曲线拟合方法对相关峰波形进行拟合，进一步确定相关曲线的峰值点位置。同时基于双相关峰检测的伪距估计方法，精确求解C／A码伪距观测值。利用自编的仿真程序包，在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明当信噪比大于26dB时，可得到毫米数量级的伪距估计精度，能够满足GPS模拟源系统高精度自校的要求。     

几乎最佳自相关序列偶搜索算法的研究

几乎最佳自相关序列偶是一种新的最佳信号,但其一般的搜索方法——穷举法,搜索量太大。根据几乎最佳自相关序列偶的必要条件,提出一种新的搜索方法,给出算法流程图,并进行了实验验证。实验结果表明,算法可大大减小搜索量,比穷举法效果好且耗时短。     

基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

BTT导弹神经网络自适应控制器设计

在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

12位串行A／D转换器MAX1247原理与应用

MAX1247是MAXIM公司推出的4通道12位串行A／D转换器，其内部具有SPI串行接口，高速、低功耗。本文详细介绍了MAXl247的工作原理、工作时序及与单片机系统的接口电路及有关的读写程序。     

翼伞精确定点着陆归航方法研究

文章介绍一种翼伞精确定点着陆归航的方案 ,按高度将归航过程划分为 6个阶段 ,给出了每个阶段的制导算法 ,讨论了系统的稳定性并给出结论。     

基于分数傅立叶变换的SAR成像算法研究

当距离徙动较小时,合成孔径雷达(SAR)回波信号在方位向和距离向都可以转化为调频信号,据此提出一种基于分数傅立叶变换(FRFT)的SAR成像算法,通过距离向和方位向的特定阶次的FRFT,在两个方向上把回波信号同时近似地压缩为脉冲函数。理论分析和仿真数据结果表明,该算法计算简单快速,只需两次FRFT即在分数傅立叶域可以有效成像,并且成像精度优于传统的Chirp Scaling算法。     

可重复使用运载器机翼外形优化

研究了有翼可重复使用运载器机翼平面外形参数优化设计问题。在高超声速配平和低速水平着陆性能等约束条件下，利用混合遗传算法和粒子群优化算法来选择最优机翼外形参数，使机翼重量最小化。在已知的不同质心位置下求得相应的最小重量机翼外形。亚声速气动力采用面源法计算，高超声速气动力采用修正的牛顿流理论计算。为了降低计算耗费，使用均匀设计和逐步回归方法建立了低速气动力回归模型。整个优化过程在Matlab集成环境下完成。     

有翼导弹的动态稳定性分析

导弹动态稳定性是导弹飞行动力学的重要组成部分。当导弹作高机动飞行时 ,线性理论将不再成立。本文运用非线性动力学理论 ,通过对导弹动力学方程的数值仿真 ,讨论了以导弹控制舵偏角为参数导弹高机动飞行时的非线性动态稳定性 ,并得到了相应的结论 ,为导弹控制系统的设计提供了必要的理论依据