翼伞系统分段归航轨迹的优化设计

如何有效利用翼伞系统自身的可操作性来规划归航轨迹 ,一直是研究人员关心的问题。近来 ,分段设计的方法以其计算简单、轨迹可知和工程实用的特点而备受关注。从六自由度动力学建模和仿真入手 ,分析了翼伞系统飞行的基本特性 ,在此基础上进一步简化了模型。然后详细介绍了一种分段优化设计翼伞轨迹的思想和各阶段的特点 ,仿真试验结果表明此方法是可行的。     

基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法研究

讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现。该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数 ,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布 ,适合于动态非线性系统的辨识 ,逼近精度高 ,收敛速度快 ,在小噪声扰动时处于稳定 ,对过失误差有很强的鲁棒性。仿真结果证明了该算法的有效性     

新型的超宽带正交接收系统幅相误差实时的数域均衡方法

文中对超宽带正交解调接收系统的幅相误差进行了分析,针对文[1]均衡方案的缺点,然后在此基础上针对系统超宽带的特点提出一种新的自适应实时数域均衡法。同时,针对系统超宽带的特点对串行算法进行了修改,提出一种适合于FPGA高速实现的流水算法。并对这两种算法进行了仿真比较。     

超宽带/宽波束SAR的后向投影(BP)算法

超宽带/宽波束(UWB/WB)SAR的相参积累角很大,会引起严重的距离徙动现象,使传统窄带/窄波束成像算法(RD算法等)不再适用。后向投影(BP)算法避免了菲涅耳近似,通过计算双程时延将信号进行相干累加,从而获得方位向高分辨率。文中对SAR成像以及BP算法的原理进行推导,然后通过计算机仿真验证理论分析的正确性和算法的有效性,最后详细讨论图像的像素间隔对成像的影响。     

基于MDO方法的月球探测卫星总体设计

根据月球探测卫星任务及环境的特点,在将多学科设计优化(MDO)方法用于卫星总体概念阶段的设计。分析了卫星总体设计中轨道设计、卫星设计和发射选择间的耦合关系与协同效应,建立了MDO的简化模型。用单级整体优化策略(AAO)和多岛遗传算法(MIGA)进行优化。算例结果表明,MDO简化模型可有效解决卫星概念设计阶段中的多学科耦合。     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

基于单隐层神经网络的空天飞行器直接自适应轨迹线性化控制

基于轨迹线性化方法（TLC）及神经网络技术研究了一种新的直接自适应TCC控制方案。利用单隐层神经网络（SHLNN）对于光滑非线性函数的逼近能力，对消系统中不确定因素的影响，神经网络自适应律采用Lyapunov方法设计，保证了整个系统所有信号有界。最后利用该方案设计了空天飞行器飞行控制系统，并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证，仿真结果表明整个控制系统具有很好的性能和鲁棒性。     

通用航空飞行器气动布局设计优化

研究了通用航空飞行器气动布局设计优化问题。应用基于二次曲线的模线设计方法，实现了通用航空飞行器的参数化外形建模。采用修正的牛顿流理论进行高超声速气动特性计算。在保持纵向稳定性的条件下，以升阻比和容积效率最大化为目标，建立通用航空飞行器气动布局多目标优化模型。应用基于小生境竞争排挤机制的多目标遗传算法求得优化模型的非劣解集。将物理规划设计方法与稳定、高效的粒子群优化算法相结合，有效地求解该优化模型的折衷解。优化结果表明本文的通用航空飞行器气动布局设计优化方法是有效的。     

直接对准算法及遗传算法在SINS初始对准中的应用研究

分析了捷联惯性导航系统（SINS）应用直接对准算法进行初始对准的基本原理，并验证了基于中等精度惯性器件的量测值进行静基座直接对准的可行性。简要介绍了遗传算法（GA）及其搜索过程，提出了根据静基座直接埘准的结果，确定GA遗传空间的方法，并构造了GA的适应度函数。仿真结果表明，与常规滤波算法相比，结合使用直接对准和遗传算法两种方法进行SINS静基座初始对准，不仅大大缩短了对准时间，精度也与其相当。     

基于多学科设计优化算法的再入轨迹优化设计

传统的再入轨迹优化问题通常是在气动外形和质量等总体参数给定的情况下建立起来的。所设计的最优轨迹从飞行力学的角度来看是最优的，但从系统角度来看未必是最优的。在总体初步设计阶段，考虑气动外形和质量等其他学科影响的再入轨迹优化对于提高RLV的系统性能无疑具有重要意义。此时再入轨迹优化将是一个静态，动态多学科混合优化问题。以球头双锥的升力体构型RLV为例，以最小化热防护系统质量和最大横向机动距离为指标，采用两种典型的多学科优化算法来研究考虑气动外形、轨迹和热防护系统三个学科的再入轨迹优化设计问题。仿真结果表明多学科优化算法能够用来求解静态，动态多学科混合优化的再入轨迹优化设计问题，是RLV初步外形设计和任务轨迹规划的重要工具。