多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。     

基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配

无人机（UAV）集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势，得到最优武器-目标分配（WTA）方案，使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求，又能够较少作战单元消耗，建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型，采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法（WPA）对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率，避免陷入局部最优，引入蚁群优化（ACO）算法中信息素启发规则，对游走行为及狼群更新机制进一步改进，提出了基于信息素启发狼群算法（PHWPA）的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的，相比较于其他算法，PHWPA具有更高效的寻优能力，能够为UAV集群作战火力规划提供支持。      

基于滚动时域的舰载机甲板运动轨迹跟踪最优控制

针对单机滑行、无杆牵引系统以及有杆牵引系统的轨迹跟踪问题进行了研究。首先，将这3种系统的轨迹跟踪问题转化为最优控制问题，并建立了连续非线性舰载机系统的轨迹跟踪模型。然后，基于第3类生成函数，提出了适用范围更广的全状态保辛伪谱算法，并结合滚动时域理论提出了基于滚动时域（RHC）的在线跟踪最优控制方法，证明了所提算法是一种保辛算法。基于所提出的在线跟踪算法，对单机滑行、无杆牵引系统、有杆牵引系统在存在初始偏差和持续外界扰动情况下的轨迹跟踪问题分别进行了研究，并与BackwardSweep方法进行对比分析，结果表明本文所提出的跟踪算法可以有效地解决具有控制约束和状态约束的轨迹跟踪问题，并可以更高的跟踪精度和计算效率对标准轨迹进行跟踪，可完全满足实时跟踪的要求。最后，分别从初始偏差和持续外界扰动的角度研究了这3种不同方式的跟踪特性。     

基于POD-PCE-Kriging模型的航空发动机高维多目标优化

针对于传统的航空发动机燃烧室设计过程计算周期长，加工和试验成本高，制约发动机设计周期的问题，基于航空发动机燃烧室模型，结合POD-PCE-Kriging（本征正交分解-多项式混沌展开-Kriging）模型和粒子群优化（PSO）算法开展了燃烧性能代理模型的构建和多目标优化设计。通过试验，应用POD-PCE-Kriging模型预测结果与一维程序计算结果进行对比分析，针对于燃烧效率和总压损失预测值的方均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优，并对获取的Pareto最优解集进行了分析，为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解，可以快速准确获得满足最优性能的设计参数，缩短航空发动机的研制周期。     

基于粒子群算法的飞机燃油箱热参数反演

为获取用于定量评估可燃性的飞机燃油箱热参数，从集中参数法建立燃油箱热模型的假设出发，基于粒子群算法和飞行试验数据，对某型飞机中央油箱热参数的反演进行了探索。选取了4种不同的参数作为目标函数，对比研究了目标函数的选取对热参数反演结果的影响。研究结果显示：反演得出的燃油箱热参数模型，其输出值与试验值变化规律一致，证明了该方法的有效性；其次以整体均方差为目标函数的反演结果与试验值最为吻合，模型输出值与试验值最大偏差为2.62 K；最后对整体均方差增加惩罚项的措施能够使反演后热参数模型满足适航规章的要求。     

GPS/BDS下ARAIM的可用性验证和卫星的故障检测

基于实测数据,在GPS/BDS下对高级接收机自主完好性监视(ARAIM)的可用性和卫星的故障检测进行了仿真分析。结果表明:GPS/BDS下亚太范围内仅有极小部分区域的垂直保护级(VPL)略大于垂直告警门限(VAL),绝大部分区域的VPL完全满足LPV-200的完好性性能要求,ARAIM的可用性覆盖率达到90%以上;随着卫星出现故障,用户的定位误差明显变大,利用ARAIM算法对卫星的故障进行检测与排除后,用户的定位误差回归正常。验证了ARAIM的可用性,说明了ARAIM算法故障检测的性能良好。     

基于不规则障碍物环境下无人机的改进几何路径规划算法

随着无人机应用环境的多样化,在复杂环境中寻找无碰撞路径是非常重要的。传统的路径规划算法可以找到可行的路径,但它们在时间效率和路径长度之间没有很好的平衡,传统的几何算法只能避免特殊形状的障碍物。提出了一种改进的几何路径规划算法,使无人机能够在复杂的环境中避开任意形状的障碍物,找到较短的路径。首先,针对不规则障碍物,建立了凸多边形覆盖模型。然后解决了传统几何算法陷入局部最优解的缺点。提出了从相邻路径段生成无碰撞路径的二次规划思想,并针对该方法提出了一种新的安全阀值策略。最后,为了验证算法的性能,在不同的复杂环境下进行了仿真,并从几个方面对所提出的算法与A*算法进行了对比分析。