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.      

非平稳信号的双重中值容错平滑算法

平滑是消除或削弱测量数据随机误差时常用的数据处理手段。文章建立了一组新的非平稳数据序列容错平滑算法，其采用两阶段两次滑动中值与滑动均值平滑组合，实现了数据简化与平滑的统一。理论分析和仿真计算结果证实，算法可有效避免斑点型异常数据的不利影响，有效削弱随机误差的影响，改进数据处理精度和数据处理结果可靠性。     

基于半实物仿真的地磁导航等值线匹配算法评估

影响地磁导航匹配算法性能的因素很多,而现阶段算法的评估完全依靠计算机仿真,其可信性有待进一步验证.以等值线(ICCP)算法为研究对象,首先从理论上分析影响算法性能的因素;然后搭建了地磁匹配导航半实物仿真系统,通过引入磁场仿真环境和磁传感器,提高了仿真的可信度;最后从测量噪声、匹配长度、匹配区域和惯导误差4个方面对ICCP 匹配算法的性能进行半实物仿真试验分析.仿真结果表明,通过半实物仿真试验可以对算法的抗干扰性、算法匹配长度的确定、匹配区域的选择以及惯导误差的影响做出有效评估,从而推动地磁匹配导航及匹配算法的工程化进程.      

深空通信中LDPC码的一种译码算法

LDPC码由于具有逼近仙农极限的性能和硬件可实现的编译码复杂度,在深空通信中具有重要的应用前景。文章在简要介绍CCSDS（空间通信系统咨询委员会）中LDPC码编码规范的基础之上,采用多维EXIT图对其译码门限和收敛速度进行了研究,最后重点研究了译码算法,通过改进归一化最小和算法提出了一种自适应归一化最小和算法,该算法保留了归一化最小和算法的所有优点,改善了不同信噪比条件下的译码性能,并解决了归一化因子的选择难题,适合在资源受限的深空通信中应用。
     

机动目标状态估计器算法研究

基于战斗机航迹准稳态运动状态假设,研究了机动目标状态估计器算法.该算法通过选取虚拟测量变量和状态变量,以及假设目标处于航迹准稳态运动状态,把含有9个变量的非线性滤波和预测问题转化为1个三阶和3个二阶的线性滤波和预测问题.在综合控制系统中的仿真结果表明,该算法计算量小,滤波精度好,能够满足综合控制需求.      

基于导航姿态解算的光纤陀螺平台低频角振动测试方法研究CSCD

为准确评价光纤陀螺平台的低频角振动特性,提出了一种基于导航姿态解算的光纤陀螺平台低频角振动测试方法。首先,通过角振动台精确模拟载体的低频角振动状态,并通过光纤陀螺平台飞行导航过程中的断调平差分信号,实现平台框架角度信号与角振动台激励角度信号的数据同步;然后,利用平台式惯导系统的导航姿态解算方法,实时解算低频角振动过程中光纤陀螺平台的台体姿态,并通过坐标系转换得到平台基座系相对于地理系的实时姿态;最后,通过对光纤陀螺平台稳定回路的幅相特性分析,得到低频角振动激励下稳定回路的幅值和相位特性,实现对光纤陀螺平台角动态特性的准确评估。     

具有复杂边界的火箭冲压发动机流场数值计算

针对实际复杂的补燃结构和计算边界,以块隐式法计算流场,用代数法生成计算网格,通过改变离散方程来处理三维定常Ｎ－Ｓ方程边界条件。算例表明,该方法正确可靠,迭代过程能够快速收敛。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

Lambert转移中途修正的全局概率最优策略

应用Monte-Carlo法和遗传算法的联合仿真求解Lambert转移中途修正的全局概率最优策略.首先推广限制性三体问题中求解周期性特解的微分修正算法构造出考虑J₂项摄动下的Lambert转移轨道并以此作为参考轨迹,则中途修正策略仅需针对导航误差、初始偏差修正的控制偏差等进行补偿.应用微分修正算法导出的单值矩阵,设计出3类线性和非线性中途修正策略,以适应不同的精度需要.随后应用Monte-Carlo和遗传算法的联合仿真,可以得到实现代价函数(落点误差最小)在概率意义下的最优解.与直接利用优化算法寻优需要已知各种误差量不同,得到的最优修正策略更具有普适性.     

复合材料加筋壁板的两步优化法

通过采用辅助层压板和添加极小弹性模量材料的复合材料加筋壁板有限元建模方法,应用MSC．PAT－RAN／NASTRAN的参数化建模与遗传算法相结合的复合材料加筋壁板的两步优化方法,对复合材料T型加筋壁板进行了从2000 N／mm到6000 N／mm压缩载荷下的结构优化分析。提出的基于参数化模型和遗传算法的复合材料加筋壁板的两步优化法分为壁板级优化和层压板级优化两部分,在壁板级优化得到最优的结构尺寸参数,在层板级优化得到最优的层压板铺层顺序。