一种FMCW SAR地面运动目标谱图域参数估计方法

对调频连续波(FMCW)合成孔径雷达(SAR)地面运动目标的参数估计方法进行了研究,采用相位中心偏置天线(DPCA)技术对地杂波进行抑制,分析了载机及地面运动目标连续运动对回波信号的影响,推导了采用DPCA技术引入的回波慢时间包络(STE)项与地面运动目标参数之间的关系。在此基础上,提出了一种地面运动目标谱图域参数估计方法,该方法首先利用Radon变换在谱图域估计导致回波信号距离走动的目标等效径向速度,并对距离走动进行校正;其次,在谱图域中提取运动目标回波幅度,根据STE项引起的回波幅度变化与目标方位向速度之间的关系,估计目标的方位向速度,并进一步求解相应的目标径向速度。所提方法能够在谱图域完成地面运动目标二维速度估计,最后的仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于非正交干涉矩阵的飞机装配序列规划方法

针对飞机装配中外形曲面特征多、装配关系复杂、连接方式多样等带来的装配工艺设计问题,提出了一种基于非正交干涉矩阵的飞机部件装配序列规划方法.通过分析被装配零件的结构特点,增加非正交的装配坐标方向,构建了非正交干涉矩阵;给出了装配可行性的推导方法,实现了装配序列的自动生成.并以装配时间为目标函数,采用遗传算法对装配序列进行了优化.基于MATLAB仿真平台,对某型号飞机舱门装配过程进行了模拟.仿真结果表明,该方法简单易行.与传统的基于正交干涉矩阵的方法相比,对于可装配性和装配效率都有显著提高.     

小型无人机伞降回收运动分析CSCD

针对小型无人机伞降回收的特点,研究了在无人机回收过程中,飞机及降落伞系统的运动轨迹及姿态。通过分析机伞间的力学关系,建立了机伞系统运动模型,并进行了仿真分析,给出了无风情况下回收运动的仿真结果。结果表明,系统能够满足无人机回收要求,可以决定最佳的回收参数,从而得到最优回收轨迹和姿态。     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划

传统的无人机航迹规划主要采用仅考虑无人机与雷达距离的简化雷达威胁模型,未充分考虑无人机雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)随自身姿态角改变而产生的动态变化.据此,提出了无人机周向动态RCS模型,并建立了综合考虑无人机动态RCS与雷达距离的探测概率模型,利用遗传算法进行了基于动态RCS的航迹实时规划,计算结果与传统航迹规划结果进行了对比.仿真结果表明该模型的可行性和有效性,能充分利用无人机自身的优势规避威胁,满足无人机的航迹实时规划的要求.      

月球精确软着陆最优标称轨迹在轨制导方法

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆（PPL）,且满足燃耗最优性要求,基于提出的LIDAR目标点在轨自主选定的月球精确软着陆方案,对月球PPL最优标称轨迹在轨快速规划制导方法进行研究。首先针对月球PPL三维球体非线性轨道动力学模型,采用Legendre Gauss Lobatto伪光谱方法将轨迹优化的最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）,再利用SQP优化算法求解月球PPL最优标称轨迹,最后通过遗传算法对优化结果进行验证,并提出应用遗传算法提供SQP在轨规划初值数据库的方案。仿真结果表明了最优标称轨迹在轨规划方法的快速性和有效性。     

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

多星联合任务规划方法

针对多星对地观测系统联合任务规划问题,考虑卫星载荷具备连续侧摆能力和多种数据压缩模式的新特点,构建了多星联合任务规划模型,在此基础上设计多星联合任务规划和数传调度算法框架,实现了卫星连续侧摆成像规划算法和基于任务优先级的数传任务调度算法,最后采用实际算例进行试验,结果表明文章提出的多星联合任务规划方法能在提高完成任务数量的同时降低卫星资源消耗,满足实际应用需求。