基于自适应幂次切换增益的动能拦截滑模制导律

抖振问题限制了非线性变结构制导的应用。运用幂函数作为切换增益函数并设计全局鲁棒的滑模,构成自适应趋近律,实现切换线平滑趋近,形成基于自适应幂次切换增益的滑模制导律AP-SMG。给出其存在可达与稳定条件,并对空间目标的非机动和脉冲/连续机动环境作了仿真比较与参数分析。结果表明该制导律在动能拦截中可以有效削弱甚至消除视线角速率和控制律抖振,降低所需控制能量的同时能够保证制导精度,构造简单,无需智能结构辅助,总体性能优于基于常值切换增益的系列制导方法C-SMG。     

对无控旋转目标逼近的自适应滑模控制

对追踪器逼近无控旋转目标器的轨迹和姿态六自由度控制问题进行了研究.基于适用于任意偏心率的航天器相对运动轨道和姿态动力学模型,对追踪器逼近无控旋转目标的参考轨迹和参考姿态进行了分析与设计,推导了一种用于六自由度逼近控制的自适应滑模控制器.通过仿真分析,证明了所设计的逼近参考轨迹和参考姿态的合理性,同时验证了自适应滑模控制器的有效性.     

再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制

针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性.     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

基于事件的EMR遥操作自适应规划与控制方法

提出了基于事件的舱外自由移动机器人 (ExtravehicularMobileRobot,简称EMR)系统在任务空间内的自适应规划与控制方法 ,使系统具有处理突发事件和不确定事件的能力 ,同时提高了系统的自主性和适应能力 ,增强了遥操作的安全性 ,仿真证明了该方法的正确性和有效性。     

弹性体运载火箭建模及控制器设计

考虑运载火箭飞行过程中的弹性振动特性,对运载火箭进行全量动力学建模以及控制器设计。首先将运载火箭考虑为一维梁模型并建立全量动力学模型,分别引入自适应滤波姿态控制算法和H_2范数鲁棒增益调度控制算法设计控制器。仿真结果表明:在考虑舵机非线性情况下两种控制方法均能够满足精度要求,在具有较大外部扰动情况下,鲁棒增益调度控制算法相较于自适应滤波算法具有较强的鲁棒性。     

ABORT-like detector to combat active deceptive jamming in a network of LFM radars

This paper studies an electronic counter-counter measures (ECCM) scheme combating against deceptive electronic counter measure (ECM) techniques.An adaptive detector exploiting generalized likelihood ratio test (GRLT) criterion is applied to detect the presence of deceptive jamming in fractional Fourier transform (FrFT) domain.First,the generating mechanism of spurious frequencies is analyzed based on the Volterra serial.The proposed nonlinear distortion model based on power amplifier behavior is robust in distortion analysis when the memory effect is considered.Second,a modified adaptive beamformer orthogonal rejection test (ABORT) like detector in closed form is built.The proposed detector can discriminate the echo and deceptive jamming adaptively by exploiting primary data and secondary data.This ECCM scheme is capable of guaranteeing the performance without the restriction of orthogonality,which is essential for the ABORT detectors.The expansion to radar network is discussed as a special case at the final part of this paper.Numerical simulations demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计

机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

分析插值误差和斜率的轨迹优化网格细化方法

提出一种基于插值误差和斜率分析的轨迹优化自适应网格细化方法,包括节点插入算法和节点删除算法。节点插入算法分析各个离散节点的控制变量的插值误差。若插值误差较大,则在该节点周围增加节点细化网格;否则,不进行细化。节点删除算法分析各个离散节点处的控制变量斜率。若某个节点的左斜率和右斜率都为零,那么删除该节点;否则,保留该节点。采用三个典型的轨迹优化算例验证了所提出的方法的有效性和特色,并且与其它几种网格细化方法进行了对比。仿真结果表明,本文方法生成的网格规模较小,需要的网格迭代次数较少,能够快速、高精度求解非光滑轨迹优化问题。