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141.
弹道跟踪系统的数据融合 总被引:3,自引:0,他引:3
本文应用近代时序分析方法、样条函数和非线性回归分析理论,研究了弹道参数、系统误差及测量随机误差统计特性参数的联合估计问题,给出了各类参数的高精度估计。理论分析和仿真计算表明:本文所建的模型准确,参数估计方法精度高,应用本文方法能明显提高弹道跟踪数据质量。 相似文献
142.
143.
高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导综述 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导问题,从离线和在线两个方面综述了高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导方法,并进行了展望。首先建立了带随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导问题模型。针对是否考虑随机干扰,从确定性和鲁棒性两方面对离线轨迹优化与制导进行了综述。在线轨迹优化与制导方面主要对在线轨迹生成加轨迹跟踪的标准轨迹制导和预测制导两方面进行了综述。最后,提出轨迹优化与制导技术应加强在模型、计算效率、多任务、高精度制导等几个方面的研究。 相似文献
144.
针对防空导弹弹道跟踪问题,基于线性二次型调节器( LQR)理论设计了2种弹道跟踪制导律。首先,以时间为自变量,对导弹质点运动模型线性化,得到第一种线性化模型;接着,为提高模型精度和允许扰动范围,以导弹X坐标为自变量对导弹质点运动模型线性化,得到第二种线性化模型;然后,针对2种线性化模型,利用LQR理论分别设计跟踪制导律,并给出制导指令计算公式和制导流程;最后,在一定外界干扰作用下,将所设计2种跟踪制导律应用于导弹质点运动仿真,并从抑制随机风干扰、消除初始偏差等方面对2种制导律进行比较。结果表明,2种制导律都能实现弹道精确跟踪,且基于第2种线性化模型设计的跟踪制导律各项性能均优于第1种跟踪制导律,说明基于导弹X坐标线性化的模型精确度较高,适用于弹道跟踪制导律的设计。 相似文献
145.
随着我国航天事业的蓬勃发展,运载火箭发射要求也呈现多样化。北斗卫星导航系统是我国自行研制的全球卫星导航系统,经历三步跨越式发展,目前已经全面建成。CZ-3A系列火箭承担了北斗工程全部发射任务,该工程对火箭倾斜同步转移轨道(IGTO)、中圆转移轨道(MTO)、地球同步转移轨道(GTO)新类型轨道要求。介绍了该类轨道特点,讨论了火箭发射方案、发射轨道设计及高空风双向补偿方法。实际飞行考核充分证明了发射轨道设计的正确性,设计方法确保了北斗工程全部发射任务取得圆满成功,为北斗工程顺利实施奠定了基础。 相似文献
146.
针对不规则小行星表面附着任务需求,提出了一种基于动态邻域搜索的可达区生成方法。首先,建立了可达区数学模型,并采用质心距映射函数对非定点附着的终端位置约束进行了处理。在此基础上,将可达区的优化问题转化为附着基准点计算、边界起始点计算和边界点搜索三个子问题。针对附着基准点与边界起始点,分别通过最小燃耗轨迹优化与极限燃耗轨迹优化求解;针对边界点,设计了导向式动态邻域搜索方法,将复杂的非定点着陆优化问题简化为定点着陆燃耗优化与边界插值。最后,以小行星433 Eros为对象,对所提出的可达区生成方法进行了仿真。结果表明,该方法能够生成不规则小行星表面的可达区,具有较高的搜索求解效率,并适用于不同的初始位置和燃耗条件。 相似文献
147.
针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。 相似文献
148.
针对可重复使用运载火箭垂直回收轨迹优化问题,提出了一种带有最优终端时间估计策略的hp伪谱同伦凸优化在线轨迹规划算法。首先,考虑状态约束和过程约束的非凸性,采用无损凸化处理推力幅值约束;然后,结合同伦方法与不动点迭代思想将气动力与非凸质量约束转化为线性时变剖面,完成问题凸化;进一步基于hp flipped Radau伪谱法对问题进行离散化处理,将最优控制问题转化为参数优化问题,进而采用原-对偶内点法求解;最后,为进一步减少燃料消耗,提升经济效益,考虑最优终端时间难以在线确定的问题,结合解析推导与二次插值法,设计了最优终端时间快速估计策略。仿真结果表明所设计的轨迹优化算法最优终端时间估计速度快,收敛性能良好,具有较高的精度和计算效率,具备在线应用的潜力。 相似文献
149.
150.
针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。 相似文献