基于概率的运载火箭控制系统设计方法研究

针对传统的控制系统极限偏差设计方法导致运载火箭余量大、总体性能下降的问题,综述了基于概率的控制系统设计方法的国内外研究现状,论述了运载火箭控制系统概率设计的基本思想及设计流程,基于概率密度函数建模理论,建立了通过实际控制指令来控制概率密度函数拟合权值的状态空间,并基于最小二乘方法对状态空间中的参数进行了辨识,进而建立了密度函数成型控制模型,提出了基于最优控制理论的运载火箭控制器设计方法,最后通过仿真验证了理论方法的有效性,为我国运载火箭控制系统的精细化设计提供了理论依据。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题,基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型,并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等,以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后,针对终端约束和控制输入约束,依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹;针对动态避障问题的不等式约束,引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学,实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避;最后,依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化,获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

一种未来大型天地往返运输系统平台气动方案

针对未来低运行成本、可直接水平起降、重复使用的大型天地往返运输系统平台飞行器研制所需重点解决的全速域气动力性能需求与气动热防护匹配等难题,分析了典型航天飞机方案所存在的能量运行缺陷等主要问题及可能的改善方案。基于放宽气动热防护设计、涡轮/冲压/火箭发动机三动力组合、嵌套式旋转机翼全速域变体、在爬升阶段将飞行动能转化为高度势能以及再入阶段“跳跃式”盘旋减速飞行轨迹控制等设计思想,从能量损失速率控制和回收利用等角度出发,开展了一种新型大型天地往返运输系统平台气动布局概念设计研究。全速域气动力/热性能工程估算以及内/外流整体气动效能初步分析结果表明,该方案可有效满足整个飞行包线内的升重平衡需求,相比航天飞机方案具有显著的整体气动效能优势,值得进一步开展深入研究。     

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。     

谱估计理论在弹道数据参数化建模中的应用

针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题,提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号,研究其变化规律：首先,通过线性消势法消除信号的线性趋势,将其转变为平稳信号,以便于进行谱估计;然后,采用Welch算法给出大致的谱图,结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数,以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题;最终,给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明,使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。     

战术导弹中小型固体发动机技术的发展

通过对战术导弹中小型固体发动机具体发展需求的分析,明确了高能化、轻质化、可控化和低易损4个主要的中小型固体发动机发展方向。可以从提高推进剂黏合剂密度和燃烧室工作压强来实现高能化;采用轻质高性能金属壳体、纤维缠绕复合材料壳体以及提高绝热层性能以实现轻质化;可控化需要在高功率密度的驱动装置、高精度的控制算法等方面获得突破和支撑;低易损则可以从钝感推进剂、主动扩稳、防护材料等途径开展工作。通过对这4个技术方向上国内外研究现状和发展趋势进行梳理,明确提出未来研究需要突破推进剂和热防护原材料、新型装药工艺、可调燃气阀门、压力闭环控制和有效扩稳等关键技术,加速工程化进程,为我国战术导弹的跨越式发展提供支撑。     

基于大数据技术的情报侦察

Guo Yong(Comprehensive Planning Burean, Navel Equipment Department,Beijing 100841,China)     

一种实时测控集群数据处理进程软件控制方法

在基于集群架构的实时测控系统上,通过软件设计实现一种满足数据处理实时性和系统高可用的集群数据处理进程控制方法。计算节点运行的数据处理进程采用多线程设计,对时间驱动线程和数据驱动线程分别设计了工作信号处理流程。实践证明方法不但能够保证计算节点完成数据处理任务的实时性和可靠性,还能动态完成集群节点的任务迁移和故障恢复,提高了测控集群系统的实时性和可用性,从而有效发挥集群系统架构在测控系统中应用的优势。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。