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361.
针对多枚飞行器协同拦截同一目标的问题,在最优控制与时间调整相结合的基础上,设计了一种带有时间约束与角度约束的协同制导律。首先,在初始时刻(或中段制导结束时刻),根据初始状态及终端角度约束情况,以指定策略为编队中的各飞行器分配拦截角度。其次,采用线性化最优控制的设计方法,解算带有拦截角度约束的最优导引指令。最后,在求解针对运动目标的飞行器剩余时间估计的基础上,根据一致性的方法推导时间调整项的导引指令。仿真结果表明,在典型背景下,设计的制导律能够使多枚飞行器以特定的编队构型协同拦截同一目标,从而有效提高拦截概率。 相似文献
惯性质量是力传感器模型的重要校准参数,也是影响动态力测量精度的关键因素之一。为了消除参数误差对惯性质量校准模型引起的病态,提出一种改进Monte Carlo校准(MMCC)方法。首先,建立力传感器惯性质量、配重质量与测量响应之间的模型;其次,利用伪随机数生成技术,分别对该模型中的配重质量、加速度和电压进行样本空间的全域模拟;然后,根据区间判断准则筛选出满足预设精度的有效样本;最后,结合有效样本的概率,估计出力传感器的惯性质量,并实现动态校准。为了验证本文方法的准确性,利用正弦激振台对Kistler 9331B型力传感器进行动态校准。实验结果表明,惯性质量的估计值为83.91 g,估计误差为0.67%,标准差为0.74 g;动态力的校准误差范围为[-7.88%,11.46%]。校准误差明显低于传统的二次及多次配重法。 相似文献
363.
以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动(stochastic event-triggered)的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动(detected event-triggered)模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波(CKF)算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF(DECKF)和随机事件驱动CKF(SECKF)两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。 相似文献
364.