月面无人自主采样返回任务动力下降点确定及验证

动力下降点确定是实施月面软着陆的重要环节，是多系统间复杂迭代的过程，涉及轨道设计、制导律设计、着陆目标的采样区确定、着陆及起飞安全分析。其设计结果直接影响了最终着陆点的位置和着陆过程的着陆安全，也间接影响采样安全和采样工程目标的实现结果。针对嫦娥五号在实施月面软着陆前确定动力下降点的任务需求，提出了通过多次轨道控制与最优标称制导轨迹搜索联合控制策略的动力下降点确定方法。首先，根据月面无人自主采样返回任务设计总结了动力下降点确定原理和约束条件；然后，详细论述了月面无人自主采样返回任务软着陆过程动力下降点确定方法；最后，通过嫦娥五号在着陆前主要的几次轨控实施结果分析了其对动力下降点的影响，同时综合了着陆区地形分析及着陆、起飞安全性分析，对动力下降点进行确定并根据最终在轨飞行结果进行验证。验证结果表明，基于“逐次逼近寻优方法”的月面软着陆环节动力下降点的确定方法有效，可以为后续地外天体软着陆等任务提供参考和借鉴。     

水陆两栖飞机静力试验优化机翼变形的载荷配平

水陆两栖飞机全机静力试验的浮筒着水工况试验中，在试验允许的常规载荷配平方案下，压向大量级水载荷作用于浮筒结构引起机翼较大变形，影响试验精度，因此进行以减少机翼变形为目标的载荷配平研究。将机翼近似为悬臂梁结构，在构建的机翼力学模型基础上应用Green函数建立机翼的挠度曲线方程。首次以考核区域边界肋的挠度和转角为优化目标并建立多目标函数，通过层次分析法和极差变换标准化处理方法将其转化为单目标函数后，采用引入交叉和变异因子的改进蚁群算法进行载荷配平方案优化运算。有限元分析及试验结果显示，优化得到的载荷配平方案可以显著地减少机翼变形，配平载荷不影响考核区域的真实变形，证明了该优化方案的正确性和可行性。     

基于强化学习的多智能体系统目标围捕控制

针对多智能体系统目标围捕问题，提出了基于强化学习的目标围捕控制方法。首先，对多智能体系统进行马尔可夫博弈建模，设计能够控制系统到期望围捕状态并满足避障要求的势能函数，将模型控制与强化学习原理结合，利用势能模型引导的改进多智能体强化学习算法进行围捕。其次，在已有势能模型的基础上建立跟踪围捕和环航围捕2种围捕策略。前者通过设计速度势能函数实现多智能体一致跟踪。后者加入虚拟环航点，设计虚拟环航点势能函数实现期望环航。最终，仿真验证了多智能体强化学习围捕控制策略的有效性。     

过失速动态翼型数据采集及预处理

详细介绍了过失速动态翼型测力，测压数据采集系统的组成，数据采集方法，数据预处理等，对过失速动态翼型数据采集过程中的校准，采样保持和滤波等技术细节进行了探讨。     

不断升级的美国海军“传声筒”——首颗新一代窄带通信卫星进入轨道

2012年2月24日，美军首颗新一代窄带通信卫星——“移动用户目标系统”（MUOS）由“宇宙神”5火箭送入太空。它将用于替代美国海军现役的“特高频后继星”（UFO），提供窄带移动通信服务。据研制“移动用户目标系统”的洛马公司副总裁称：“新一代窄带移动军用通信卫星将极大地增强作战人员动中通的能力，包括得到增强的同步语音、视频和数据能力。”     

基于共轭次梯度算法的磁传感器安装误差校正

随着头盔显示技术的发展,对头盔电磁定位的精度要求越来越高,在现有的加工工艺和机上安装条件下,要提高定位精度,必须对传感器安装误差进行校正。通过坐标转换原理对安装误差进行建模,在此基础上利用最小二乘原则选取目标函数,将校正过程抽象为最优化问题求解。提出一种基于共轭次梯度算法的最优化问题求解方法,实现了传感器安装误差校正。利用MATLAB上对校正算法进行仿真,仿真结果表明,共轭次梯度算法简洁易用、校正精度高、收敛速度快,能够明显提高磁场测量精度。     

空舰导弹纯方位攻击目标指示优化方法

纯方位攻击是中远程空舰导弹适应复杂电磁环境下作战的有效途径,但由于目标距离信息缺失,其目标指示和火控解算问题难以解决.在分析机载传感器方位角量化误差的基础上,提出了基于机载传感器方位角速度测量的目标参数优化估计方法,对优化前后的误差进行了分析和对比；从机载无源雷达和全向告警器两个途径分析了所提出优化方法的定位精度分布情况.仿真结果表明:该方法的定位误差受目标方位与机载传感器量化误差的共同影响,存在误差发散区域.在此基础上,提出纯方位攻击条件下载机机动优化的策略是对目标定位误差发散区域进行规避,并尽可能远离该区域.     

基于卡尔曼滤波的雷达单目标跟踪算法研究

随着科技的发展，雷达对目标跟踪的精确度要求越来越高。但在实际应用中，系统所处的环境会受到各种各样的干扰，此时，卡尔曼滤波器凭借其优良的噪声处理能力而被应用到各种领域，是现阶段雷达跟踪中最常用的算法。文章在卡尔曼滤波算法的基础上，就如何将其应用于雷达目标跟踪系统的问题进行了研究与仿真；分析了卡尔曼滤波与常增益滤波的适用范围及优缺点；给出了极坐标系下卡尔曼滤波的计算及过程噪声方差的获取方法；最后以目标仿真结果证明了估计的有效性。文章定性、定量地对卡尔曼滤波在雷达单目标跟踪算法中的应用情况进行了分析，明确指出了算法的优良性能及局限性，实际应用时也可以对目标进行分段处理。该算法可直接应用于某些单目标跟踪系统，或与其他算法结合，用于多目标跟踪系统，如道路监测雷达系统等。