基于改进蚁群算法的巡航导弹航迹规划

研究了一种基于改进蚁群算法的巡航导弹航迹规划方法，以规划出生存概率更大、飞行距离更短的攻击轨迹，有效提高巡航导弹的作战效能。提出了坐标变换的思想，通过坐标变换将蚁群算法中信息素局部更新策略和全局更新策略协同作用的机制合理地应用到了航迹规划中，通过将信息素全局更新规则中的信息素常量和挥发率进行自适应变化来对算法进行了改进，最后对算法进行了计算机编程仿真实现。仿真结果验证了改进算法能有效避免算法过早陷入局部最优，加快算法的收敛速度，能取得目标函数更优的航迹规划路径。     

一种模型独立自适应姿态跟踪滑模控制器

以一种能够自适应变化的伪转动惯量,基于Lyapunov稳定定理,推导出一种模型独立的航天器自适应姿态跟踪控制律。理论和数值仿真结果表明,与一般情况下需确知模型参数确定性部分的滑模姿态控制律相比,该控制律能够在不依赖于模型参数确定性部分的情况下良好地实现姿态跟踪,并对模型误差的不确定性和外干扰力矩具有一定的鲁棒性。     

液体远地点发动机工作期间卫星姿态的自适应控制

本文将全系数自适应控制方法用于带有液体晃动和挠性太阳帆板的三轴稳定地球同步轨道卫星在远地点发动机工作期间的姿态自适应控制。仿真结果表明,用全系数自适应控制方法设计的控制器,其动态性能好,对参数变化的适应性强,抗干扰能力强,鲁棒性好,性能指标完全满足设计要求。     

基于GPS及其与磁强计组合的姿态确定算法研究

提出了一种组合敏感器定姿算法，针对卫星上同时装备有磁强计与全球卫星定位系统（GPS）的情况，利用两者的测量信息，在卡尔曼滤波算法的基础上，对两者信息融合定姿算法进行了设计和仿真，旨在提高卫星自主定姿精度和可靠性，结果表明，组合定姿算法使姿态确定的精度得到提高。     

多无人机监控航路规划

为了提高监控任务的效率，在执行任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路。针对这一问题，考虑在任务区域内进行多无人机监控航路优化存在计算的复杂性和收敛性以及计算数据量限制等问题，采用分散式方法对监控航路进行了优化，并以无人机的监控任务为例提出了一种监控效率指标评估的计算方法，解决了航路规划中的监控效率量化问题。通过该方法得到的无人机监控任务的飞行航路可以有效地提高无人机的监控效率。     

飞机低空突防中的航路规划技术研究

针对飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,在基本遗传算法的基础上提出了一种基于自适应伪并行遗传算法的优化方法,使用该方法得到的飞行航线严格经过飞机的起始点和目标点,而且满足飞机到达目标点的航向角要求,使威胁飞机的因素最小,可有效提高飞机的任务生存率。     

税务筹划的主体、目标及学科定位

对税务筹划主体与概念、原则与目标、学科定位等基本理论问题进行了初步探讨，认为税务筹划主体应是纳税人而不包括税收征管方。税务筹划的行为人既可以是税务筹划主体，也可以是社会中介机构。税务筹划是纳税人的一项基本权利，但应该遵循守法、成本效益等项原则，不可恶意挑战税法。税务筹划目标具有层次性，即可划分为基本目标与具体目标两个层次，基本目标应该注意保持与财务目标的一致性，具体目标可以是多项，具有针对性和从属性。税务筹划是连接会计学、财务学与税收学的一门边缘性、交叉性学科。从学科建设的角度分析，在会计学专业，税务筹划应该是税务会计的组成部分，其中战略性筹划内容，也可以作为战略管理会计的组成部分或形成“税务管理会计”；而在财务学专业，税务筹划应是一门新兴学科，属于财务学的范畴。税务筹划理论研究属于应用理论研究，其实施手段、技术方法更是具有较强的实用性。     

基于广义多层次模糊模型的无人机路径规划

无人机自主飞行的路径规划涉及许多因素,为了使决策向量的获得过程尽可能多包含各个因素的信息,采用广义多层次Fuzzy综合评判是一种有效的方法.但是由于预先不知道权数分配,也无法知道评判结果,故无法用解决广义多层次Fuzzy综合评判或解决其逆问题的方法得到结果.为此引入遗传算法,利用其进化特性,求得合理的权数分配和广义多层次Fuzzy综合评判结果,可以达到控制飞机飞行过程的目的.这一过程提供了一种解决非正非逆问题的广义多层次Fuzzy综合评判问题的新思路和新方法.     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。