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321.
巡航导弹航向规避弹道的优化设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
航向规避弹道的设计可视为一个多约束的优化问题。对此,通过选择导弹到达每个航路点的时间,用两点约束问题代替多点约束问题,得出了控制能量最优解,并分析了弹道特性。计算结果表明,弹道曲线在不超出导弹可用过载的前提下,通过所有航路点,并满足落点要求。该方法可用于航迹规划研究。  相似文献   
322.
近年来多旋翼无人机编队飞行技术取得了巨大的突破,将无人机技术与自组网技术相结合将会促进无人机集群技术的发展。为了促进无人机编队飞行技术的发展,以5架六旋翼无人机为研究对象,重点研究了基于自组网策略的多旋翼无人机队形组成、队形保持、队形重构以及飞行过程中的避碰策略,设计了数据闭环的地面编队控制软件并进行试飞验证。测试结果表明,该数据闭环地面编队控制软件稳定可靠,实现了编队队形组成、保持、重构以及在队形变换过程中的机间避碰等功能,对多旋翼无人机编队飞行工程化实现具有一定的参考价值。  相似文献   
323.
基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分,将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外,对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。  相似文献   
324.
分析了飞机进近下滑飞行指示器设计的特点,并基于预见信息在改善飞机的跟随性能、补偿驾驶员的延时作用,应用零相位误差跟踪控制技术,提出了含有预见信息的飞行指示信号综合的新方法.仿真研究了所提出的零相位误差预见补偿器的应用特点,并验证了其改善飞机操纵对下滑轨道跟随性能的有效性.  相似文献   
325.
以刚体系动力学理论为依据,结合飞机起飞着陆运动学特征,建立了起落架-机身组合刚体6自由度全量飞机方程。文内建立的阶跃跟踪驾驶员时域数学模型,有助于评价起飞着落阶段人-机系统的飞行品质。根据该系统的数学模型编制了FORTRAN软件,并对起飞着陆动态特性作出了综合的全面的定量分析。  相似文献   
326.
327.
基于节点自适应稀疏配点法,提出一种高精度求解探月返回飞行器跳跃式再入轨迹优化问题的方法.该方法的基本策略是:首先,应用节点自适应稀疏配点法对完整的跳跃式再入轨迹进行优化;然后,根据优化得到的控制变量对再入动力学方程进行数值积分;当积分至跳跃轨迹的最高点时,以积分得到的状态变量值作为新的初始条件,对二次再入轨迹重新优化....  相似文献   
328.
提出一种面向飞机蒙皮对缝的移动机器人自主跟踪方法,用以解决大型蒙皮上表面装配对缝的自动化测量问题.移动机器人包括对缝测量模块和运动控制模块,对缝测量模块在测量对缝间隙阶差的同时得到机器人相对于对缝的位姿,运动控制模块控制机器人自主调姿.基于双线结构光与对缝的相对位置关系,提出机器人在不同情况下的自主调姿方法,解决了机器...  相似文献   
329.
序列凸优化的小天体附着轨迹优化   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对小天体附着多约束轨迹优化问题,提出一种基于序列凸优化的轨迹优化方法。首先采用内球谐引力场模型对目标小天体附近的不规则引力场进行精确建模,内球谐引力场模型是对经典球谐系数法的改进,形式简单,计算量小,并且克服了经典球谐系数模型在形状不规则的小天体附近不收敛的问题。对于小天体附着多约束轨迹优化问题,通过约束松弛、线性化、离散化过程,转化为一个可以迭代求解的二阶锥规划问题(SOCP),进而采用内点法进行解算。数学仿真结果显示,优化结果符合各项约束条件,以零速度到达了目标着陆点,且符合燃耗最优的优化目标。利用序列凸优化算法进行小天体附着燃耗最优轨迹设计,推导简便,计算速度快,精度高,具有应用价值。  相似文献   
330.
杨峰  郑丽涛 《宇航学报》2018,39(6):639-647
针对弹道再入目标轨迹跟踪问题,提出基于混合建议分布的平方根容积求积采样粒子滤波(HPD-SRCQSPF)算法,该算法以混合建议分布为框架,由两个基本建议分布组成。其中一个基本建议分布为先验分布,另一个基本建议分布为平方根容积求积卡尔曼滤波估计后的值。该混合建议分布与真实的后验分布很接近,因此有着高效性、高精度等特点。仿真结果表明,对于弹道再入目标轨迹跟踪模型,相比于标准粒子滤波(SPF)算法和平方根容积求积粒子滤波(SRCQPF)算法,HPD-SRCQSPF算法可以在较低运算负载的情况下获得更好的跟踪性能。特别是在弹道目标变轨机动的情况时,所提出算法的性能增益更为显著。  相似文献   
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