基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

月球探测技术--探测初期测控通信系统

介绍了国外月球探测测控通信系统的发展和现状。在分析我国现有统一S波段(USB)测控通信网和天文甚长基线干涉仪(VLBI)对探测器测控通信支持能力的基础上,提出了利用现有条件实现测控通信的解决方案。比较和分析表明,采用有源天馈网络的实现简单且技术成熟可靠,是一个较优的方案。     

星座自主导航系统设计与实现

基于星间测量的星座自主导航系统的设计与实现，方案中针对计算量过大问题，引入分组并行机制。在充分分析卫星轨道动力学的基础上，利用卫星网的网形约束进行整网平差，首次提出动力学和几何法相结合的自主导航算法。通过实际GPS数据进行仿真与检验，仿真结果表明：该方法精度高，满足卫星星座自主生存的要求，设计方案可行。     

基于RBF网络的飞行器姿态滑模控制器

针对中制导段飞行时间长,空间拦截器需要进行一定的姿态机动,提出一种基于RBF网络的姿态控制器.建立了拦截器3个通道的姿态运动模型,对每个通道进行变结构控制,并在此基础上对变结构控制器增益通过RBF(Radial Basis Function)网络进行自适应控制,同时给出了稳定性证明.仿真结果表明,该方法能有效实现拦截器中制导段的姿态控制.     

基于“网络中心战”的弹道导弹防御系统

网络中心战是美国21世纪的重大军事革新,美国导弹防御系统的发展是以网络中心战为思想,建成多层次、一体化、覆盖全球的弹道导弹防御系统。在分析了网络中心战的内涵和信息流的基础上,分析了美国的网络中心战导弹防御系统。     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

基于实时数据库技术的空间环境 模拟器数据管理平台

针对现有空间环境模拟器试验数据统一管理和试验设备集中监控的难题,文章提出了一种基于实时数据库技术的试验数据管理平台,首次在国内系统级空间环境模拟器研制中引入实时数据库概念,并成功应用于KM7空间环境模拟器中。该数据管理平台将KM7设备各分系统的关键数据信息进行分散采集,统一存储和调用,并通过网络发布。     

卫星CMAC神经网络姿态控制器设计及仿真

为提高传统卫星姿态控制系统精度,提出了一种基于小脑模型(CMAC)神经网络的比例-积分-微分(PID)的复合控制器。给出了具在线学习功能的复合控制器结构,并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性。仿真结果表明,设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性。与传统控制器相比,进入稳定状态的速度更快,指向精度更高。     

BP神经网络理论在模型修正的应用

神经网络由于其本身具有的优越性,已广泛应用于各个领域中的分类、联想问题。将神经网络理论用于对利用有限元分析方法得到的系统模型进行修正,从计算结果看,该方法收敛速度快且收敛到全局最优解。     

FADS压力传感器延迟补偿

嵌入式大气数据传感器系统通过在飞行器各部位的压力传感器阵进行工作,当大气密度较低时,压力传感器延迟时间过长,致使FADS测量精度减低,甚至无法正常工作.通过对压力传感器延迟产生的机理进行分析,提出相位超前校正网络延迟补偿的方法,合理选取超前校正网络参数,并适当减小连接压力传感器与机体表面的细管长度,可以有效减小传感器延迟,使FADS的可使用空域由35km增大到60km.相位超前校正网络延迟补偿方法具有效果明显且易于工程实现的优点.