高超声速飞行器的神经网络动态逆控制研究

针对通用的高超声速飞行器的纵向动力学设计一个神经网络动态逆补偿控制方法,并对其进行了分析;这种飞行器模型具有高度非线性、多变量、不稳定的特性,包括6个不确定参数;在4.5903km高度和15马赫的平衡巡航条件下的仿真研究,评价了飞行器对高度和空速的阶跃变化的响应;阶跃变化为速度30 m/s,高度40 m;通过仿真结果表明,采用神经网络补偿逆误差,弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点,而且可以简化动态逆控制律的设计,改善整个控制系统的性能。     

嵌入式大气数据传感系统的求解算法研究

嵌入式大气数据传感系统是一种依靠嵌入在飞行器前端的压力传感器阵列来测量飞行器表面的压力分布,并由此压力分布通过求解非线性方程组间接获得飞行参数的先进飞行数据传感系统;介绍了嵌入式大气数据传感系统及其主要的求解算法,主要包括加权最小二乘法、三点法和神经网络方法,针对每种算法分别给出了其迎角、侧滑角和动压、静压的求解公式,最后对3种算法进行了比较,结果表明神经网络方法相对与其他两种方法来说是比较理想的FADS系统的求解算法。     

一种安装在飞行器机翼前缘的FADS系统方案研究

大多数大气数据传感(FADS)系统都是采用安装在飞行器头部表面的压力传感器阵列来感受大气压力分布,为了避免FADS系统对航电系统和火控雷达系统的影响,给出了一种安装在飞行器机翼前缘的FADS系统方案,推导了其空气动力学模型,给出了上洗角的修正公式,通过风洞测试曲线和理论曲线的比较可以看出:W-FADS系统在小迎角范围内精度较好,对测量大气数据是可行的。     

一种飞翼布局飞行平台FADS系统应用方案研究

对于一些高性能飞行器(如飞翼布局飞行器),仅采用安装在机头表面的测压孔的FADS系统方案.某些情况下不一定能够给出较为准确的飞行姿态数据;针对飞翼布局飞行平台对高精度迎角、侧滑角的依赖性.给出了一种采用安装于机头表面的测压孔和机翼前缘的测压孔相结合的FADS系统方案,推导了其空气动力学模型,并用BP神经网络拟合出了迎角和侧滑角的修正曲线,结果表明该方案能够满足系统精度的要求。     

改进的机载相控阵雷达JDL-STAP算法

机载相控阵雷达在下视工作时受地杂波的影响较大,虽然空时自适应处理(STAP)技术拥有良好的杂波抑制能力,但其性能依赖于大量的训练样本和高运算量,在现实工程中难以应用。为了弥补STAP算法的不足之处,提出了一种改进的局域联合处理(JDL)降维算法。该方法在构造降维矩阵时,调整了局域处理单元的选取策略,并在主通道对应的杂波脊处选取了4个独立的辅助通道以提高波束的指向性、抵消主波束中的杂波。实验结果表明,改进后算法比传统JDL算法拥有更好的杂波抑制性能,并进一步减少了系统计算量,在存在幅相误差的情况下仍能保持较好的稳定性。