舰空导弹制导控制一体化仿真

为精确模拟舰空导弹拦截目标弹道，精确计算导弹制导精度，必需开展舰空导弹制导控制一体化仿真。在分析某垂直发射舰空导弹飞行控制过程的基础上，建立舰空导弹制导控制一体化仿真所必需模型，包括导弹受力模型、六自由度运动方程组、控制系统模型及制导规律模型，根据所建立模型，采用迭代计算方法，按照一定的仿真计算流程，仿真计算了舰空导弹在惯性初制导段和半主动雷达寻的末制导段的弹道。仿真结果表明，所建立的制导控制一体化模型能有效模拟舰空导弹的惯性制导弹道和半主动雷达寻的制导弹道。     

带落角约束的导弹滑模制导控制一体化设计

为了提高导弹的制导精度和毁伤效果,研究了带有落角约束的空地导弹制导控制一体化设计问题;在俯仰平面内,将弹—目相对运动方程和导弹力学方程相结合,建立了导弹一体化模型;在此基础上,采用反演递推方法,设计了带有落角约束的导弹自适应滑模制导控制一体化算法,并对其进行了稳定性分析;针对所设计的控制律,在不同的机动目标下进行了仿真和对比分析;结果表明,导弹的脱靶量均小于1 m,落角接近-90°,满足制导精度和末端落角约束条件。     

超声速巡航弹俯冲攻击制导控制一体化设计

研究巡航导弹俯冲优化控制问题,针对超声速巡航导弹俯冲攻击要求,为了使战斗部发挥最大毁伤效果,运用变结构控制理论,设计了导弹纵向平面一体化制导控制系统.联立弹目相对运动方程和导弹弹体动力学方程,建立了导弹控制模型.选用零控脱靶量滑模切换面,并将目标机动考虑成有界扰动,使控制具有较强的自适应性和对目标机动性.数值仿真表明,设计的一体化制导控制系统能满足俯冲攻击的脱靶量和落角的要求,验证了方法有效.与传统的制导控制分开设计比较,采用所提出的一体化制导控制系统末段状态的变化更平缓,能获得更小的脱靶量,具有机动攻击目标的能力,并满足设计的要求.     

基于模糊滑模方法的双舵控制导弹制导控制一体化

针对单舵控制导弹舵角在大攻角下易饱和的问题, 提出一种适用于双舵控制导弹的制导控制一体化模糊滑模方法. 分析具有鸭舵/尾舵结构导弹动力学特性, 建立制导控制一体化模型, 利用双滑模变结构控制方法, 分别选取零控脱靶量和控制相关量作为滑动模态, 前者保证脱靶量趋于零, 后者提供阻尼响应, 将制导律嵌入在控制器的设计之中. 为了克服滑模抖振问题, 利用指数趋近率方法设计控制器, 并将模糊环节加入控制器中. 最后, 对拦截蛇形机动目标的过程进行仿真, 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

考虑参数优化的BTT导弹三维非线性制导律

针对BTT（bank-to-turn）导弹制导过程中的通道耦合问题,设计了一种考虑制导参数优化的新型的三维非线性制导律.首先,采用旋量描述方法构建弹目视线方位模型,采用矢量描述方法构建弹目视线角速度模型,从而得到了导弹制导的三维非线性模型;然后,将制导律分为制导控制项和耦合补偿项.基于制导控制项最优设计相应的目标函数.同时,在不损失制导信息的情况下,将制导模型转化为线性形式;最后,分别针对无终端约束和有终端约束情况,基于二次型最优方法得到了三维制导律.该制导律既解决了通道解耦,其制导参数又满足一定物理意义下的最优性.仿真结果验证了本文所设计制导律的有效性.     

空地微型导弹导引与控制一体化设计与仿真

以某空地微型导弹为研究对象,研究了导引控制一体化控制器设计问题.为了实现导弹导引控制一体化,建立了俯仰、偏航通道的一体化模型,并将其转化为具有一般形式的含未知有界不确定性的子系统.采用自适应滑模控制方法设计了非线性一体化控制律.通过导弹空对地攻击的六自由度非线性数字仿真验证了导弹导引控制一体化控制算法的可行性、有效性.所设计的控制器一方面能保证导弹自身姿态的稳定性,另一方面具有较高的制导精度.对微型导弹的研制具有一定的参考意义.     

多源信息融合的引制一体化技术研究

制导引信一体化技术是引信技术的一个新发展方向,为了提高对空中机动辐射源目标的毁伤效果,采用末段制导与引战配合一体化技术,充分利用导引头、惯导和引信本身提供的导弹与目标信息,在末端制导过程中根据目标与导弹的相对运动信息进行实时弹目交会情况预测,结合给定的目标几何特征信息,实现了最佳起爆时机、起爆方向、目标杀伤概率等系统建模,最后通过仿真计算并验证了起爆控制算法的有效性,可进一步提高防空导弹引战配合效率和武器系统的作战效能,具有重要的军事应用价值.     

以美国为首的北约轰炸南联盟使用的精确制导武器

北约自1999年3月24日开始轰炸南联盟以来，使用了巡航导弹、战术空对地导弹、反辐射导弹、集束炸弹、制导炸弹和石墨炸弹等精确制导武器。南斯拉夫的阴雨天气严重限制了北约光学制导弹药的有效使用，迫使它主要依靠巡航导弹和惯导／GPS复合制导的武器进行轰炸。下面对这些武器主要型号作一简要介绍。一、巡航导弹1．AGM—86C常规空射巡航导弹（CALCM）长约6．3米，射程超过1112公里，以亚音速飞向目标。AGM－86C采用一体化的惯导／GPS复合制导。BlockCALCM常规巡航导弹携带907公斤的常规爆破杀伤弹头。BlockIACALCM导弹装有第…     

一种新的具有攻击角度约束的末制导律设计

研究导弹末制导性能优化问题,在末端要满足攻击角度的约束条件,要求优化空地导弹末制导命中目标精度性能.针对导弹和地面目标所形成动态系统的非线性运动学关系,通过分析导弹在终端命中点角度约束条件,并利用零化视线角速率的设计思想,根据滑模变结构控制理论,提出了一种非线性滑模设计方法,得到了具有攻击角度约束的导弹的末制导律.同时利用Lyapunov稳定理论严格证明了制导系统的全局渐近稳定性.把末制导律应用于导弹系统并进行仿真,结果表明,在不需要任何目标运动信息的情况下,导弹都能获得期望的攻击角度约束和制导精度,证明导弹制导算法对地面目标有较强的鲁棒性.     

一种武器系统制导精度仿真方法研究

在武器系统制导精度优化控制的研究中,由于导弹的陀螺运动造成脱靶量增加.为解决上述问题,提出一种定量计算由螺旋运动引起的脱靶量的计算方法.首先根据螺旋运动对导弹飞行速度的影响机理,分析了螺旋运动对导弹质心运动的影响规律.然后考虑到制导过程中的多目标约束要求,采用共轭系统分析法推导了无量纲化的脱靶量显性表达式.最后建立了螺旋运动速度控制的导弹制导模型,在不同动力学模型和导引模型条件下分析了导弹的制导精度,进一步发现了导致武器系统制导精度大幅降低的主要因素.仿真结果表明,采用该脱靶量计算方法得到的仿真结果具有较好的可行性和正确性,为优化导弹螺旋运动速度控制和提高制导精度,提供了理论基础.     

探测多目标时的反导预警雷达优化配置研究

为更好地发挥反导预警系统的预警能力,建立对多目标进行探测的地基反导预警雷达优化配置模型。以反导预警雷达的预警任务为出发点,分析预警时间、覆盖范围和自身安全性等因素对地基反导预警雷达配置的影响,建立能带有可调参数的地基反导预警雷达优化配置模型。通过改变可调参数,模型能输出不作战要求下的雷达配置方案。实例分析验证了模型的可行性。对地基反导预警雷达优化配置问题研究具有参考意义。     

基于渐进式神经网络架构搜索的人体运动识别

为了解决基于传感器数据的运动识别问题，利用深度卷积神经网络（CNN）在公开的OPPORTUNITY传感器数据集上进行运动识别，提出了一种改进的渐进式神经网络架构搜索（PNAS）算法。首先，神经网络模型设计过程中不再依赖于合适拓扑结构的手动选择，而是通过PNAS算法来设计最优拓扑结构以最大化F1分数；其次，使用基于序列模型的优化（SMBO）策略，在该策略中将按照复杂度从低到高的顺序搜索结构空间，同时学习一个代理函数以引导对结构空间的搜索；最后，将搜索过程中表现最好的20个模型在OPPORTUNIT数据集上进行完全训练，并从中选出表现最好的模型作为搜索到的最优架构。通过这种方式搜索到的最优架构在OPPORTUNITY数据集上的F1分数达到了93.08%，与进化算法搜索到的最优架构及DeepConvLSTM相比分别提升了1.34%和1.73%，证明该方法能够改进以前手工设计的模型结构，且是可行有效的。     

基于差分演化的自适应参数控制蚁群算法

蚁群算法存在对参数的依赖、早熟和停滞等缺点但具有与其他算法容易结合的特点,据此,将差分演化算法应用到蚁群算法的参数选取中,提出一种改进的蚁群算法。将蚁群算法的参数作为差分演化算法解空间的向量元素,在自适应地寻找蚁群算法最优参数组合的同时求解问题的最优解。改进算法对蚁群算法中的参数进行自适应调整,可避免大量盲目的测试,扩大蚁群算法的搜索空间,提高全局搜索能力。在典型的旅行商问题上进行对比实验,结果验证了改进算法的优化性能高于传统的蚁群算法。     

遗传算法优化延迟时间和嵌入维的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,利用延迟时间（τ）和嵌入维（m）间的联系,提出一种遗传算法优化τ、m的网络流量预测模型（GA-PSR）。将τ和m作为遗传算法的个体,以网络流量预测精度作为目标函数,通过选择、交叉、变异等操作找到最优τ和m值,重构网络流量序列,采用BP网络对网络流量建立单步、多步预测模型。仿真实验结果表明,相对于对比模型,GA-PSR提高了网络流量的预测精度。     

融合独立组件的ResNet在细粒度车型识别中的应用

针对细粒度车型中子车系间识别率低的问题,同时为了增强卷积神经网络的表征能力,提出融合独立组件的残差网络（IC-ResNet）模型。优化ResNet网络,通过改进下采样层,减少特征信息损失,接着使用中心损失函数和Softmax损失函数联合学习策略,增强模型的类内聚性。在卷积层前引入独立组件（IC）层,获得相对独立的神经元,增强网络独立性,提高模型的特征表示能力,从而对细粒度车型实现更准确的分类。仿真实验表明,该模型在Stanford cars-196数据集上的识别准确率达到94.7%,与其他模型相比,实现了最优效果,从而验证了该车型识别模型的有效性。     

基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用

采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结果表明该方法优于标准遗传算法。     

EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法

基于经验模式分解和共空间模式,结合最优波长空间滤波,提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解,得到固有模态函数,选择合适的固有模态函数进行信号的重构,然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换,得到最优的波长选择信号,再经共空间模式投影映射,提取相应的特征向量,最后利用支持向量机进行分类。运用该方法对9位受试者进行分类结果分析,平均分类准确率在95%以上,实验表明,提出的算法具有较好的分类识别性。     

基于STKX组件的视景仿真关键技术

在不启动卫星工具包(STK)的基础上,将STK应用于分布式视景仿真,通过插入STKX组件和调用组件应用程序编程接口函数完成STK的功能调用,解决STKX组件与运行支撑环境的集成问题。采用进程通信中的共享内存和事件技术,以S函数模块为中间件,实现Simulink模型数据的实时获取,获得数值仿真结果。基于STKX的导弹攻防视景仿真实验表明,该方法无需启动STK即可应用于分布式视景仿真。     

改进QGA在WSNs节点部署中的应用

对含有障碍区域的无线传感器网络（WSNs）节点部署问题进行研究。建立节点探测模型和网络覆盖率评价方法,基于概率传感器模型提出一种部署方式,即对障碍区域进行随机布撒节点,确定区域采用量子遗传算法（QGA）寻找最优节点部署位置,实现对同构WSNs节点构成的目标区域的高效覆盖。仿真结果与GA,QGA相比：改进QGA有效提高了算法整体的搜索能力和收敛速度。     

QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用

为了提升标准量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO）的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信网络（Depth Belief Network,DBN）模型的学习率参数寻优中,以便找到最优的DBN模型参数,来提升DBN模型的识别准确率。将通过改进后QPSO算法进行参数寻优的DBN网络（LQ_DBN）应用于蛋黄形状检测中,与现有典型的DBN网络模型对比表明,LQ_DBN模型在蛋黄形状检测实验中的识别准确率比CC-PSO-DBN、PSO_MDBN和标准DBN模型都要高,且检测识别准确率的稳定性也是四种对比模型中最高的,表明基于改进的QPSO算法的DBN网络模型取得了较好的优化效果。