一种基于导航坐标系的巡飞弹航迹跟踪方法

针对巡飞弹定高巡飞航迹跟踪的问题,提出了一种基于导航坐标系的航迹跟踪方法.将整条航路分为直线飞行和转弯飞行阶段,建立动态导航坐标系,分别利用直线控制策略和转弯控制策略,将航迹跟踪简化为在导航坐标系下修正横向侧偏距偏差的问题,省略航向角偏差控制,确保巡飞弹在飞行过程中沿着理想航线飞行.通过仿真证明,此方法使得巡飞弹实际飞行航迹偏离理想航迹的误差很小,达到良好的跟踪效果.     

面向城市环境的巡飞弹控制站沉浸式显示技术

在近期如俄乌冲突等多起局部战争中,巡飞弹发挥出了机动灵活、精准打击等战场优势,受到越来越多的关注,但在城市环境中使用巡飞弹,易受到各种各样建筑物的阻挡,影响操作员对战场的研判和对巡飞弹的精准控制。为使操作员快速掌握大规模复杂城市作战场景中的任务环境,辅助操作员高效指挥巡飞弹,从提高操作员态势感知能力的方向对巡飞弹控制站展开研究,设计了一种基于三维动态场景重构和虚拟现实的控制站系统态势显示方法,基于OpenSceneGraph(OSG)开源可视化引擎,采用四叉树管理、金字塔结构的PageLOD动态加载方法,进行巡飞弹任务场景要素管理及建模显示;基于无限串流虚拟现实渲染技术,构建了沉浸式控制站验证系统;设计巡飞弹引导控制试验,通过对任务完成时间及碰撞次数进行客观测试、统计问卷调查表进行主观分析,并对比有无沉浸式的试验效果,验证了该方法易于学习使用且有效提高了操作员的态势感知能力。     

巡飞弹航迹导引方法研究

针对巡飞弹等高、常速巡飞等特点,将整条航迹分为直线段和转弯段,利用假设条件,提出一种导引方法:在直线段进行位置和偏差角控制,转弯段采用转弯控制,进而完成整个航迹导引并确保巡飞弹在飞行过程中偏离航线的误差较小。通过仿真可以看出,此方法使得巡飞弹在整个飞行过程中偏离航线的误差极小。     

动态规划算法在巡飞弹航路离线规划中的应用

文中针对巡飞弹航路规划特点,分析了动态规划算法,建立了动态规划模型,阐述了基于动态规划算法的巡飞弹航路离线规划方案和航路修正方法。     

巡飞弹复合材料弹翼结构减重优化设计

复合材料弹翼是为巡飞弹提供升力的重要结构部件,其减重设计是巡飞弹结构设计中的难点.文中以巡飞弹复合材料弹翼结构为研究对象建立有限元模型,并基于OptiStruct复合材料多级优化的功能,在刚度、强度及复合材料铺层工艺等约束边界条件下,通过对弹翼上下蒙皮和翼梁分级优化,最终使得大展弦比巡飞弹碳纤维复合材料弹翼结构减重达61%.     

巡飞弹燃油消耗质量的数学模型研究

巡飞弹常采用微型涡喷发动机,需完成长时问的巡逻飞行任务．为实现典型航迹飞行,全弹质量变化率将不断变化,文中分别建立了两种典型航迹下巡飞弹燃油消耗质量的数学模型,其中构造了代理模型来计算气动力参数和燃油耗油率（SFC）。经算例仿真计算,得到了典型航迹下巡飞弹质量消耗的变化规律．以及对应的推力控制律和需用攻角变化律,所建立的燃油质量消耗数学模型可用于巡飞弹总体设计之中。     

巡飞弹终端自适应滑模控制系统研究

为了实现巡飞弹稳定飞行,提出了利用终端自适应滑模控制方式,将巡飞弹法向过载作为控制对象进行反馈控制;推导出控制器即舵偏角表达式,计算控制参数,使系统保持稳定,进行系统仿真,在存在扰动的情况下,检测系统的抗干扰能力;结果表明：终端自适应滑模控制系统可有效快速跟踪巡飞弹法向过载,具有很好的鲁棒性;为巡飞弹飞行控制系统研究提供依据和参考。     

小型巡飞弹气动阻力系数自适应估计方法

为提高小型巡飞弹气动参数估计的收敛速度和稳定性,提出了一种保证预设性能的气动阻力系数自适应估计方法。根据建立的巡飞弹动力学模型,获得线性参数化速度方程。针对以往参数估计方法中估计误差收敛过程的瞬态性能无法直接设计的问题,通过将预设性能函数引入到自适应参数估计,并对气动阻力系数估计误差进行误差变换,设计出保证参数估计瞬态性能的自适应气动阻力系数估计方法。仿真结果表明,与传统自适应参数估计相比,该方法能在较短时间内实现参数估计的收敛,保证了气动参数的瞬态性能和稳态性能,证明了该方法的有效性。     

基于对抗的突击武器与支援武器协同火力打击决策方法

为满足多类型武器协同火力优化打击的需求,提出了一种基于对抗的突击武器与支援武器协同火力打击决策方法。以突击武器“点对点”打击和远程火力支援武器“面杀伤”的协同为研究对象,考虑具有对抗特性的火力打击决策优化过程,以突击武器对目标的打击决策、目标对突击武器的打击决策以及支援武器的炮弹落点位置为优化变量,建立了以对抗双方剩余价值比值为目标函数的协同火力打击决策优化模型。提出了基于人工蜂群算法双层迭代优化的协同火力打击决策优化模型求解方法。目标分配决策变量采用整数编码,利用罚函数方法处理约束条件,将决策模型转化为无约束混合整数优化问题;针对算法实现过程,分析了双层迭代人工蜂群求解算法的计算复杂度。通过一个协同火力打击算例验证了协同火力打击决策模型和求解算法的合理性和有效性。     

弹道导弹中段机动突防制导问题的仿真研究

对弹道导弹中段机动突防制导问题进行了仿真研究.完成了导弹高空机动突防系统概念设计,建立了大气层外飞行的导弹突防制导问题的数学模型,设计了非线性规划求解突防制导指令的两种算法:基于解析解的Bang-Bang控制形式求解和多重参数化法求解.最后基于以上数学模型和算法模型建立仿真系统,对突防制导问题的两种算法进行仿真验证.     

巡飞弹战场运用策略

通过最优巡飞路线规划,巡飞弹可实现最佳作战效能。主要分析巡飞弹的侦察巡飞搜索策略,认为巡飞弹最好为直线运动,拐弯次数越少越好,其搜索路线可简化成蛇形、螺旋形和往复前进形3种模式,同时分析攻击型巡飞弹可采用反应攻击和抢先攻击两种途径对付时间关键目标。     

一种基于强化学习的指挥智能体控制方法

针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)如何进行任务分配、航路规划、指挥控制问题, 提出一种新的控制实现方法。搭建UUV 指挥智能体训练平台,设计学习训练所需的想定,进行状态设计、数据适配、 决策解析和规则库建立,选定近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)强化学习算法进行训练,并进行应用 验证。结果表明：指挥智能体能有效对UUV 进行任务分配、航路规划、指挥控制;通过不断优化算法,可提高战胜 基于规则的传统控制方法的胜率。     

基于深度强化学习的机械臂动态目标抓取方法

针对现有机械臂动态目标抓取方法轨迹规划困难、实时性不足、难以实现六自由度抓取等问题,提出一 种基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的机械臂动态目标抓取方法。进行马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)建模,设计状态空间、动作空间以及奖励函数,实现机械臂对动态目标的六自由度抓取。基 于Pybullet 构建机械臂动态目标抓取仿真试验环境,对该方法进行训练,将训练得到的策略在新颖场景进行测试, 并与经典规划控制的动态目标抓取方法进行对比。仿真结果表明：该方法能实现机械臂对动态目标的六自由度抓取, 在抓取成功率和速度上具有优势。     

基于归一化优势函数的强化学习混合动力履带车辆能量管理

基于强化学习的能量管理策略由于状态变量和控制变量的离散化,处理高维问题时存在“维数灾难”的困扰。针对此问题,提出一种基于归一化优势函数的深度强化学习能量管理算法。采用两个具有归一化优势函数的深度神经网络实现连续控制,消除离散化。在对串联式混合动力履带车辆动力总成建模的基础上,完成深度强化学习能量管理算法的框架搭建和参数的更新过程,并将其应用于串联式混合动力履带车辆。仿真结果表明,该算法能够输出更为细化的控制量以及更小的输出波动性,与深度Q学习算法相比,对于串联式混合动力履带车辆的燃油经济性提升了3.96%. 通过硬件在环仿真实验验证了强化学习能量管理算法的适应性,以及在实时控制环境下的优化效果。     

基于规划步数自适应Dyna-Q 的多功能雷达干扰决策方法

针对基于强化学习的干扰决策方法存在着收敛速度过慢的问题,在Dyna-Q 算法的基础上提出一种规划 步数自适应的Dyna-Q 干扰决策算法。在保证干扰策略有效性的前提下,提升强化学习算法的收敛速度,使算法能 以更快的速度学习到最优干扰策略。实验与仿真结果表明：该算法能实现多功能雷达干扰的实时有效,也可扩展到 其他强化学习应用领域,具有一定借鉴价值。     

基于多组并行深度Q网络的连续空间追逃博弈算法

为解决连续空间追逃博弈(PEG)问题,提出一种基于多组并行深度Q网络(DQN)的连续空间PEG算法.应对连续行为空间中为避免传统强化学习存在的维数灾难不足,通过构建Tak-agi-Sugeno-Kang模糊推理模型来表征连续空间;为应对离散动作集自学习复杂且耗时不足,设计基于多组并行DQN的PEG算法.以4轮战车PEG...     

基于“北斗”的反舰导弹饱和攻击实时决策系统

"北斗"卫星导航系统在军事上,尤其在指挥控制系统的应用中已经日益广泛;通过对反舰导弹饱和攻击流程的深入分析,设计了基于"北斗"的反舰导弹饱和攻击实时决策系统框架,对饱和攻击数的计算、航迹规划系统、战斗毁伤评估系统等关键技术进行了初步探讨,简要分析了在实施饱和攻击过程中,提高反舰导弹突防能力的几种可行方案;最后阐述了反舰导弹饱和攻击实时决策系统开发的重要意义。     

基于纵程解析解的飞行器智能横程机动再入协同制导

针对高超声速飞行器协同饱和打击需求,提出一种基于深度Q-学习网络(DQN)算法的深度强化学习横程机动再入协同制导方法。解耦设计高超声速飞行器横纵制导方法,基于高精度的纵程解析解,解析计算纵向升阻比得到倾侧角模值。抽象横向制导倾侧反转逻辑为马尔可夫决策问题,引入强化学习思想,设计一种基于DQN算法的横向智能机动决策器,构建智能体离线学习-在 线调用模式,计算倾侧角剖面的符号变化。以典型高超声速飞行器CAV-H为对象,基于数学分析MATLAB平台通过弹道仿真对该制导方法进行验证。仿真结果表明：新制导方法制导精度高,任务适应性强,可以在线使用,能够严格满足飞行时间约束和能量管理需求;相比于基于三维解析解的再入协同制导方法,新制导方法可以更大程度发挥飞行器的横向机动能力,具备更高的突防潜力。     

基于遗传算法的巡飞器路径规划

分析和对比了可应用于巡飞器路径规划的几种主要研究方法,提出了基于遗传算法的巡飞器巡飞路径规划方法.针对出现的多目标优化问题,采用分时分目标的优化方法,减小了计算量,有效地加快了解向期望值的收敛速度.针对探测阶段的定高度和变高度巡飞路径进行了规划,得到了满足要求的优化结果,给出了所需要的最小航程,为后续的巡飞器推力方案设计和气动外形设计提供了依据.