高超声速飞行器实时最优伪谱反馈末制导算法研究

针对高超声速飞行器攻击目标末制导阶段快速、准确的任务要求,提出了一种飞行器实时最优伪谱反馈末制导算法.该算法首先离线生成一条满足各种约束的飞行器攻击最优轨迹,然后在某一时刻点应用伪谱算法优化轨迹;通过连续应用伪谱反馈制导算法,实时在线更新再入轨迹,直至命中目标.在考虑模型中存在误差及干扰的情况下,证明了该算法的收敛性;...     

最小动压约束下的全程轨迹优化设计方法

针对在包括最小动压约束在内的多约束飞行条件下的机动飞行器轨迹优化问题,建立了利用hp自适应伪谱法的飞行器轨迹优化问题求解方法.仿真分析了在无动力飞行时,最小动压约束对各状态变量的影响以及在最小动压约束下,不同分离点参数对飞行轨迹产生的影响.为提高飞行器性能指标,提出一种利用伪谱法的主动段和无动力段全程轨迹联合优化设计方...     

基于改进TLS-ESPRIT的Chirp扩频系统信道估计

提出了一种基于快速伪谱修正的四阶累积量TLS-ESPRIT算法。该算法充分运用了四阶累积量矩阵的数据信息,不但能较准确地估计Chirp扩频系统信道多径时延,而且可有效地识别和剔除虚径,进而建立在时延估计基础上的多径幅度估计就更可靠。针对关键参数在仿真设计和工程应用中的设置,列出了它们需要遵从的三个关系。最后以IEEE802.15.4a信道为传输环境,对该算法进行了仿真验证,并与四阶矩TLS-ESPRIT算法和伪谱搜索算法作了性能对比。     

应用超时间步方法的多区域伪谱时域算法

为了解决时域有限差分算法(FDTD)和伪谱时域算法(PSTD)稳定性方面的不足,本文提出了一种基于超时间步(STS)的多区域伪谱时域算法(STS-MPSTD).该算法不仅具有传统的多区域伪谱时域算法分析任意曲边形体问题时的精确性和灵活性,而且在维持显式时间积分的简单性和精确性的同时也让它不受稳定性条件的约束.最后文中给出的数值实例结果与解析结果完全吻合,这充分证明了该算法具有高的精度和良好的稳定性.     

快速避障三维最优轨迹规划研究

针对无人作战飞机自主化任务需求,提出了一种"人在回路上"的UCAV自主任务规划解决方案;针对该方案中的UCAV快速自主轨迹规划需求,提出了基于高斯伪谱法的快速轨迹规划解决方案。该方案在充分考虑UCAV的气动力特性、发动机推力特性及大气环境特性的基础上建立了高精度的UCAV模型,详细分析并构建了比较真实的UCAV飞行包线约束模型和三维战场环境约束条件,在此基础上,构建了基于最优控制理论框架的UCAV轨迹规划模型;最后,详细分析并实现了采用GAUSS伪谱法求解该问题的实现过程。仿真结果表明,该方法能以较高的精度和速度生成满足各种复杂约束要求,连续并且真实可行的最优轨迹。     

基于伪谱法的小型超音速无人机轨迹优化

为了提高小型超音速无人机的经济性能,针对配备加力燃烧室导致设计复杂、油耗过大的问题,提出小型无加力燃烧室的超音速无人机. 利用马赫俯冲机动突破音障,基于hp自适应伪谱法的最优控制轨迹规划方法,求解达到超音速巡航飞行的最小油耗和最小时间2种轨迹最优化问题. 该方法将控制与状态变量离散化,结合无人机飞行的物理过程,将多约束最优控制问题转化为非线性规划问题. 将本文与传统飞行方案所得的结果进行比较,分析重要设计参数对最优轨迹的影响. 仿真结果表明,利用该方法能够有效地规划出无人机从高亚音速到超音速飞行过程中的可行轨迹,得到的最小油耗、最小爬升时间均优于传统飞行方案,最小油耗降低约11%,最小爬升时间降低约46%.     

求解最优控制问题的Chebyshev-Gauss伪谱法

提出了一种求解最优控制问题的Chebyshev-Gauss伪谱法, 配点选择为Chebyshev-Gauss点. 通过比较非线性规划问题的Kaursh-Kuhn-Tucker条件和伪谱离散化的最优性条件, 导出了协态和Lagrange乘子的估计公式. 在状态逼近中, 采用了重心Lagrange插值公式, 并提出了一种简单有效的计算状态伪谱微分矩阵的方法. 该法的独特优势是具有良好的数值稳定性和计算效率. 仿真结果表明, 该法能够高精度地求解带有约束的复杂最优控制问题.     

基于伪谱法的双摆吊车时间最优消摆轨迹规划策略

在工业生产过程中,桥式吊车系统经常会体现出双摆系统的特性,导致更多欠驱动状态量的出现,增大控制难度.基于此,论文提出了一种针对双摆桥式吊车系统的时间最优轨迹规划方法,可以得到全局时间最优且具有消摆能力的轨迹.具体而言,为方便地构造以时间为代价函数的优化问题,首先对系统运动学模型进行相应的变换;在此基础上,考虑包括两级摆角及台车速度和加速度上限值在内的多种约束,构造出相应的优化问题;然后,利用高斯伪谱法(Gauss-pseudospectral method, GPM)将该带约束的优化问题转化为更易于求解的非线性规划问题,且在转化过程中,可以非常方便地考虑轨迹约束.求解该非线性规划问题,即可得到时间最优的台车轨迹.不同于已有的大多数方法,该方法可获得全局时间最优的结果.最后,通过仿真与实验结果验证了这种时间最优轨迹规划方法具有满意的控制性能.     

基于Gauss伪谱法的泊车轨迹规划方法

为了应对不同类型泊车,提高车载泊车系统的适应性,采取基于数值求解最优控制问题的方法进行泊车轨迹优化.使用基于Gauss伪谱法的最优控制算法进行泊车轨迹规划并进行仿真试验,实验结果表明,该方法可以很好地解决垂直泊车与平行泊车问题,适应性强.