某小型地空导弹杀伤区仿真研究与分析

针对某小型导弹的杀伤区高近界、低近界和低界,分析了影响因素,建立了仿真模型并进行了仿真计算,给出了各边界的空间形状与两个正交平面的杀伤区形状.最后对导弹对不同飞行距离和高度的目标拦截能力进行了分析,分析结果表明,该型导弹对超低空和临空目标的拦截能力并不理想,应适当改进导弹气动布局,增加可用过载,提高导弹对超低空和临空目标的拦截能力.     

基于Simulink仿真的某飞行器控制系统稳定回路参数优化

通过对自动驾驶仪的阻尼回路构建Simulink仿真优化模型,依据所设计的控制系统的性能指标要求,对阻尼回路校正网络的待定参数进行优化,使优化后的系统在所选择的特征气动点弹道上完全满足性能指标的要求,得到理想的待定参数的优化值.最后将优化值代入所有四个特征点,并画出其频率特性曲线,证明了优化后的结果对四个特征点都满足要求.     

应用神经网络的飞行器动力学自适应控制

针对具有未知参数的飞行器系统提出了一种基于模型的神经网络预测控制策略．目的是通过一个优化程序以自适应控制律来稳定未知系统．由于能够描述动态函数关系的特性和具有反馈处理结构，回归神经网络以一个期望状态值的自适应估计器得到应用．神经网络的训练是通过动态顺序递归反向传播学习算法来执行的．这表明所提出的神经网络学习算法拥有设计飞行控制系统的潜在能力，所设计的飞行系统能在大范围飞行条件下和其它不确定因素下补偿飞行器动力学不可预测的变化．     

基于LMfr-IPDA的有限传感器分辨率多目标跟踪

以往的目标跟踪算法大多假定传感器分辨率是无限的,即量测与目标一一对应,而这并不符合实际.对此,提出一种利用线性多目标(LM)跟踪算法简化结构获得LM有限分辨率(LMfr)跟踪算法,并将其与集成概率数据关联(IPDA)相结合,推导出LMfr-IPDA多目标跟踪算法.仿真实验中,注重于虚假航迹的辨别性能与航迹保持能力,将LMfr-IPDA与LM-IPDA和IPDA在杂波环境中使用有限分辨率传感器对6个交叉目标的目标跟踪性能进行了比较,从而验证了算法的有效性.     

无人机发动机的自动化智能测试系统

以系统采用的软硬件复合抗干扰技术和大集合试车数据存储的方法为重点,从组成、工作原理和软硬件设计三个方面介绍了某型无人机发动机参数测试系统.应用微型计算机对发动机的主要试车参数进行自动化智能测试.应用表明,该系统具有性能稳定可靠,操作简单、工作效率高和能显著提高发动机试车参数测试精度的特点.