针对网络通信时滞条件下多飞行器博弈对抗问题,提出了一种协同微分制导律。首先,基于微分对策理论在传统的范数型性能指标基础上,设计增加权重系数,推导出一种具有“bang-bang”结构的协同微分制导方法;其次,考虑到拦截器之间的网络通信存在时滞性,导致得到的目标加速度值与实际加速度值存在误差,通过引入观测目标加速度方向信息可以减少目标加速度可达域范围,减少与目标实际加速度之间的误差,从而提高拦截器的制导精度;最后通过数值仿真验证算法的有效性。仿真结果表明该制导律不需要提前假设目标的机动规律,且在信息时滞下能有效地拦截机动目标。
针对传统人工势场(Artificial Potential Field,APF)解决避障问题时出现的局部极小值、目标不可达等缺点,提出了一种结合APF和具有协同避障效果的最优一致性控制方法。基于固定无向通信拓扑的双积分器无人机编队模型,引入具有避障代价函数的最优一致性控制协议,解决APF避障的局限性问题,同时对多无人机进行编队控制,使无人机编队控制系统的一致性性能指标、控制消耗性能指标和避障性能指标达到最优解。此外,通过对每架无人机构建虚拟斥力势场,防止在避障过程中出现机间碰撞。仿真结果表明,与改进APF的非最优一致性控制相比,本文提出的改进APF的最优一致性控制能够缩短任务用时32%,且能够极大程度上保持队形完整性,减少避障所造成的一致性消耗和控制损耗。
针对滑翔飞行器末端速度约束条件下的制导问题,本文在分析侧向过载对速度的控制作用后提出了两种制导方法。首先,建立侧向机动模型,分析侧向机动运动对飞行器能量耗散的作用,提出利用侧向机动控制飞行器落速;其次,为准确控制飞行器末端速度,分别提出基于速度修正和神经网络的制导方法,并进行了六自由度仿真计算。仿真结果表明:本文所提出的制导方法能够在落角约束条件下准确控制飞行器末端速度;基于速度修正的制导方法在工程上易于实现,基于神经网络的制导方法具有更好的速度控制效果,具备在线实施的能力。本文所提出的落速约束制导方法具有较好的工程实用性,对此类飞行器的制导系统设计具有一定的参考意义。
针对倾转四旋翼无人机(TQUAV)在未知扰动下飞行的轨迹跟踪问题,提出了一种自适应循环神经网络(RNN)互补滑模控制(CSMC)方法。首先,将倾转四旋翼无人机动力学系统分为位置子系统和姿态子系统并分别设计互补滑模控制器。考虑到无人机在飞行过程中受到外部扰动的影响,由滑模控制方法得到的理想控制器包含未知的干扰项,因此使用循环神经网络来估计未知扰动。然后,为降低循环神经网络组合估计误差的影响并削弱控制器抖振,引入超螺旋滑模控制(STSMC)设计切换控制器。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。
针对地磁场模型更新慢和误差大而引起的地磁导航精度难以提高的问题,提出一种基于人工神经网络的地磁模型误差预测方法,通过建立地磁场强度矢量要素与地理特征及时间信息之间的映射关系,结合在轨卫星的磁场测量数据,实现对地磁场模型误差的估计和预测;此外,提出了一种神经网络与滤波器组合的地磁导航方法。为了验证方法的精度和有效性,利用卫星的实测信息进行了仿真分析,结果表明:同现有文献中先进的导航方法相比,位置和速度精度由4.15 km和4.38 m/s提高到了1.34 km和1.47 m/s,明显改善了地磁导航精度和效果。
对序列凸优化方法在带动力飞行器再入轨迹优化中的应用进行了研究。首先,针对原始优化问题中控制量高度耦合且非线性的问题,通过引入新的控制量并建立与原始控制量的映射关系,得到关于控制量为线性的状态方程。其次,对原始优化问题中的非线性动力学方程、性能指标、过程约束与控制量约束进行松弛和线性化处理,通过附加状态变量的信赖域约束,并在性能指标中加入速度方位角的积分项以保证松弛和线性化的合理性。进一步,通过离散技术,将原始问题转化为一个凸优化问题。最后,通过数值仿真进行了算法验证。结果表明,本文算法对于带动力再入轨迹优化问题具有较高的求解精度,序列凸优化求解结果满足原始非线性约束,在一定精度范围内优化解可以作为原始问题的可行解。
通过分析航天领域现有型号试验数据的特点,发现传统关系型数据库已不能满足日益激增的海量试验数据的存储与管理需求。针对现有试验数据量级大、写入吞吐低、访问效率差等特点,提出了一种基于时序数据库的试验数据存储管理方法。通过在传统关系型数据库与时序数据库中对型号试验数据的读写性能进行对比分析,发现基于时序数据库的数据写入与数据查询性能均明显优于关系型数据库,且具有快速存储、快速读取功能。将该方法应用于试验数据管理系统和数据处理显示与分析系统,能够满足系统对试验数据处理的实时写入、快速读取等需求。
对中远距空空导弹大离轴角发射导引规律进行了研究。导弹在转弯阶段采用BTT控制模式,分析了实现快速转弯的机理及要求,研究了实现快速转弯的最佳升力面,确定了导弹滚转控制指令,建立了导弹转弯动力学模型,利用剩余转弯角度关系,设计攻角控制指令;提出旋转坐标系方法对滚转控制指令进行了优化,解决了指令跳变问题,实现了转弯过程最小滚转偏差控制,利用最佳升力面法向矢量投影关系,进一步判定攻角指令控制逻辑,实现与最小滚转偏差控制指令的匹配。最后通过数字仿真验证了设计方法的正确性和有效性。
提出了一种融合点线特征的双目视觉位姿估计方法,该方法基于视频的图像帧,先分别通过ORB算法和LSD算法提取图像帧的点、线特征,并采用LBD描述子实现帧间匹配;然后基于极线搜索方法获得右图像中与左图像对应的特征,从而获得匹配特征的空间坐标;最后基于点线特征融合的重投影模型,利用Levenberg-Marquardt法迭代获得失效目标的相对位姿。仿真实验表明,融合点线特征的视觉位姿估计方法相比单纯点特征的位姿估计具有更好的鲁棒性,尤其针对高速旋转目标,能更好地进行位姿跟踪测量。
