拟线性最优平滑滤波在一维弹道修正弹中的应用

为一维弹道修正弹控制指令的形成,打击精度的提高,采用拟线性最优平滑滤波算法对雷达测量的一段飞行参数进行滤波。滤除雷达的量测噪声,然后再外推弹道落点,比较计算弹道偏差。通过仿真表明,拟线性最优平滑滤波算法可较快的减小具有较大幅值和随机性的量测飞行参数噪声。即使在不正确的滤波初始值情况下,该算法仍能较快的跟上飞行状态量,较普通推广卡尔曼滤波有更好的稳定性和收敛性,说明该算法应用于一维弹道修正弹是可行的,且可靠性更高。     

基于脉冲控制的末段修正弹道研究

针对迫弹的末段弹道修正问题,建立了基于脉冲控制的飞行动力学模型.结合弹道模型,分析了脉冲个数、脉冲力大小、布置位置、弹丸转速、脉冲作用时间等脉冲参数和弹道参数对末段修正能力和弹道特性的影响规律.以某迫弹和给定的脉冲控制修正方案为例,进行了末段弹道仿真计算,得到了关于修正能力的定量仿真结果和末段修正过程中迫弹攻角变化曲线.研究结果表明了末段脉冲控制修正弹道偏差的有效性,也为末段修正迫弹的脉冲控制方案设计提供了一定的理论基础.     

关于2种典型风场对弹箭运动轨迹影响的三维数值分析

为了深入探讨风场对弹箭运动轨迹的影响规律,从飞行动力学以及外弹道气象学的基本原理出发,建立了弹箭在风场中运动的三维动力学方程和运动学方程;通过2种典型的风场--均匀定常风场和非均匀埃克曼风场的全弹道三维数值模拟,分析了大气风场对弹箭弹道影响的一般规律,从而为进行风修正弹箭控制系统设计以及气象信息的融合应用提供技术支持和...     

鸭舵控制低旋尾翼弹有控弹道参数设计方法

为了提高鸭式布局制导炮弹的弹道控制性能,该文研究了一种通过匹配弹体稳态转速和攻角摆动频率以形成较大有效升力的有控弹道参数设计方法.给出了稳态转速的近似设计公式,提出一种精度较高的弹道法向诱导速度估算公式,并分析了其主要影响因素.仿真结果表明,采用该方法设计稳态转速与法向诱导速度,可在保持稳定飞行的前提下,有效提高制导炮弹的弹道控制能力,不同气动外形参数方案对应的诱导速度值相差可达25%.研究结果可为该类有控弹箭的弹道参数设计提供参考.     

外弹道优化设计的随机模型

该文给出了供弹箭弹道优化的随机弹道模型。模型包括弹箭飞行动力学方程、各干扰因素有相关函数。外弹道方程以为量形式表示。采用协方差分析描述函数法，对我、推力偏心、不劝不平稳和起始扰动所引起的散中作为弹道系统的动态响应加以分析研究，其中风场随机过程采用ＰＲＥＳＳ模型；推力偏心作用过程被视为弱平稳随机过程，对其实验曲线的统计分析表明，其自协方差函数为指数衰减型，基于干扰函数与状态变量间的协方关训给出了该轩     

中末制导交班空间边界建立及影响因素分析

激光末制导迫弹中末制导交接段可靠交班是成功捕获目标的前提,针对交班空间的不确定性,研究该交班空间范围及相关影响因素对交班空间的影响特性.在构建6自由度弹道模型和干扰模型基础之上,分别从弹道约束、导引头作用距离、导引头视场角范围、修正能力等角度给出了交班空间需满足的约束条件.利用蒙特卡洛打靶仿真和线性插值拟合的方法,统计建立得出无控全干扰条件下交班空间边界作为基准交班空间,给出了时间、俯仰角、偏航角、射程、弹道高、侧向距离的界限范围.选取风、初速偏差、射角偏差为交班空间边界影响因素,仿真建立了无控且分别消除风、初速偏差、射角偏差状态下交班空间边界.结果表明,在主要影响因素中,风是影响交班空间边界的各因素中影响较大的因素.初速偏差主要对迫弹的交班时间、射程及弹道高影响较大.射角偏差增大了交班时间、射程的范围.从研究结果可知,激光末制导迫弹靶场射击时应尽量减小初速偏差、射角偏差,特别是选风速小的情况下射击.交班空间的建立也为制导迫弹开始激光末制导的时机提供判断准则,在弹体参数都满足交班空间条件下进行激光末制导才能保证弹丸准确命中目标.      

鸭舵控制防空制导炮弹导引方法

为提高防空炮弹的精确打击能力,该文以一类鸭舵控制的防空制导炮弹为对象,根据防空弹药的作战特点,对弹道预测导引法和修正比例导引法的应用进行了研究。基于三自由度有风质点弹道模型,提出了具有良好精度和较快计算速度的弹道预测解析模型及相应的剩余飞行时间估算公式,并分析了不同条件对预测模型精度的影响;根据炮弹当前位置和目标未来点间的位置偏差矢量,推导了修正比例导引的加速度指令。理论分析及仿真结果表明,两种导引方法在一定条件下均具有较好的控制效果;对于不同弹道控制量及不同有效射程,弹道预测导引法适用于防空炮弹的弹道末段,而修正比例导引法则适用于弹道初始段及中段,可满足控制精度和飞行稳定性的要求。     

卡尔曼滤波在GPS制导火箭弹中的应用

针对直接采用全球定位系统(GPS)测量弹道误差较大的问题,该文提出应用扩展卡尔曼滤波方法进行弹道测量。采用火箭弹弹道模型和GPS误差模型,建立卡尔曼滤波系统状态模型和以伪距为观测量的系统测量模型,推导并分析了相应的滤波公式,并对GPS动态定位的数据进行滤波。理论分析和仿真结果表明,GPS测量的位置误差和速度误差具有随机性,且误差幅度较大,采用卡尔曼滤波算法后,弹道的位置估计误差和速度估计误差分别降低到观测误差的1/3和1/4左右,而且滤波收敛速度快。     

基于大气测量信息的风估计算法研究

针对投放开环飞行子弹药的空地布撒武器命中精度受平面风影响严重的问题,提出在具有SINS/GPS系统的空地制导布撒武器硬件基础上,加装大气测量设备进行平面常值风速、风向估计.根据空地制导武器的不同射程、动力及弹道方案,分别提出开环制导飞行风速估计算法及闭环飞行风速估计算法.建立六自由度模型,利用相应误差源对闭环风速估算方法进行验证与精度分析.仿真表明该算法精度较高,具备较强的实际工程应用潜力.     

超高速飞行弹箭气动烧蚀数值模拟研究

超高速弹箭存在的气动加热烧蚀现象会严重影响其外弹道特性。该文针对此类弹箭,旨在建立完善的气动加热、烧蚀模型,通过应用小扰动理论研究了弹一翼间的气动干扰、采用轴对称比拟的方法考虑了有攻角(非对称)情况、引入热化学反应建立了高温下的烧蚀准则。结合实例,对完善的气动加热、烧蚀模型进行了数值求解,并依据仿真结果归纳出一些烧蚀规律,对开展这方面研究有一定指导意义。     

高安全级信息系统中的特权控制机制及其模型研究

为满足高安全级信息系统最小特权需求,提出一种强制访问控制模型EPMM。该模型采用三权分立机制对系统中的特权管理进行改进,将原有的超级用户划分为系统管理员、安全管理员和审计管理员,将其中任一个管理员的权限控制在其职责范围内。建立了模型公理系统并对主要定理进行了证明,使非法用户或异常操作对系统所造成的损失降为最小。     

一种基于传声器阵列的多弹丸作用情况判定系统及方法

针对常规兵器试验及部队演习过程中地面多弹丸作用情况判定难题,提出了一种采用传声器阵列测量仪器采集声波,采用时域分段和空域滤波分解爆炸声波判定多弹丸作用情况的技术。首先,根据传感器阵孔径在时域上分割信号,将包含较多爆炸声信号的声波数据分割为多段只包含较少爆炸声波的数据;其次运用传感器阵波达角估计技术获取各段信号中爆炸声的来向;再次,将信号通过空域滤波技术分解到相应的爆炸声波来向上,这样,每段信号将被分解为多个信号;最后,检测每个被分解的信号中爆炸声波个数,将其相加即为所有弹丸爆炸数量,据此实现弹丸作用情况判定。应用仿真实验和实弹试验验证了该方法的可行性和有效性,最后分析和探讨了方法使用条件问题。     

弹丸斜侵彻钢筋混凝土极限壁厚试验研究

为研究斜侵彻钢筋混凝土时弹丸的极限壁厚,利用130 mm一级轻气炮作为发射平台,开展了不同壁厚弹丸斜侵彻钢筋混凝土试验. 通过试验结果对比分析了不同壁厚弹丸的结构响应特性,发现弹尾是整个弹丸结构强度较为薄弱的位置,在反射卸载波的作用下发生塑性变形较为明显,并得到了该试验条件下的量纲一极限壁厚. 研究结果可为侵彻弹丸的结构设计提供参考.     

侵彻过程中的机械滤波仿真研究

本文以ANSYS/LS-DYNA为基础,提出了一种对传感器进行滤波缓冲的结构,并对结构进行了仿真。针对传感器进行了缓冲保护和机械滤波,仿真了四种不同材料,并对结果进行了分析。得到了在弹体穿透靶板过程中的加速度曲线、动能曲线、内能曲线和频率-幅值曲线。分析了加速度计感受到的加速度信号并研究了缓冲材料的滤波效果。     

基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航算法

针对标准容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)在载体状态突变时滤波精度下降的问题,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航(strong tracking SVDCKF integrated navigation algorithm based on multiple fading factors,MST-SVDCKF)算法.该算法引入SVD代替标准CKF中的Cholesky分解,提高了状态协方差阵分解迭代时的数值稳定性;通过卡方检验对系统状态进行评估,当系统出现状态突变时,采用多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调节,使得不同滤波通道具有不同的渐消能力,以实现对载体真实状态的强跟踪.仿真结果表明,与标准CKF和传统STCKF相比,该算法调节能力更强,滤波精度更高.     

随机系数矩阵卡尔曼滤波

作者考虑了状态转移矩阵和量测矩阵是随机阵的线性离散时间动态系统的状态的线性最小方差递推估计问题,即随机系数矩阵卡尔曼滤波,说明了该系统可化为过程噪声和量测噪声均依赖于状态,而转移矩阵和量测矩阵是非随机阵的线性动态系统,从而证明了新系统的状态的最小方差估计问题仍有卡尔曼滤波形式.     

乘性噪声系统滤波问题研究

考虑状态和输出均受乘性和加性高斯噪声干扰的随机系统,通过极小化均方误差给出动态系统最优状态估计的递推算法,包括最优预测、滤波以及平滑问题。仿真结果表明,状态估计能较好的反映系统的真实状态,估计器品质良好。     

Federal extended Kalman filter based on reconstructed observation in incomplete observations

In the estimation and identification of nonlinear system state,aiming at the adverse effect of observation missing randomly caused by detection probability of used sensor which is less than 1,a novel federal extended Kalman filter( FEKF) based on reconstructed observation in incomplete observations( ROIO) is proposed in this paper. On the basis of multi-sensor observation sets,the observation is exchanged at different times to construct a new observation set. Based on each observation set,an extended Kalman filter algorithm is used to estimate the state of the target,and then the federal filtering algorithm is used to solve the state estimation based on the multi-sensor observation data. The effect of the sensor probing probability on the filtering result and the effect of the number of sensors on the filtering result are obtained by the simulation experiment,respectively. The simulation results demonstrate effectiveness of the proposed algorithm.     

基于Shannon尺度展开的非线性滤波方法

随机动态系统状态的条件概率密度函数可以说是滤波问题的完全解。据此，作者提出了一种新的非线性滤波方法，供助非线性函数在Shanon尺度空间的展开，通过计算条件概率密度函数来计算状态的最优估计。     

时滞系统H∞滤波方法研究

研究时滞系统的H∞滤波问题,基于Lyapunov—krasovskii函数,设计合有时滞环节的H∞滤波器,对时滞系统中不易测量的状态变量进行估计。推导滤波误差系统时,引入无偏滤波思想,使得该滤波方法可对临界稳定或不稳定时滞系统的不可测量状态进行估计,并且设计滤波器的计算量也下降。通过数值仿真实例,以及与传统方法比较,验...