多空中作战平台协同对抗多目标态势分析方法

为了对多机协同对抗多目标的作战态势进行定量分析,根据多机协同对抗多目标的空战特征,基于神经网络和证据理论,以传感器和武器能力为证据建立敌我双方对抗态势分析识别框架。将学习引入证据合成过程,用神经网络学习对基本可信数修正系数进行优化,使证据合成能够体现证据之间的相干性和主次关系。以无人作战飞机编队对抗敌地对空防御系统为例,对所研究的态势分析方法进行了验证。获得的计算结果与通过策略实际含义分析的结果相一致,具有合理性。     

基于综合非线性控制方法的飞行控制律研究

应用神经网络控制与动态非线性阻尼控制综合的非线性控制方法对飞行控制律进行了研究.首先使用反馈线性化方法作为基础控制律实现飞机的非线性控制,然后使用神经网络控制与动态非线性阻尼控制综合的控制方法进行补偿,以提高非线性飞控系统的鲁棒性.在以某型推力矢量飞机为对象的仿真中,当出现舵面损伤及一类舵机故障时,这种方法显示出很强的补偿能力.