基于A*算法的远程导弹三维航迹规划算法

提出了一种基于A*算法的三维航迹规划方法.该方法将远程导弹的运动学模型离散化,利用导弹过载作为控制量,并结合约束条件,直接对三维空间进行最优航迹搜索.航迹规划过程不仅结合了导弹的本身机动特性,并且充分利用地形信息进行地形回避和威胁回避.仿真实验表明,该方法能够直接规划出三维空间中满足导弹过载约束的最优航迹.     

多型地空导弹网络化作战部署效能评估

首先,建立了评估指标体系,运用D—S证据推理理论对专家的评估数据进行处理,在得到决策矩阵的基础上应用熵技术对预先给定的权重进行修正,结合决策矩阵计算出了评估结果,最后,通过实例验证了模型的可用性。     

导弹编队飞行控制方法研究

为实现多导弹协同作战时的编队飞行,基于滑模变结构、自适应及非线性动态逆控制理论研究了导弹编队飞行控制方法. 在领弹的速度、加速度以及从弹的速度未知的前提下,将领弹与从弹的相对速度以及领弹的加速度视为可估计的有界不确定量,基于滑模变结构控制理论提出一种仅需弹间相对位置和相对速度信息的鲁棒编队控制律. 采用边界层法消除了系统的抖颤现象,并根据编队稳态误差的要求分析了边界层厚度的设置方法. 运用奇异摄动理论将导弹非线性动力学系统划分为3个快慢变化不同的子系统,考虑系统所受的外部干扰并将其视作有界不确定量引入慢变子系统中,基于自适应变结构控制和非线性动态逆控制理论,设计了具有鲁棒性的导弹编队自动驾驶仪. 仿真结果表明,导弹编队自动驾驶仪能够准确跟踪编队控制指令,实现多导弹的编队飞行.      

抗击巡航导弹的火力部署和射击策略分析

根据现代巡航导弹的特点，结合现有装备和技术水平，提出了抗击巡航导弹的最佳火力部署方案。在此基础上，引入了武器最佳射击策略的有关概念和定理，并对抗击巡航导弹的组合武器最佳射击策略的求取在理论和方法上进行了深入的探讨。     

导弹储存维修性统计分析

根据建立的导弹贮存维修模型,结合实际应用讨论了导弹系统维修性的优化。根据导弹在储存期间的实际数据和维修性模型对其进行了统计分析。通过应用极大似然估计方法,解决了产品寿命和维修时间分布中未知参数估计的问题。以导弹系统瞬时可用度和稳态平均可用度作为维修策略优化目标,进行了检测周期的优化。对常用的4种情况,给出了在满足可用度条件下的最优检测周期,并通过一些数值例子给予了说明。结果说明模型是满足导弹维修性实际应用的。     

Stateflow在巡航导弹仿真中的应用

介绍了Stateflow的基础知识和基本用法以及基于Stateflow的巡航导弹仿真建模方法。Stateflow是一种基于MATLAB／Simulink和有限状态机理论的图形化离散事件仿真环境，巡航导弹分段弹道模型和制导引信系统都可以很方便的用Stateflow进行建模，使系统仿真更加直观，便捷。     

炮弹变导弹传感器的理论探索

将炮弹改造成导弹,是现代武器发展的一个新的诱人的方向,是极具战略意义的。笔者提出炮弹变导弹的初步设想,根据攻击目标提供的信号源（如声音、红外线、气流速度等）,采用传感器将信号源提供的非电量转换为电信号,然后对输出电信号进行转换和放大,用以驱动控制系统。对炮弹进行改造,使其具有导弹的速度以及自动跟踪、自动追击同标的能力,直至摧毁目标。扼要介绍了几种传感器的工作原理、结构及信号放大电路,并提出一种新型传感器,对其工作原理及其结构进行重点阐述。     

带末端角约束的三维最优滑模制导律设计

某型巡航导弹主要攻击地面固定目标,为获得最佳的攻击角度和打击精度,分别在俯冲和转弯平面内设计了理想状态下导弹的三维最优运动。选取具有干扰的系统状态与理想系统状态之间的误差矢量作为滑模面,在滑模控制作用下,使系统状态趋近理想状态,最终获得具有参数鲁棒性的三维最优滑模制导律。仿真结果表明方法能同时满足打击精度及末端角约束的相关要求,实现对目标的三维立体精确打击,满足实际战场的作战需求。     

遗传算法在航迹优化中的应用研究

提出一种基于遗传算法的航迹优化方法．主要是用遗传算法设计优化了一类巡航导弹航线．在此过程中根据所设计航迹要满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件,对航迹优化提出了一种算法和一个航迹规划代价评判模型．建立了一个基于VC^＋＋和MATLAB软件平台开发的巡航弹航迹优化仿真软件．经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好,具有一定的理论和使用价值．     

基于量子遗传算法的港口目标瞄准点选择

使用多枚巡航导弹攻击港口目标时,瞄准点选择非常关键,传统方法所用模型较为简单、算法较为耗时。为此,根据港口子目标幅员特性,构建矩形化子目标,并按离差最大思想赋予威胁指数。从毁伤效果出发,以毁伤下界为限,构建港口目标威胁消除模型。将量子理论引入遗传算法,构建量子遗传融合算法,并用其求解瞄准点分布。仿真结果表明,得出的瞄准点具有较高可靠性,验证了模型的有效性,所用算法能在短时间内找出最优解,提高了解的收敛速度。