对项目组在自主空中加油对接控制方面的研究成果进行了回顾。首先介绍了使用深度学习这一具有强非线性表征能力的回归技术结合CFD和高阶复杂模型的仿真数据, 所建立的受油机前扰波和面向控制的锥套预测模型。在此基础上, 介绍了借鉴空中加油人工驾驶对接的优点, 创新提出的反步高阶滑模抗扰动对接控制器、平动/转动综合的抗扰动对接控制器以及直瞄/变长度预瞄复合引导对接控制器。仿真结果表明, 所提方法显著提高了自主空中加油对接精度。

针对现有方法通常仅考虑单个设备的维护决策, 而忽略了系统的维护策略和备件库存联合优化的问题, 提出一种不完美维修下基于剩余寿命预测结果的系统维护与库存联合决策模型。首先, 基于Wiener过程对受不完美维修影响的设备进行退化建模, 进而推导出设备的剩余寿命概率分布; 接着以检测间隔、预防性维修阈值、维修次数阈值和库存量为决策变量建立费用-时间率联合决策模型, 实现了系统维护决策成本的优化;最后,通过数值仿真实验验证了所提方法相较于基于单一决策变量的方法维护成本降低了1.5%左右。

针对推力矢量飞机超机动飞行过程中的参数摄动和舵面故障问题, 提出了一种基于终端滑模的容错控制律设计方法。首先给出了推力矢量飞机的舵面故障模型, 然后分别针对姿态角回路和角速度回路设计了终端滑模容错控制律, 并引入投影自适应律对参数摄动和舵面故障进行估计和补偿, 最终得到舵面偏转指令信号, 并对系统进行Lyapunov稳定性分析。通过Matlab/Simulink对比仿真, 验证了提出的容错控制律能够实现包容参数摄动和舵面故障的超机动飞行, 且自适应律能够准确估计舵面故障。

针对复杂电磁环境下雷达对干扰信号的分类识别问题, 研究了噪声干扰、密集假目标干扰、复合干扰信号的时域、频域特征, 通过对不同特征参数进行对比分析, 选取了区别度较大的参数组成识别特征向量, 构建了一种支持向量机(SVM)识别结构, 并进行了分类识别仿真分析。结果表明: 该识别结构特征参数提取简捷、运算速度快, 对噪声干扰、密集假目标干扰、组合干扰具有较高的识别概率, 具有一定的应用前景。

针对目标跟踪过程中出现的尺度变化、光照变化、运动模糊及背景杂乱等现象, 提出一种基于背景感知相关滤波跟踪器(BACF)的多特征融合与尺度自适应相结合的目标跟踪算法。提取目标和背景信息的多种特征信息, 根据响应图对特征分配权重进行加权融合完成目标位置预测; 利用方向梯度直方图(HOG)特征和颜色名称(CN)两种互补特征替换判别尺度空间跟踪算法中单一的HOG特征, 对目标进行尺度估计; 选用自适应变化的阈值更新滤波器模型。仿真对比结果表明所提方法具有较高成功率和精确度。

针对滑模变结构控制律设计过程中出现的控制参数整定问题, 提出一种基于强化学习的滑模变结构控制参数寻优方法。首先, 根据系统设计了相应的滑模控制律, 并给出了参数选择的范围, 设计了基于Actor-Critic结构的参数在线整定器。然后, 选择TD-Error方法进行求解计算, 并用梯度下降法计算出神经网络权值的更新取值。最后,以固定翼飞行器纵向通道系统为例进行了仿真和实验验证,实验结果说明所提出控制方法减小了控制参数整定的盲目性, 有效提升了系统的动态性能。

针对传统依靠人工经验设计并提取雷达辐射源特征的繁琐和区分度不够的问题, 提出了一种改进的双路网络(DPN)自动提取特征并识别的方法。首先将一维的雷达时域信号变换到二维时频域, 然后直接输入双路网络进行识别, 即将雷达辐射源的识别转化为图像的识别, 有效缓解了上述问题。同时, 针对双路网络层次过深带来的特征流失问题, 提出用于对雷达辐射源特征图校准重采样的轻量级模块——三流注意力模块(TPAM), 并嵌入双路网络构成三流注意力双路网络(TPAM-DPN)对雷达辐射源进行识别。对6种常见的雷达信号进行了仿真实验, 证明了所提方法提取的特征更有利于提高雷达辐射源识别率,且时效性更好。

针对大型水面舰艇编队的远程防空预警问题, 研究了防空哨舰的部署问题。基于对防空哨舰远程预警优势的深入分析, 分别建立了单艘和两艘防空哨舰的部署模型。该模型综合考虑了防空哨舰的探测能力、火力打击能力以及舰载防空导弹和敌突防目标的速度等因素。经过仿真计算, 论证了模型的优越性和可行性, 并得出了大型水面舰艇编队防空哨舰部署的结论, 可为编队防空哨舰的部署提供参考。

硅微陀螺在中低精度惯性稳定平台和导航系统中有广泛的应用。采用多个陀螺组成阵列, 可有效提高测量精度。研究了陀螺阵列输出补偿技术方案, 并建立卡尔曼滤波体系框架。设计了一种结合U-D平方根滤波量测更新机制的滚动时域估计算法, 有效提高滚动时域估计的算法精度。通过试验表明, 经陀螺阵列数据融合的技术方法可有效降低输出误差。在静态测试条件下, 时域长度N=1的滚动时域估计算法的输出精度与U-D滤波相当, 优于基本卡尔曼滤波; 在低动态测试条件下, 采用N>1的滚动时域估计能够融合前若干采样点的量测输出, 使陀螺阵列输出精度进一步提高。

无人机(UAV)编队协同执行侦察跟踪任务是近年来的研究热门方向。针对UAV编队在跟踪目标过程中的航迹规划问题, 首先,推导了UAV编队协同对目标跟踪的最优观测配置, 确定了观测条件; 其次, 针对UAV对目标的跟踪问题, 给出了导航向量场的构建步骤, 并阐述了UAV编队协同跟踪目标的控制条件; 再者,在Lyapunov导航向量场的基础上, 确立了避碰函数, 建立了避碰势场, 并与导航向量场相叠加形成融合向量场。通过实验仿真, 证明了所构建的融合向量场对解决UAV编队在协同追踪目标过程中避障问题的有效性。

针对如何快速寻找失踪目标的时空搜索问题, 提出了一种基于递归贝叶斯的搜索决策框架和自适应搜索策略; 在此决策框架中, 考虑了搜索者的速度上限和传感器存在虚警检测与漏报检测等实际因素, 在理论上推导了该决策框架下的置信度函数演化的表达式, 并据此提出了一种有效的搜索策略。由于在该决策框架下能研究和比较不同策略对决策的影响, 这为不同的策略进行分析和比较提供了一个有效的平台。最后, 通过大量的数值仿真验证了该决策框架和所提出的策略的有效性和实用性。

针对地面合成分队作战特点和传统火力分配模型的不足, 建立了一种最小火力浪费的火力分配模型, 模型旨在大致满足毁伤要求而不过分追求绝对的毁伤概率以避免火力过度集中与浪费; 提出一种改进遗传算法的模型求解方法, 以增强算法对模型的寻优能力。实例仿真结果及对比分析表明, 模型建立合理可行, 可为地面合成分队火力优化分配提供较好的解决途径。

在复杂环境下的信号检测中, 目标所在的杂波环境往往无法预先确定, 这时选用针对性较强的单一CFAR检测策略往往会出现不同程度的损失, 灵活性较差。因此, 采用一种基于自适应阈值选择的多策略CFAR检测算法, 结合CA,GO和ACCA等检测算法的优点, 通过对当前杂波背景的判断, 合理选择相应的策略。此外, 研究了采用该复合算法作为局部检测器的分布式CFAR系统, 融合准则采用“与”和“或”两种方式, 最后通过仿真对算法的性能进行了验证。

针对基于MEMS的姿态测量系统因为存在误差而导致姿态解算漂移的问题, 提出一种基于变步长动量梯度下降的姿态解算算法。该算法从传感器数据去噪和姿态解算两部分提高姿态解算精度。在传感器数据去噪方面, 为了工程实用, 降低微处理器计算量, 提出一种改进递推限幅均值滤波算法; 在姿态解算方面, 在梯度下降法的基础上设计自适应步长, 使用动量梯度优化每次迭代方向, 使得每次迭代后误差最小, 同时使用动态限幅滤波抑制角度振荡。静态和动态实验结果均表明了所提算法的有效性和优越性。

前视红外海天场景图像中的舰船目标可能面临着信噪比低、尺寸差异大等问题, 为了更好地突出目标、抑制背景, 提出了一种基于多尺度局部对比度的前视红外舰船目标增强方法。首先分析了前视红外海天图像中的场景内容, 然后定义了一种新的局部对比度度量——相对区域对比度度量(RRCM), 通过改变网格窗口的尺寸构建了多尺度局部对比度度量(MRRCM), 最终得到了尺度不变局部对比度图像。实验结果表明, 所提方法可以适应前视红外图像中多类型多尺寸的舰船目标, 显著提高目标信号的信噪比(SNR)和信背比(SBR), 与其他方法相比, 所提方法的舰船目标增强效果更好, 尤其是对于暗弱目标区域;另外, 所提方法运算速度快, 并且可以借助并行处理和积分图像进一步加速运行。

大气能见度对航空、航海、陆上交通、**活动等均有重要的影响。新兴的图像法测量能见度方法, 采用的相机由于成像亮度、动态范围存在误差使得测量的能见度也存在一定误差。详细分析相机拍摄的目标亮度增益误差、目标亮度零点误差、天空背景亮度增益误差和天空背景亮度零点误差引起的能见度测量相对误差, 并得到上述4种误差的能见度总相对误差, 验证利用图像法进行能见度测量的可行性和有效性。

由于以往装备模拟训练系统设计主要以单机训练为主或在其中加入实物模拟**, 并发送信号量, 在实际使用中难以推广部署。针对上述缺陷, 提出了基于ZeroMQ消息中间件进行模拟训练系统的设计方案, 设计了一种实用、简洁的消息传递标准, 并以此通讯模型开发了一套装备模拟训练系统, 实现了装备模拟系统全计算机模拟; 同时, 实现了不同操作人员之间的互联互通, 为提高部队实战能力提供了训练条件, 也为后期其他各类装备模拟训练系统提供可参考的设计模型。

针对军用飞机大修效能评估中评价信息如何科学处理的问题, 提出了基于直觉模糊的军用飞机大修效能评估方法。构建了飞机大修效能评估指标体系; 基于直觉模糊数间的相似度, 引入判断矩阵相似度确定专家权重; 运用直觉模糊集加权集结算子, 集结各专家赋权信息得到指标权重; 利用线性加权法及直觉模糊法集结大修效能评估信息得到评估值。最后, 对某飞机大修效能进行评估, 验证所提方法的合理有效性, 为进一步提高飞机大修效能提供方法支撑。

为了提高对具有蛇形机动能力的反舰导弹目标轨迹的准确跟踪能力, 提出了结合CT转弯机动模型与非线性滤波的目标跟踪方法。首先利用CT模型成功地模拟了蛇形机动的轨迹, 然后比较分析了EKF算法与UKF算法对蛇形机动目标的跟踪效果。尽管UKF算法在精度方面优于EKF算法, 但是其运算时间较EKF算法明显增加。为实现UKF算法对目标跟踪的实时性, 采用比例最小偏度采样减少采样点数量, 通过比例修正方法对采样点的分布进行优化, 并结合实际状态方程和测量方程直接进行线性运算。仿真实验表明, 改进后的UKF算法对蛇形机动目标的跟踪效果与UKF算法相当、明显优于EKF算法, 且运算时间较改进前缩短了50%以上。

为了满足某自行高炮炮塔俯仰向随动系统的抗干扰性能, 重新设计该系统的伺服控制器。在简要描述该系统的结构及工作原理的基础上, 对系统各模块建立数学模型。提出了一种用于伺服系统的优化模型补偿自抗扰控制方法。采用变遗忘因子的递推最小二乘(RLS)法, 通过输入交轴电流和转速得到伺服系统的所受阻力矩和冲击载荷, 对自抗扰控制器进行补偿。并在Matlab/Simulink仿真环境下结合S函数对系统进行仿真研究。性能评估结果表明, 该算法较好地增强了扩张状态观测器估计扰动的能力, 并提高系统的鲁棒性和控制精度。

针对故障诊断过程中传感器信息量大、相关性强、冗余严重的问题, 提出一种灰色Kohonen网络故障诊断方法。该方法首先通过灰色关联分析手段, 分析装备各个状态下指标参数的相关情况, 建立各状态下的灰色关联分析矩阵, 然后引入灰度值这一衡量指标, 量化关联性的强弱关系, 达到相似信息剔除的目的, 最后通过Kohonen网络进行故障诊断。实例验证结果表明, 该方法可在剔除相似信息的情况下保持较高的故障诊断率, 同时做到快速诊断。

火箭破障**装甲车在道路起伏的环境中车体易产生振动, 在发射火箭炮破障弹时也会产生较大的振动, 这些容易导致再次调炮破障时方向角度出现偏差影响破障精度, 同时,其他扰动和不确定因素的存在也使得破障**系统成为非线性时变系统。利用模糊控制良好的鲁棒性、适应性以及神经网络的自适应、自学习的能力, 提出一种基于模糊RBF神经网络PID控制方法, 同时采用K-means层次聚类对模糊神经网络的结构参数值进行初始化, 采用LM算法对模糊神经网络进行训练。仿真结果表明, 该方法可以有效提高系统的抗干扰能力、破障精度以及加快调炮的快速性。