主要对三体对抗场景下的主动防御制导方法进行研究。首先, 通过构造具有严格反馈形式的三体对抗模型, 结合Backstepping理论和微分对策思想推导出一种主动防御制导策略;其次, 基于自适应动态规划算法建立评价神经网络以自学习在线求解该制导方法, 并利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和评价网络权值的收敛性;最终, 仿真验证了所设计的主动防御制导方法的有效性。
主动防御 微分对策 自适应动态规划 精确制导** active defense differential game adaptive dynamic programming precision-guided weapon
去偏转换量测卡尔曼滤波在雷达目标跟踪系统中有着广泛的应用，针对某型超近程主动防护系统的研制与开发，设计了基于现场可编程门阵列的去偏转换量测卡尔曼滤波器。针对超近程主动防护系统的高精度和实时性的要求，该设计采用结构化设计思想，利用现场可编程门阵列实现浮点去偏转换量测卡尔曼滤波器的设计。在保证实时性的前提下，在模块内部对运算单元分时复用，解决了采用传统的软件方法实现过程中存在的并行性和速度问题，并且保证了运算的精度。通过Matlab和QuartusⅡ仿真，验证了本设计的优越性。
超近程主动防护 去偏转换量测Kalman滤波 浮点运算 实时性 short-range active defense system DCMKF FPGA FPGA floating-point arithmetic real-time
