【摘 要】
:
制导律研究与实际需求是紧密联系的,传统制导律(追踪法、前置角法、比例制导律等)的设计只关注准确命中目标。随着战场环境的日益复杂和敌对目标的更新换代,传统制导方法渐渐不能满足实际需要。针对中远程空空导弹的实际应用问题,为约束导弹与目标的相对空间关系以满足特殊战术需求,有必要研究含角度约束的制导律。本文首先对角度约束的内涵进行讨论,同时基于滑模控制理论设计了含阻尼项的视线角约束制导律,在此基础上设计了
论文部分内容阅读
制导律研究与实际需求是紧密联系的,传统制导律(追踪法、前置角法、比例制导律等)的设计只关注准确命中目标。随着战场环境的日益复杂和敌对目标的更新换代,传统制导方法渐渐不能满足实际需要。针对中远程空空导弹的实际应用问题,为约束导弹与目标的相对空间关系以满足特殊战术需求,有必要研究含角度约束的制导律。本文首先对角度约束的内涵进行讨论,同时基于滑模控制理论设计了含阻尼项的视线角约束制导律,在此基础上设计了含视场角约束的制导律;其次,本文研究了含多约束条件的角度约束制导律,分别设计实现了含视场角-角度多约束、时间-角度多约束和加速度-角度多约束的制导律;最后针对实际应用中可能出现的弹目视线角测量不准确和目标丢失两种非理想条件,设计了考虑量测噪声的角度约束制导律和考虑目标丢失的角度约束制导律。本文的主要工作如下:(1)基于视线角约束研究含角度约束的制导律。将角度约束的概念拓展至末端攻击角约束、过程布儒斯特角约束两类约束条件;考虑到导弹改变轨迹消耗能量,通过设计含阻尼项的终端角度约束制导律来降低中制导阶段的导弹机动,使得能量消耗更低;在此基础上,研究另一类型的阻尼项,设计含布儒斯特角约束的制导律,提升末制导阶段的制导精度;分析视场角与视线角的关系,基于视线角约束制导律和切换策略,设计仅含视场角约束的制导律。仿真试验结果表明,本文设计的制导律不仅满足命中目标和相关角度约束条件,同时拥有更小的能量消耗和更快的滑模面收敛速度。(2)研究多约束条件下的角度约束制导律。基于滑模控制理论,将视场角约束转化为对弹目相对速度在垂直视线方向分量的约束,设计同时满足视场角约束和角度约束的制导律;研究含时间-角度约束的制导律,设计不需要小角度假设或近似时间估计的制导律滑模面函数;分析滑模制导律中影响加速度指令大小的因素,通过设计新型趋近律来实现对加速度大小的限制,并设计了含加速度-角度约束的制导律。仿真试验结果表明,本文设计的制导律在保证命中目标的同时,满足了含角度约束在内的多种约束条件。(3)研究两类非理想条件下的角度约束制导律。在实际战场环境中,针对含角度约束制导律的关键量测值:弹目视线角测量不准确和目标丢失两类非理想条件带来的问题,将视线角测量值视为真实值加噪声项,并基于无迹卡尔曼滤波进行一步预测来去噪;分析目标丢失对含角度约束制导律的影响,将一类实际问题抽象为目标丢失重捕获的场景,基于组合预测信息对目标缺失值进行补充。仿真试验结果表明,本文提出的方法可有效降低这两种非理想条件对制导律的不利影响。
其他文献
云环境下,数据中心规模不断扩中,新技术的引入不断的提升了资源的弹性,满足更多的高性能计算需求,但也使得云数据中心的结构愈加复杂,现有资源的整合和高效使用是最值得关注的。本文资源调度目标就是对用户提交的任务实现能耗的最优调度,在满足用户需求的前提下使得资源利用率尽量高。本文通过研究影响云数据中心系统负载的能耗关键技术以及云数据中心能效评估标准,将云数据中心的能效优化问题构建为一个马尔科夫过程的模型。
全面预算可以改善内部管理,确保公司更好地发挥积极作用。现在,越来越多的企业开始采用综合预算管理,这对于提高企业的管理水平起到了积极的作用。文章介绍了目前我国企业全面预算管理的重要作用,分析了存在的问题,提出了具体的解决办法,为提高我国企业全面预算管理提供了实践依据和参考。
随着科技的发展进步,学术大数据的时代正在到来。当前,关于学术大数据的研究呈现出多样化深层次发展,而作为该领域的重要一环,基于学术大数据的分类预测系统也在日渐成熟。但是目前基于学术大数据的分类预测探索主要还是集中在对于“物”(即学术论文)的研究方面,而关于“人”(即科研工作者)的分析却显得不足。事实上,对于学者的分析也具有十分重要的意义,不仅能探索科研发展的脉络和方向,还能为实现工程化管理提供重要参
近年来移动机器人应用主要集中在工业、医疗、探索等领域,其工作环境也逐渐由初始的室内结构化场景扩展到室外复杂环境中。环境规模的增加、传感器观测数据量的变化与任务的多样化给移动机器人的定位导航带来了更大的挑战与更高的要求,同时,在不同场景下的定位需求和对机器人自主性的要求也需要更符合环境特征与机器人约束的主动定位策略。针对室外复杂环境中移动机器人的定位需求,本文提出了一种基于曲面定位能力的主动定位策略
近年来,日益增长的高带宽开销服务和市场需求驱动着高速光接入网的发展。因成本需求,受限于低成本的光器件性能,传输信道的带宽限制无法避免,导致了严重的符号间干扰。此外,信道噪声混合着来自光电器件线性和非线性的失真更进一步影响着信号质量。因此,需要有先进的数字信号处理技术来有效补偿信号损伤。面对严重的符号间干扰和非线性效应,经典的算法一定程度上不足以满足均衡需求。如今,机器学习,尤其是神经网络已经被认为
痤疮丙酸杆菌(Propionibacterium acnes,现更名为Cutibacterium acnes)是健康人群皮肤表面微生物群的主要成员之一,同时在寻常痤疮的疾病发生、发展过程中起到重要的作用。目前认为,寻常痤疮的发病主要包括皮脂腺异常分泌过盛、毛囊-皮脂腺单位表皮角化/脱落异常、炎症反应激活等主要环节。研究表明,痤疮丙酸杆菌在上述各环节中均发挥着致病性作用,同时皮肤微生物群状态的改变与
最近的研究方法将深度神经网络(DNNs)解释为一个动力学系统,将神经网络的正向传播稳定性与泛化联系起来。在本文中,我们进一步在不改变DNNs原有结构的情况下,率先加强了其正向传播的稳定性,并从各个方面验证了增强正向传播稳定性对网络表示的影响。更具体地说,我们通过建立一个DNN的吸引子动力学模型来加强稳定性,并提出了relu-max吸引子网络(RMAN),一个易于接入在类ResNet网络上的轻量级模
人脸表情传达着人类的情感与心理状态,如何自动地识别出人脸图像中所包含的表情,是计算机视觉技术的一个重要研究方向。近年来,随着卷积神经网络技术的发展,人脸表情识别取得了可喜的进展。然而,在现实场景中,受到拍摄距离、设备分辨率、算力等因素的影响,时常需要对低分辨率的人脸表情图像进行识别,而现有技术的识别准确率通常会在低分辨率的情况下大幅降低。本文针对上述问题进行了研究,主要的工作如下:1.本文创新性地
目的:调查新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)疫情下居家隔离人员心理行为现状及影响因素,为改善其心理行为提供参考依据。方法:2020年2月采取便利抽样的方法,运用自行设计的一般资料问卷、突发性公共卫生事件心理行为量表、简易应对方式量表对1009名居家隔离人员进行调查分析。结果:居家隔离人员心理行为总得分为(1.14±0.37)分,各维度条目均分从
大学教师学习共同体是一种结构化的实践共同体,蕴含着基于共同愿景之上的协作关系;小规模、跨学科的学习型组织;集挑战与乐趣于一体的赋能机制;致力于教学学术的共享交流平台等特质。其重要价值体现在创生深度学习、提升教师教学学术水平、促进教师职业发展、推动高校向学习型组织转变等方面。在实践中,需要从教学学术、团队实力、外部保障和校园文化等维度构建大学教师学习共同体。