公开(公告)号：CN107870563A

公开(公告)日：2018-04-03

申请号：CN201710707731.3

申请日：2017-08-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张成 ,  刘超越 ,  熊芬芬 ,  王少博

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种旋转弹全阶反馈控制器的插值增益调度方法，与某些采用降阶反馈控制器的方法相比，本发明采用全阶反馈控制器，在保证系统具有良好的动态性能、稳态精度和鲁棒性的同时，对旋转弹参数的大范围快速时变特性具有良好的自适应能力；采用离线解算控制器的方法，避免了在线更新全阶反馈控制器的劣势，减小了弹载计算机的计算负担，进一步满足旋转弹对制导控制系统低成本的要求；以旋转弹在小、中、大射程时制导段的弹体依赖参数及其导数的总边界范围作为计算参数依赖矩阵X(θ)和Y(θ)以及控制器参数矩阵Ω(θ)的边界范围，使控制器在旋转弹所有射程范围内均具备良好性能，具有较强的普适性。

公开(公告)号：CN120031270A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411637862.5

申请日：2024-11-15

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 熊芬芬 ,  李超 ,  张成

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/067 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/092 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明涉及火力分配技术领域，具体涉及一种包含目标分组和强化学习的火力分配方法、设备和介质。本发明包含附带毁伤分组和深度强化学习的火力分配方法，建立基于毁伤幅员的目标分组策略，进而考虑飞行器对目标的附带毁伤；在目标组内开展基于瞄准点优化的目标毁伤效果评估，提高毁伤效果计算的精度和合理性；最后，建立火力分配的深度强化学习模型，在最大化毁伤效费比的同时保证对目标的预期毁伤效果。

公开(公告)号：CN114266824B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202111508657.5

申请日：2021-12-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 苏迪 ,  张成 ,  王少博 ,  陈志升 ,  王柯

IPC: G06T7/73 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的非合作目标相对位姿测量方法、系统，通过仿真目标卫星图片及其对应的相对位姿信息构建数据集，其中仿真卫星图片包括覆盖全范围姿态的远距离目标卫星图片和模拟接近过程的近距离目标卫星图片；利用检测算法对图片进行卫星检测并裁剪缩放，得到检测图像，将仿真卫星图片输入到ResNet50残差网络中进行学习训练得到相对位置测量模型，将检测图像输入到ResNet50残差网络中进行学习训练得到相对姿态测量模型，其中相对姿态测量模型包括远距离测量模型和接近段测量模型；训练过程中的模型，通过预测结果与相对位姿标注信息的损失函数进行优化，由此获得的测量模型可以更高精度的对航天器进行相对位姿测量。

公开(公告)号：CN114266824A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111508657.5

申请日：2021-12-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 苏迪 ,  张成 ,  王少博 ,  陈志升 ,  王柯

IPC: G06T7/73 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的非合作目标相对位姿测量方法、系统，通过仿真目标卫星图片及其对应的相对位姿信息构建数据集，其中仿真卫星图片包括覆盖全范围姿态的远距离目标卫星图片和模拟接近过程的近距离目标卫星图片；利用检测算法对图片进行卫星检测并裁剪缩放，得到检测图像，将仿真卫星图片输入到ResNet50残差网络中进行学习训练得到相对位置测量模型，将检测图像输入到ResNet50残差网络中进行学习训练得到相对姿态测量模型，其中相对姿态测量模型包括远距离测量模型和接近段测量模型；训练过程中的模型，通过预测结果与相对位姿标注信息的损失函数进行优化，由此获得的测量模型可以更高精度的对航天器进行相对位姿测量。

公开(公告)号：CN113627749A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110832886.6

申请日：2021-07-22

Applicant: 北京理工大学 ,  中国人民解放军63863部队

Inventor： 熊芬芬 ,  吴巍 ,  张成 ,  任成坤 ,  李超

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的毁伤效能评估和火力规划方法，能够充分考虑各种不确定性随机因素的影响，提高火力规划的合理性和精度。同时，将毁伤概率评估的过程看作图像到数值的回归问题，训练毁伤评估的卷积神经网络模型，进而解决火力规划耗时的难题。引入了卷积神经网络，通过将目标二维投影的几何外形及坐标、相应的瞄准点坐标转化为图像，基于图像处理的方式，通过构建卷积神经网络去预测任意给定瞄准点下对该目标的毁伤概率，使得毁伤效能的评估过程非常直观，同时为快速进行火力规划提供保障。

公开(公告)号：CN111473696B

公开(公告)日：2021-01-26

申请号：CN202010212227.8

申请日：2020-03-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张成 ,  孔馨婉 ,  刘超越 ,  苏迪 ,  王鹏

IPC: F42B15/01 ,  F41G3/00 ,  F41G7/34 ,  F41G7/30 ,  G06F30/20 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于落点估计的制导火箭垂直攻击制导方法。使用本发明能够实现以大落角进入末制导阶段，降低导弹末制导阶段对过载能力的要求。本发明在降弧段的前期，通过先上拉再下压的方式调整弹道，使得制导火箭能够以近乎垂直的角度进入末制导阶段，减少末制导的制导控制难度，且可有效实现垂直打击，提升战斗部的攻击效能。此外，本发明通过引入交接点脱靶量，可有效获得第三阶段中上拉操纵和下压操纵的最佳控制时机，方式简单、可靠。同时，本发明在第一阶段跟踪理想弹道、第二阶段根据零效预测脱靶量调整弹道，充分利用了火箭弹全弹道上的机动能力，具有算法简单、易于实现、攻击范围广等优点。

公开(公告)号：CN111486755A

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN202010212606.7

申请日：2020-03-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 孔馨婉 ,  张成 ,  杨波 ,  王鹏 ,  常江

IPC: F42B10/62 ,  F42B15/01

Abstract: 本发明提供了一种基于可变气动外形制导装备的落速控制方法，能够适用于不同的运动情况，保证其真实落速能够控制在一定的范围内，实现良好的落速控制效果，且对伺服控制系统和弹上其他各元器件要求不高。在制导装备的降弧段飞行过程中，计算估计落速，当估计落速满足设定条件后，改变火箭的气动外形，增大弹体的轴向力系数，进而显著影响落速。