一种超空泡航行体自适应容错控制方法

    公开(公告)号:CN111666628B

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202010401858.4

    申请日:2020-05-13

    Abstract: 本发明提供一种超空泡航行体自适应容错控制方法。步骤1:设计超空泡航行体的数学模型;步骤2:通过步骤1的数学模型建立系统不确定性和执行机构故障的模型;步骤3:通过步骤2的模型设计自适应控制律。保证了在存在执行机构故障和不确定性的情况下航行体闭环控制系统的稳定性。

    一种适用于高速入水的尾罩分离机构

    公开(公告)号:CN114526648A

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202210253689.3

    申请日:2022-03-15

    Abstract: 本发明公开了一种适用于高速入水的尾罩分离机构,包括第一分离尾罩和第二分离尾罩,其中第一分离尾罩包括第一罩体、第一限位环、第一环向支撑件和第一连接吊耳;第一罩体呈半圆柱形;第一限位环位于第一罩体前端且与其连接为一体;第一限位环与航行体尾部的限位卡槽过渡配合,且第一限位环与限位卡槽通过第一爆炸螺栓连接;第一环向支撑件安装在第一罩体内部;第一连接吊耳固定在第一罩体尾端;第二分离尾罩与第一分离尾罩结构相同,第二分离尾罩与第一分离尾罩相互配合安装在航行体尾部,可在航行体入水过程受到尾拍力的冲击下有效保护航行体的尾舵和螺旋桨等关键部件。

    一种智能弹药协同进化任务分配方法

    公开(公告)号:CN114330715A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111616839.4

    申请日:2021-12-27

    Abstract: 本发明提供了一种智能弹药协同进化任务分配方法,包括对多平台拦截作战的弹药分配方案进行遗传算法的染色体基因编码;根据弹药分配方案中的拦截目标威胁程度以及不同弹药发射平台对拦截目标的拦截概率计算染色体个体函数适应度;得到不同弹药发射平台对拦截目标有效拦截的概率排序序列,按照有效拦截的概率值的优先级顺序对染色体个体执行遗传算法选择操作;对选择的染色体个体执行交叉和/变异操作,获得下一代遗传种群并重复执行上述步骤,直至满足终止条件,获得最终弹药分配方案。本发明采用基于贪婪原则的改进遗传算法任务分配方法,进行智能弹药协同进化任务分配的有效性更高,寻求最佳方案更有目的性,收敛速度快且遗传代数小。

    基于SysML的航天飞行器系统模拟方法

    公开(公告)号:CN107664952B

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201710814829.9

    申请日:2017-09-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于SysML的航天飞行器系统模拟方法,属于航天领域,该方法为:S1.根据预设功能模块建立相应的功能模型,所述功能模型包含模型参数;S2.根据每个所述功能模型的功能和相应的模型参数设置相应的输入变量和输出变量;S3.根据每个所述功能模型的模型参数、输入变量和输出变量,及所述预设功能模块之间的关系,建立所有功能模型之间的模型参数、输入变量、输出变量的映射关系,以进行航天飞行器系统模拟。本发明通过建立所有的功能模型的参数、输入变量和输出变量的映射关系,以实现模型间的数据的互联互通,提高模型间的协同能力及复杂耦合水平。

    一种基于平滑变结构滤波的鲁棒机动目标跟踪方法及系统

    公开(公告)号:CN117406590A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311289134.5

    申请日:2023-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于平滑变结构滤波的鲁棒机动目标跟踪方法及系统,该方法包括以下步骤:基于被跟踪目标构建非线性目标跟踪模型,包括:状态方程和量测方程;利用平滑变结构滤波器对所述非线性目标跟踪模型进行估计处理;根据获得平滑变结构滤波的估计结果,利用贝叶斯方法对所述估计结果进行修正,实现对机动目标跟踪。该方法将平滑变结构滤波器应用于机动目标跟踪中,同时为实现利用平滑变结构滤波对速度和加速度的准确跟踪,与贝叶斯理论相结合,通过状态误差协方差实现对低维状态向量的有效估计;可以实现对机动目标的准确跟踪。

    一种基于变分贝叶斯的交互式多模型目标跟踪方法及系统

    公开(公告)号:CN117331070A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311268058.X

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯的交互式多模型目标跟踪方法及系统,涉及目标跟踪领域,该方法包括:建立被跟踪目标的目标跟踪模型;所述目标跟踪模型包括目标运动学模型和量测模型;采用多个滤波器根据对应的目标运动学模型对所述被跟踪目标进行状态估计;基于变分贝叶斯方法对各滤波器的状态估计结果进行融合,得到所述被跟踪目标的最终状态估计。本发明提高了目标跟踪精度,解决传统多模型将多个滤波器的估计结果简化为单一的高斯分布,损失了估计精度的问题。

    一种基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法及系统

    公开(公告)号:CN117331069A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311268048.6

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于概率密度截断的路径约束目标跟踪方法及系统,涉及目标跟踪技术领域,该方法包括:构建被跟踪目标的目标跟踪模型;所述目标跟踪模型包括状态方程、量测方程和道路约束不等式方程;基于所述目标跟踪模型,利用扩展卡尔曼滤波对被跟踪目标进行无约束估计;根据约束条件对无约束估计的概率密度函数进行截断,获得所述被跟踪目标的约束估计,实现目标跟踪。本发明在地面移动目标的估计中融合已知的非线性不等式道路约束,提高了地面目标在道路约束下的估计精度。

    一种基于混合网格多模型的地面目标轨迹跟踪方法

    公开(公告)号:CN115390560B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202210992794.9

    申请日:2022-08-18

    Abstract: 本发明涉及目标轨迹领域,具体涉及一种基于混合网格多模型的地面目标轨迹跟踪方法。步骤1:将地面目标的模型集M分成粗模型子集和细模型子集;步骤2:根据步骤1的分类对粗模型子集进行处理后得到概率更新的粗模型子集并对其进行估计融合;步骤3:步骤1分类的细模型子集根据在线数据和先验知识自适应调整;步骤4:对步骤2的粗模型子集和步骤3的细模型子集分别进行概率更新;步骤5:对步骤4概率更新的粗模型子集和细模型子集再次进行全局估计融合。本发明用以解决现有的技术方案无法对地面目标轨迹进行准确的状态估计。

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