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公开(公告)号：CN118410256A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410623881.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/10 , G06F17/11 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 一种视线旋转坐标系下三维弹目相对运动建模及解耦方法，涉及导弹动力技术领域，针对现有技术中三维弹目相对运动数学模型存在耦合特性，不易进行制导算法的设计，因此导致制导拦截精度低的问题，本申请在视线旋转坐标系下建立三维弹目相对运动数学模型，并对三维相对运动耦合模型进行解耦，分解到视线矢量所在的铅锤平面与当地水平面内。进而避免了临近空间交战制导系统中存在的耦合现象，提升了制导拦截的精度。
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公开(公告)号：CN111798491A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010669909.1
申请日：2020-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 一种基于Elman神经网络的机动目标跟踪方法，涉及临近空间防御技术和智能信息处理技术领域。解决了现有的滤波算法在进行机动目标跟踪时，存在滤波精度低稳定性差的问题。本发明根据目标飞行器的动力学特性构建动力学跟踪模型，获取机动目标跟踪系统的状态方程；基于系统的状态方程、系统的测量方程和测量噪声，利用非线性滤波算法，对目标飞行器的运动状态以及控制参数进行递推估计，并获得k时刻的预测估计值与滤波估计值的差值、滤波增益和新息；构建Elman神经网络模型，利用训练好的网络预测估计误差，进而对滤波估计值进行修正，获取目标运动状态的最优估计值。本发明适用于机动目标跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117313233A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311231259.2
申请日：2023-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 基于神经网络的助推滑翔飞行器发射诸元解算方法，属于高超声速飞行器发射诸元解算领域。解决了现有的飞行器发射诸元解算方法诸元解算时间长的问题。构建样本，每个样本的输入数据包括发射点、目标点的经纬度和各禁飞区的中心经纬度，输出数据包括一级最大负攻角、二级最大负攻角、三级常值俯仰角变化率、发射方位角、拉起段攻角改变时刻、拉起段结束时刻、阻力加速度和俯冲打击段攻角；利用样本对诸元解算神经网络模型进行训练，并利用训练后的模型根据当前发射点、目标点的经纬度、以及各禁飞区的中心经纬度预测出助推滑翔飞行器待规划轨迹的发射诸元。本发明主要应用于多工况下的发射诸元快速解算。
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公开(公告)号：CN116661334A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310741441.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 基于CCD相机的导弹跟踪目标半物理仿真平台验证方法，为解决纯数学方法无法真实的仿真导弹与目标的信息，不能有效验证空空导弹电视末制导方法的有效性的问题。构建包括上位机、CCD相机和屏幕的半物理仿真平台，并在其中建立导弹和目标的数学模型、导弹的制导控制模型，获得导弹的位置、速度和姿态、目标的位置和速度、控制指令；根据上述信息求解目标在屏幕坐标系下的位置，并在屏幕上模拟。用CCD相机模拟导弹红外导引头，根据模拟的目标位置和CCD相机的位置得到目标相对于导弹的视线角；根据视线角更新导弹的制导控制模型，获得新控制指令，根据新控制指令完成导弹对目标的制导。属于导弹制导领域。
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公开(公告)号：CN111798491B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010669909.1
申请日：2020-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 一种基于Elman神经网络的机动目标跟踪方法，涉及临近空间防御技术和智能信息处理技术领域。解决了现有的滤波算法在进行机动目标跟踪时，存在滤波精度低稳定性差的问题。本发明根据目标飞行器的动力学特性构建动力学跟踪模型，获取机动目标跟踪系统的状态方程；基于系统的状态方程、系统的测量方程和测量噪声，利用非线性滤波算法，对目标飞行器的运动状态以及控制参数进行递推估计，并获得k时刻的预测估计值与滤波估计值的差值、滤波增益和新息；构建Elman神经网络模型，利用训练好的网络预测估计误差，进而对滤波估计值进行修正，获取目标运动状态的最优估计值。本发明适用于机动目标跟踪。
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公开(公告)号：CN119596982A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411772131.1
申请日：2024-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 基于N‑K迭代凸优化算法的高超声速飞行器轨迹规划方法，涉及轨迹规划领域。本发明是为了解决现有飞行器轨迹规划方法还存在难以准确规划飞行器轨迹的问题。本发明包括：获得无量纲化高超滑翔段动力学模型；获得线性化后的高超滑翔段动力学模型；对线性化后的高超滑翔段动力学模型中的参数离散化处理，获得参数离散化后的高超滑翔段动力学模型；获取高超声速飞行器轨迹优化中的控制量约束、过程约束和信赖域约束；利用参数离散化后的高超滑翔段动力学模型和控制量约束、过程约束以及信赖域约束构建基于迭代凸优化的轨迹规划问题，并对基于迭代凸优化的轨迹规划问题求解获得高超声速飞行器轨迹规划结果。本发明用于规划飞行器轨迹。
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公开(公告)号：CN119126575A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411278189.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及控制领域，尤其涉及一种目标信息缺失下面向机动目标的微分对策制导方法。本发明公开一种考虑目标不完全信息下面向临近空间高动态目标场景的微分对策制导方法。该方法包括：对末段拦截问题进行表述，并将铅垂平面作为主要研究平面，建立二维弹目相对运动交战模型；设计线性扩张观测器对目标加速度信息进行估计；而后给出零控脱靶量的表示式，并得到了在不完全目标信息下的线性二次型微分对策(LQDG)制导律。本发明线性不完全目标信息下的二次型微分对策(LQDG)制导律解决了现有技术存在拦截器不完全目标信息下控制准确率低的问题。
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