均方误差的matlab代码实现导弹估计 抽象的 该项目的目标是使用视线测量法用导弹拦截目标。 在该项目中使用了两种模型来开发状态动力学：高斯-马尔可夫模型和随机电报模型。 连续时间卡尔曼滤波器用于确定两个模型的横向位置，速度和目标加速度的最小方差估计。 将这些估计值与它们在10秒钟的跨度内的对应真实值进行比较。 为了确定卡尔曼滤波算法是有效的并且所使用的模型是正确的，对10,000个实现进行了蒙特卡洛模拟。 通过仿真将不同状态的均方根误差与相应的滤波器值进行比较。 卡尔曼滤波器在模拟高斯-马尔可夫模型和随机电报模型方面的性能相似。 代码说明 one_real_gm使用高斯-马尔可夫模型运行连续时间卡尔曼滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 one_real_tele使用随机电报模型运行连续时间kalman滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 monte_carlo_gm使用高斯-马尔可夫模型对连续时间卡尔曼滤波器进行蒙特卡洛模拟。 它绘制了模拟的状态均方根误差与滤波器计算的均方根误差。 monte_carlo_tele使用电报模型对连续时间kalman滤

针对多弹三维协同攻击机动目标的要求, 提出一种基于网络同步原理的协同制导方法. 该算法给出了导弹3 个方向的速度, 并基于运动学关系转化为总速度、弹道倾角和弹道偏角指令. 基于反步法将控制器设计过程转化为3 步, 分别为速度及弹道角子系统、气动角子系统和角速率子系统设计, 各子系统采用滑模控制. 控制器设计中采用扩展状态观测器对气动参数摄动和外部扰动进行估计, 并在控制器中进行补偿. 仿真结果验证了控制器的跟踪特性及导弹的协同攻击效果.

为解决导弹飞行过程中传统气动力控制系统通常难以满足导弹纵向回路控制的快速性和准确性要求的问题，在建立导弹纵向回路控制模型的基础上，利用理论计算的方法设计了PID控制器，运用MATLAB/SISOTOOL设计相应的校正装置，并对导弹纵向回路进行了仿真。结果表明PID加校正的控制方法能在保持准确性的同时，可大大缩短导弹纵向回路的反应时间，并增强了系统的稳定性。

matlab序列点代码导弹_仿真_matlab 导弹模拟 Matlab 代码 模拟 7 种不同导弹的弹道，每一种都有自己的起始参数： X0、Y0、Z0 坐标中的初始位置 (m)，初始质量和着陆质量：m0 和 mf (kg)，初始推力大小 Thmag0 (N )，和方向角（度）：theta, phi 该项目已于 2016 年冬季在加州大学圣地亚哥分校作为 Matlab 入门课程的一部分完成。

实验报告加上完整的实验代码，可以单个程序独立运行，也可以运行集成后的程序

复杂情况下的防空导弹智能制导鲁棒优化设计

工作简介： 使用Matlab软件，基于势流理论与伯努利方程，实现导弹在液体中运动时的阻力计算。 主要工作： 1、使用速度势叠加原理并且将导弹外形离散化，求解压差阻力。 2、应用边界层理论并且借用楔形体相似性解与经验公式得到导弹表面层流和湍流边界对应的摩擦阻力。 3、以丰满度和阻力为优化目标确定了导弹外形参数。

Product Description Airborne Vehicle Guidance and Control Systems is a broad and wide-angled engineering and technological area for research, and continues to be important not only in military defense systems but also in industrial process control and in commercial transportation networks such as various Global Positioning Systems (GPS). The book fills a long-standing gap in the literature. The author is retired from the Air Force Institute and received the Air Force's Outstanding Civilian Career Service Award

基于自适应动态规划的不确定性目标拦截微分博弈制导律设计