再入飞行器高空最优制导律

研究了在降弧段进行高空机动的再入飞行器的最优制导律．采用最优控制理论推导出具有再入约束条件的高空最优制导律,给出了剩余时间的计算方法．仿真结果表明,此制导律可用于再入飞行器的高空机动飞行．     

一种再入机动弹头最优制导律研究

利用最优控制理论及非线性控制理论中的精确线性化方法．将再入机动弹头方向控制方案设计问题转化为线性系统综合问题．无需作任何简化假设，推导方式更为简单．为再入弹头的机动方式提供了一种新方法．仿真表明推导出的制导律可行。     

再入飞行器的终端角度约束制导律设计

在考虑飞行器命中目标时有落地速度和速度倾角的要求条件下,基于零化再入飞行器和目标视线角速率的思想,设计得到了一种适用于攻击地面固定目标的最优再入制导律.该方法利用最优控制理论的思想方法,不仅使飞行器命中目标时满足了终端角度约束的条件,而且保证了再入飞行器机动速度损失最小.该方法简单,易于理解,便于工程应用,数字仿真验证了所提出的制导律的正确性和有效性.     

再入飞行器攻击慢速活动目标的制导方案研究

研究了再入飞行器攻击海上慢速活动目标的制导方案。首先介绍了目标的初始侦察定位系统 ;然后对再入飞行器攻击活动目标可以采用的导引头以及高空探测系统进行了分析 ;最后对再入飞行器降弧段的制导规律进行了研究。针对目标的最大逃逸范围 ,提出了高低空复合制导方案 ,仿真结果表明方案是可行的     

再入机动弹头速度方向制导律设计及仿真

建立了再入机动弹道模型,设计了基于非线性系统精确线性化理论的再入机动弹头速度方向的时变最优制导律,实现了机动弹头速度方向的控制,通过三自由度机动弹道仿真证明该制导律是可行的。     

基于大气预估的再入飞行器机动减速制导方法

背景噪声和混响干扰是声纳目标探测中的主要干扰源,如何有效地减小它们对声纳工作特性的影响一直是水声信号处理关注的焦点。利用Volterra 级数理论,建立水声信号的非线性动力学模型,通过对水声信号的局部预测,实现对背景噪声的降噪和混响干扰的抑制。结合二阶Volterra 自适应滤波器和基于奇异值分解的自适应滤波算法,分别采用直接法和迭代法完成了对水声信号的一步及多步预测。仿真结果表明,基于Volterra 级数模型的水声信号迭代预测方法比直接法不仅具有更好的预测性能,而且还可以实现多步预测。     

弹道式再入飞行器的飞行动力学问题

本文从作者的观点对弹道再入飞行器的飞行力学问题作了历史回顾与总结,重点放在近15年中在小型化高性能弹道式导弹弹头研制中所遇到的关键技术—弹头滚转与滚转异常,滚转对弹头精度的影响及滚转控制。 60年代中,在高弹道系数小型化再入飞行器试验中出现了滚转异常现象,已证明滚转异常是由再入飞行器质量和外形的不对称及其综合作用而造成的,它曾经是高性能弹道导弹弹头研制中令人吃一惊的一个问题。文中介绍了作者如何发展与应用经典的欧拉角坐标系来描述现代弹道式再入飞行器的运动,讨论了经典欧拉角坐标系的产生,它与气动弹道坐标系和体轴坐标系的关系,以及它在近15年中在高性能小型化弹道导弹研制中在一些关键问题上的应用。文中还谈到了再入飞行器滚转异常问题的解决,再入飞行器的被动式滚转控制、主动式滚转控制以及主动式端头冷却。     

随机最优控制理论在再入机动弹头制导中的应用

建立了机动再入弹头攻击地面目标的随机数学模型,根据再入机动弹头攻击目标的要求,选择合理的代价函数和控制量的约束方程,利用随机最优控制理论,结合再入弹头的运动学与动力学方程,获得再入弹头的最优制导律.该制导律在存在状态噪声和观测噪声的情况下能有效完成再入机动弹头的制导,并使系统满足一定的约束条件.将此最优制旱算法应用到某型再入弹头,通过计算机仿真验证了算法的正确性.     

智能化最优滑模制导律研究

针对机动目标的空间拦截问题,文中介绍了一种对参数摄动和外干扰具有鲁棒性的最优滑模制导律,并对其智能化实现方法进行了研究.仿真结果表明,这种智能化的最优滑模制导律对于机动目标具有较好的拦截效果.     

一种基于角速率的再入弹头最优制导律

为了使再入弹头的速度损失最小。并能准确击中目标。根据准平行接近原理和最优控制原理推导出了一种基于角速率的再入弹头在平面内的最优制导律,它以速度损失最小为目标函数。论证了当攻击固定或慢速目标时,比例导引是一种最优制导律。仿真结果表明比例系数为3时,弹头再入速率损失最小。     

可重复使用航天器再入协同制导研究

从可重复使用航天器(Reusable Launch Vehicle,RLV)协同飞行任务需求出发,针对多RLV再入协同制导问题进行研究,设计了一种再入协同制导方案,重点对再入协同制导律进行设计.该再入协同制导方案分为3部分:第1部分是再入前弹道规划,设计了基于伪谱法的轨迹规划方案,以时间协同作为约束条件,初步设计出满足...     

机动再入飞行器神经网络闭路初制导研究

解决有限推力模型的再入飞行器初制导问题,利用传统开环控制的关机方程达不到要求的精度.提出了一种前馈反馈神经网络闭路初制导律.利用遗传算法生成能量最省轨迹,作为神经网络训练样本,利用遗传算法离线训练前馈三层BP网络,构成前馈神经网络控制器.状态反馈控制器采用在线神经PID控制器.仿真结果表明,该闭路初制导能够完成有限推力情况下的再入初制导任务,对初始位置误差、推力方向偏差和测量误差不敏感,具有一定的鲁棒性和适应性.     

再入飞行器多约束预测-修正末导引律研究

为了保证再入飞行器以期望倾角和速度准确投放载荷,利用终端倾角约束下的滑模变结构控制进行实时弹道预测,通过速度修正指令实现飞行器的机动减速,以达到期望的投弹倾角和速度。分别计算了目标点位于13km和3km高度时的飞行轨迹及飞行参数。对仿真结果的对比分析表明:采用倾角约束导引律时,飞行器终端倾角满足期望的-30°,但是其终端速度分别为1 550m/s和1 450m/s,远高于期望的1 200m/s;采用倾角-速度多约束导引律时,终端倾角和速度均达到了期望水平,而且攻角、倾斜角以及各向过载均满足限制条件;多约束预测-修正导引律更有利于再入飞行器准确投放载荷。     

具备目标重定向能力的自适应再入制导律

将再入弹道跟踪问题转化为再入弹道状态调节问题,得到了一个LTV系统最优控制问题,在此基础上,利用基于伪谱算法的最优反馈控制算法,设计了一种便于在线实现的自适应鲁棒再入制导律.仿真结果表明该制导律在改变参考轨迹后依然能够较好地跟踪新的参考弹道,具备较好的动态性能和再入制导精度,而且不需要显示积分和显示增益调度.     

飞行器鲁棒最优末制导律的二阶滑模设计

针对传统最优末制导律鲁棒性能较弱、对参数摄动及外扰敏感的不足,考虑系统存在滑模控制非匹配性干扰及落角约束条件,提出一种基于二阶滑模的鲁棒最优末制导律设计方案。首先介绍高阶滑模控制的基本原理,然后利用Lyapunov稳定性理论分别就线性滑模面和终端滑模面设计二阶滑模鲁棒最优末制导律。基于Lyapunov的稳定性理论证明及仿真结果均表明了该末制导方案的有效性及鲁棒性。