临近空间高超声速飞行器轨迹预测方法研究进展

临近空间高超声速飞行器轨迹预测对其自身制导控制与对其防御拦截均具有重要意义.本文从合作与非合作两个角度对临近空间高超声速飞行器轨迹预测中采用的常用方法进行了分析,在合作飞行器的轨迹预测中,重点结合飞行器预测校正制导过程对解析法与数值法进行了归纳与分析;在非合作飞行器的轨迹预测中,主要分析了基于运动模型预测、基于概率密度...     

复杂环境影响下空天飞行器智能决策与控制方法发展分析

空天飞行器在维护国家安全、应对潜在空间冲突、获取太空战略资源等方面具有极其重要的地位,重点面向空天往返飞行器安全运行的重大需求,对空天飞行器的威胁轨迹预测、行为决策、轨迹优化及姿态控制方法进行了综述分析.在空天飞行器威胁轨迹预测方法上,分别从基于模型、基于概率统计和基于神经网络的轨迹预测方法进行了综述;在空天飞行器行为...     

基于注意力机制的高超声速飞行器LSTM智能轨迹预测

临近空间高超声速飞行器具有非惯性轨迹形式和大范围、强机动的突防能力,对目标飞行轨迹的准确预测能够为反导拦截系统有效拦截提供有力技术支持。针对高超声速飞行器的滑翔式和跳跃式飞行轨迹预测问题,提出一种基于注意力机制的Seq2Seq轨迹预测模型,利用LSTM网络设计编码器和解码器,同时利用注意力机制提取的信息进行解码预测。该网络以目标轨迹的位置、速度、弹道倾角和攻角六维特征序列作为输入网络,网络输出为未来一段时间内的连续轨迹序列,利用弹道仿真模型获得的目标飞行器轨迹数据作为训练集对网络进行训练与优化。实验结果表明,该网络能够对高超声速飞行器的多种飞行轨迹进行有效的轨迹预测,预测误差小,能够为反导拦截系统提供有利参考。     

基于Mogrifier-BiGRU的飞行器轨迹预测

针对当前飞行器轨迹预测准确性低的问题,引入双向传播机制和Mogrifier数据耦合模块,改进传统门控循环单元网络,提出基于Mogrifier-BiGRU的飞行器轨迹预测算法,加强网络对历史数据的学习与记忆,使得输入信息与隐藏层数据的充分耦合,提高预测准确度。仿真结果表明,所提方法对飞行器轨迹预测的准确度可达到96.26%,满足我方作战指挥人员对战场态势趋势准确预测的实际需求。     

基于状态观测器的高超声速滑翔飞行器控制系统设计

以再入滑翔飞行器为研究对象,基于状态观测器设计了高超声速滑翔飞行器控制系统.为了满足高超声速滑翔飞行器高精度、高稳定控制的要求,针对滑翔飞行过程中可能存在的测量误差等不确定性因素,在快慢回路假设的基础上,基于轨迹线性化方法分别设计了快慢回路状态观测器,分析表明,基于轨迹线性化状态观测器-轨迹线性化控制器设计的控制闭环回...     

带推力高超声速飞行器非连续点火再入轨迹研究

带推力高超声速飞行器非连续点火助推可有效提高再入飞行器灵活性和机动性。为分析点火时刻和助推时长对飞行器再入轨迹的影响，根据发动机开关机状态，改进高斯伪谱法将非连续点火助推再入轨迹进行分段优化处理，实现不同点火时刻和助推时长的再入轨迹优化。发动机关机时，利用高斯伪谱法生成满足多约束条件的最优再入轨迹；发动机点火后，按照给定控制输入，由数值积分计算生成再入轨迹。在分段点处附加约束条件，保证飞行器状态在分段点处连续衔接。选取再入过程中A、B、C、D 4个典型时刻进行发动机一次点火和二次点火，以横向航程最大为目标，设计仿真算例。研究结果表明：改进的高斯伪谱法可有效求解带推力飞行器非连续点火再入轨迹优化；在助推发动机总冲一定时，点火时刻对飞行器再入轨迹影响明显。     

火箭基组合循环高超声速飞行器爬升-巡航全局轨迹优化研究

研究火箭基组合循环(Rocket Based Combined Cycle,RBCC)高超声速飞行器爬升-巡航全局轨迹优化问题。结合飞行器任务剖面和RBCC发动机特点,给出了飞行轨迹的分段准则,并对各段的特点和难点进行分析。为解决同时优化巡航高度、马赫数、飞行攻角以及发动机节流阀开度的难题,提出一种"粒子群优化算法+伪谱法"的嵌套优化策略。针对该策略,建立了轨迹优化数学模型,在模型求解过程中全面考虑RBCC发动机性能与飞行状态的耦合及动压、过载、热流密度等约束。结果表明,RBCC高超声速飞行器在30km、马赫数为6.5的巡航状态下爬升-巡航全局轨迹燃料最省,且优化所得轨迹满足各约束要求。     

高超声速滑翔飞行器再入制导方法及热点问题研究综述

高超声速滑翔飞行器是一类具有重要战略价值的临近空间飞行器,其再入段制导是当前研究的重点问题之一.梳理了高超声速滑翔飞行器再入制导方法的发展历程,综述了标称轨迹制导方法、预测校正制导方法、闭环最优制导方法的原理和研究现状,并对其特点和局限进行了分析.针对再入协同制导、再入鲁棒轨迹优化、再入变体制导、再入智能制导等当前再入...     

基于序列梯度-修复算法的再入飞行器轨迹优化

为研究序列梯度-修复算法在升力式再入飞行器轨迹优化中的应用,给出了控制量约束、过程约束的转化过程,同时结合再入飞行器的强非线性,引入了状态积分,改进了序列梯度-修复算法的更新方法,对改进的算法在升力式再入飞行器拟平滑轨迹优化中的实用性进行了比较分析.仿真结果表明:给出的约束处理方法合理有效;改进的序列梯度-修复算法较原始算法在收敛速度和优化效果上有明显提升,能在更短的时间内获得一条满足约束的升力式再入飞行器拟平滑轨迹,在飞行器轨迹优化中具有较强的应用和发展潜力.     

刚体飞行器姿态机动的模型预测控制方法

针对一类刚体飞行器的姿态机动问题,提出了一种将飞行器姿态驱动到设定姿态的模型预测控制算法。通过构造合适的控制性能指标函数,对经反馈线性化处理的飞行器姿态运动方程设计了模型预测控制器。由于预测控制的一个重要特征是能实现对设定参考点或参考轨迹的有效跟踪,因此将要解决的飞行器姿态机动问题转化为对设定姿态的跟踪问题。仿真结果表明,所提出的模型预测控制算法成功实现了飞行器的姿态机动。     

智能驾驶车辆轨迹预测方法综述

针对目前车辆轨迹预测难点,对车辆轨迹预测方法的分类和研究现状进行综述。根据模型实现预测时域 的不同,将现有算法分为短时域和长时域的车辆轨迹预测方法;介绍短时域的基于物理模型和传统机器学习预测方 法的基本概念及研究现状,总结对比长时域的基于深度学习、神经网络和基于车辆驾驶行为意图识别的预测方法。 分析结果表明：长时域方法能够解决车辆轨迹预测难点问题,保证智能车辆高效、安全驾驶。     

高超声速滑翔飞行器弹道仿真分析

针对临近空间高超声速助推滑翔飞行器弹道轨迹预测,以高超声速助推滑翔飞行器为研究对象进行了纵平面运动轨迹建模、气动参数估计及攻角模型设计.不同滑翔初始状态下的弹道仿真结果表明:滑翔初始运动高度越高,跳跃幅度越大;滑翔初始运动速度越大,滑翔时间越长.通过研究加深了对高超声速飞行器运动特性的认识,为弹道预报、轨迹规划与制导系...     

高超声速飞行器冲跃飞行轨迹优化研究

冲跃飞行是高超声速飞行器的典型飞行方式,该飞行方式给飞行器综合性能和设计技术带来了很多潜在优势.以重量最小、飞行距离最长为优化目标,通过分析飞行器的受力状态和飞行过程,以功能原理结合微积分概念为基础,建立了冲跃飞行轨迹优化方法,并开展了仿真研究.     

飞行器雷达隐身轨迹规划技术综述

空中隐身作战已成为夺取制空权的重要手段,复杂电磁环境下的飞行器隐身轨迹规划技术将是空中进攻作战中提高己方生存概率的重要手段,是提高飞行器隐身突防任务计划拟制过程的科学性、准确性及效率的关键所在。阐述了飞行器雷达隐身轨迹规划技术内涵,对其研究现状进行了系统综述,并讨论了研究的难点与挑战,并对其发展趋势进行了展望。     

基于倾侧角反馈控制的预测校正再入制导方法

针对升力式高超声速飞行器再入滑翔制导问题,提出了一种基于倾侧角反馈控制的预测校正制导方法。该算法不依赖于传统的准平衡滑翔条件（QEGC）,能够抑制再入滑翔飞行过程中产生的周期性轨迹震荡现象。纵向制导采用落点预测与指令校正相结合的方法,通过设计倾侧角反馈控制律对飞行器的高度变化率进行实时修正;侧向制导兼顾考虑横程误差和航向角误差对制导指令的影响,设计了一种基于归一化误差走廊的倾侧角反转逻辑,实现了飞行器的侧向运动控制。CAV-H高超声速飞行器制导仿真实例表明, 该制导方法有效地抑制了再入滑翔轨迹的周期性震荡,导引飞行器完成平稳再入飞行。Monte Carlo仿真验证表明,在多种扰动和误差存在的情况下,该制导方法具有良好的鲁棒性。     

基于Q-Learning算法的再入飞行器制导方法

针对再入飞行器制导方法需要根据人工经验调整参数才能适应不同远近、方位目标点的问题,提出"智能预测校正制导"的概念,将飞行环境构建为包含千万量级状态点的状态空间,采用强化学习算法训练制导模型参数,纵向制导依然采用基于定攻角剖面的倾侧角迭代方法,横向制导则利用Q-Learning算法训练横向翻转决策器。结果表明,该算法训练制导模型有较快的收敛速度,集成多个决策器的打靶成功率达到0. 973。基于QLearning算法的再入飞行器制导方法消除了原有方法基于规则的横向制导逻辑对飞行器附加的一些不必要约束,使飞行器在复杂任务中发挥其较强的机动能力成为可能,有望应用于规避多禁飞区的轨迹规划研究。     

返回式滑翔飞行器最小航程轨迹优化方法

针对返回式滑翔飞行器在高马赫状态下的落区和航程难以大幅度调节的问题,采用Gauss伪谱法和序列二次规划法进行轨迹优化,实现最小航程设计;提出了航程压缩比的概念,建立了动力学模型和飞行约束体系,以类CAV-H飞行器为对象进行了仿真。研究表明,低空速度消耗和空间机动有益于减小航程;在指定纵平面内可将最小航程压缩至最大航程的42%;当落区在指定航向上且飞行器可偏离纵面做机动时,飞行器可返回离轨原点;通过轨迹优化,可以调节返回式滑翔飞行器的航程从而控制其落区范围。     

基于数据驱动的光伏功率预测技术研究

高空长航时太阳能飞行器已经成为现代战争中重要的战场态势快速响应平台,光伏功率的准确预测对提高其能源利用效率显得尤为重要。梳理了光伏输出功率预测相关技术的发展现状,分析存在的主要问题,对基于神经网络、支持向量机、组合预测等数据驱动的光伏功率预测技术进行了重点介绍。针对高空飞行器预测模型通用性不足和气象参数时变性强的问题,提出了可以通过实时采集气象参数和自身状态信息进行在线建模与预测的算法思路,进而提高光伏预测精度和飞行器的综合性能。     

两栖联合作战无人飞行器协同控制方法研究

在未来联合作战中,无人飞行器对未来的作战样式有着深远的影响。以海上和两栖作战无人飞行器为背景,分析了无人飞行器避撞的关键技术及其发展趋势,在无人飞行器目标检测、碰撞估计方法及避撞机动方法等方面进行了综述。提出了人工智能技术运用到无人机飞行防碰撞问题,并给出了研究方向。通过运用路径规划以及对飞行轨迹的预测原理,以实现无人飞行器在未知空域中的协同飞行防碰撞。最后,对碰撞检测技术的未来走向做出了展望。     

临近空间飞行器基于气动力热约束的飞行轨迹控制优化研究

采用计算流体力学(CFD)方法获得不同工况下飞行器流场的气动特性。通过对多个工况点下流场热力学状态的分析与对比,给出高超声速飞行器飞行过程中的热流密度、温度场与气动特性的数值分布,并依据这些数据对飞行器的上升段、巡航段和俯冲段进行飞行轨迹的一体化优化设计与总体飞行仿真。