一种新型六自由度BP神经网络最优中制导规律研究

对于六自由度中远程导弹制导系统,提出了一种新型的基于BP神经网络最优中制导律,这种制导规律能在中制导时只使用导弹数据而不使用目标数据,这样可以使神经网络的结构减小,计算速度提高.研究和仿真分析表明,这种新型的六自由度BP神经网络最优中制导律与其他末制导律配合,可有效提高导弹拦截机动目标的性能.     

基于RBF神经网络的一种最优中制导律

对于中远程导弹中制导段，提出了一种基于RBF神经网络的最优中制导律，这种制导规律通过离线学习，能够在线实时工作。研究和仿真分析表明：这种基于RBF神经网络的最优中制导律与其他末制导律配合，可有效提高导弹拦截机动目标的性能。     

一种神经网络最优中制导规律的工程实现方法

对于中远程导弹中制导段，提出了一种基于神经网络的最优中制导律工程实现方法，这种制导规律通过离线学习，能够在线实时工作。以垂直平面为例，分别使用BP神经网络、RBF神经网络和ELMAN神经网络形成最优中制导规律，比较了这些规律各自的优缺点。     

一种基于神经网络的最优中制导律

对于中远程导弹中制导段,提出了一种基于神经网络的最优中制导律,这种制导规律通过离线学习,能够在线实时工作.研究和仿真分析表明这种基于神经网络的最优中制导律与其他末制导律配合,可有效提高导弹拦截机动目标的性能.     

基于RBF神经网络的一种最优中制导律

对于中远程导弹中制导段,提出了一种基于RBF神经网络的最优中制导律,这种制导规律通过离线学习,能够在线实时工作.研究和仿真分析表明:这种基于RBF神经网络的最优中制导律与其他末制导律配合,可有效提高导弹拦截机动目标的性能.     

一种神经网络最优中制导规律的工程实现方法

对于中远程导弹中制导段,提出了一种基于神经网络的最优中制导律工程实现方法,这种制导规律通过离线学习,能够在线实时工作.以垂直平面为例,分别使用BP神经网络、RBF神经网络和ELMAN神经网络形成最优中制导规律,比较了这些规律各自的优缺点.     

基于神经网络的中制导律

基于神经网络的中制导律适合末段采用寻的制导的复合制导导弹。采用针对固定目标、同时能满足复合制导中制导要求的最优中制导律来提供神经网络的训练样本，通过遗传算法对神经网络的各个权值及各神经元的阈值进行综合寻优，以各时刻导弹及目标的位置坐标作为神经网络输入，经过计算输出相应的中制导指令。仿真结果表明基于神经网络的中制导律不仅能用于攻击固定目标及机动目标，同时能满足复合制导中末交班的各项要求。     

一种红外成像制导防空导弹准最优滑模导引律

结合防空导弹的精确末制导问题，根据红外成像制导的特点．应用平行接近原则、最优控制理论和滑模变结构控制理论．设计了一种准最优变结构制导律。通过对比分析．这种制导律弹道特性良好．且在制导过程中不需要知道目标精确的加速度和速度方位信息．适合于红外成像制导防空导弹使用。     

一种奇异摄动最优中制导律在高超音速巡航导弹中的应用

利用非线性奇异摄动系统两点约束最优问题的结论．在分析导弹质心运动方程两时间尺度特性的基础上．引用了一种闭环形式的奇异摄动最优中制导律的设计方法，详细分析了它的工程可实现性，最后将此方法应用于高超音速巡航导弹上，进行了三维弹道仿真．取得了良好的结果。在中制导结束时，能够保证导弹可靠地截获目标．顺利进入末制导段．证明了高超音速巡航导弹应用这种奇异摄动最优中制导律是可行的．可靠的。     

多约束条件下反演滑模制导律设计

为了实现最佳毁伤效应,导弹一般同时要求具有较高的制导精度和与战斗部相匹配的落角.基于导弹末端视线角速度和落角多约束条件,文中结合滑模变结构控制和反演法设计了一种反演滑模制导律.建立了导弹与目标相对运动方程和末端视线角速度及落角多约束下的线性化模型,采用反演滑模设计方法设计了制导律,最后进行了六自由度数字仿真,结果表明该制导律能有效实现期望落角和中靶精度,满足设计要求.     

基于新型扩张观测器的导弹滑模制导律

针对已有滑模制导律未考虑系统量测噪声的问题,提出了基于新型扩张状态观测器的导弹滑模制导律。该方法通过新型扩张状态观测器观测目标加速度并实时补偿滑模制导律,使导弹拦截机动目标时脱靶量更小,提高了拦截性能。仿真结果表明,基于新型扩张状态观测器设计的滑模制导律相较于传统的滑模制导律鲁棒性更强,具有工程实用性,也验证了新型扩张状态观测器的有效性。     

地对空导弹空间最优制导律

本文运用最优控制理论中的伴随矩阵变换法,推导了一种用于地对空导弹的空间最优制导律.将发射瞬时所确定的空间平行接近弹道作为基准弹道,把由于各种干扰而产生的相对基准弹道的偏离作为偏差来处理,最优控制律使这种偏差最小.计算机仿真结果表明该空间最优制导律可拦截机动目标,具有较好的制导精度.制导算法在导引头坐标系中以反馈形式给出,在弹上使用,实现起来比较简便,适用于在线运算.     

梯度法在导弹最优制导律仿真中的应用

建立了空空导弹攻击目标的最优制导模型，并推导出梯度投影法求解终时不定、有约束的导弹最优制导规律．对三种不同的拦截情况，进行了仿真，结果证明梯度投影法数值求解导弹最优制导律是可行的。     

基于预测控制的寻的导弹末制导律研究

为提高寻的导弹末制导性能,解决传统比例导引律在目标大机动的情况下,制导性能较差的问题,文中通过对一个简化了的二维导弹目标遭遇模型的研究,基于连续时间预测控制理论的输出跟踪方法,给出了一种寻的导弹最优末制导规律,并对其稳定性进行了分析。该预测制导规律不但解决了反馈线性化制导律在使用条件上的限制问题,而且通过数字仿真表明,所设计的预测制导规律比传统的比例导引规律具有更好的制导性能。特别是在得出的加速度指令方面,具有很大优势。     

基于虚拟导引头的航空炸弹最优制导律研究

为消除卫星制导高度误差的影响,从而提高命中精度,卫星制导炸弹最优制导律必须满足大弹着角约束条件。文中在分析航空制导炸弹信息获取的基础上,提出并建立了卫星制导虚拟导引头数学模型;基于该虚拟导引头,研究了带有弹着角约束的最优制导律,并进行了六自由度全弹道仿真。仿真结果证明,该制导律响应速度快,弹着角性能提高约60%,具有较好的制导精度,同时制导参数设置简单,易于工程实现。     

地空导弹最优制导律及其加权系数的确定

在建立地面坐标系下导弹与目标运动状态方程的基础上,应用最优控制理论,考虑目标的机动,求出了地空导弹的最优制导律。考虑到地面站的测量,又将最优制导律转换为以雷达测量参数表示的制导律。为便于在制导过程中实现,再将制导律转换到弹道坐标系中。然后对显著影响最优制导律的加权系数进行了研究,讨论了两种形式的加权系数表达式,确定其取值范围,最后进行全弹道仿真计算,得出了满意的结果。     

基于增强学习的空空导弹智能精确制导律研究

根据现代战争的对抗格局，提出了空空导弹拦截高速大机动目标的智能制导律。这种制导律是采用基于Q—learning算法的。Q—learning的思想是直接优化一个可迭代计算的Q函数，并利用增强学习实现知识的自动获取，来扩展所能得到的知识资源。在Q—learning算法中，系统通过计算状态的值函数或者状态-动作对的值函数来控制导弹的飞行。根据环境的评价性回报函数来实现决策的优化。从而能够达到行为优化。这种制导规律只需要导弹和目标的位置、状态变量和法向过载的测量量。易于弹上实时实现，并且将这种制导律和传统制导相比较。结果表明：这种制导具有一定的智能行为。可以拦截大机动目标。这种智能制导方法有利于提高打击精度和载机的作战生存能力。     

遥控导弹最优制导律

本文研究了当目标作等速水平直线飞行时遥控导弹的最优制导规律问题。文中建立了准相对运动方程作为导弹—目标系统的状态方程,利用最小值原理研究了二次型性能指标在各种不同的目标集下的最优制导律问题,得出了较为实用的最优制导规律。     

基于三点法拦截几何的导弹滑模制导律设计

针对传统的三点法制导律在六自由度弹道仿真时的应用限制,设计了一种基于三点法弹目拦截几何的滑模制导律。在地面坐标系下利用方向余弦阵,推导出了三维空间中三点法制导律的弹目拦截几何; 将目标机动视为模型扰动量,建立了三点法拦截几何的状态空间方程; 基于滑模控制理论,通过选取合适的滑模面并通过极点配置确定其参数,设计了一种滑模制导律; 依据Lyapunov稳定性理论,对所设计的制导律进行了稳定性证明并进行了数值仿真。仿真结果表明,在导弹整个飞行过程中,坐标原点、导弹和目标始终都在一条直线上,严格符合三点法弹目拦截几何,并且制导指令相对平滑,符合实际需求。     

基于双方最优控制的微分策略制导

为了提高导弹攻击大机动目标的制导能力,文中提出了双边最优的微分策略制导律。并针对数学上难于求解的两点边值问题,创新性的采用了伴随方法进行求解。在导弹和目标均为一阶时间延迟下推导出微分对策制导的公式,通过与扩展比例导引、单边最优制导的仿真比较,考察脱靶量和控制能量两个指标,得出微分策略制导在理论上的先进性。