基于伪谱法的空天飞行器上升段非线性闭环最优制导算法

针对具有过程约束和终端状态约束的大气层内空天飞行器上升段制导问题,给出了一种基于伪谱法的固定采样非线性实时最优制导算法,通过连续在线计算开环最优控制的方式提供闭环反馈。针对闭环最优制导过程中首次轨迹优化时的初始猜测问题,提出了采用运载火箭真空段飞行最优上升轨迹作为大气层内最优上升轨迹的初始猜测,改进了初次轨迹优化的初始猜测过程中,直接采用伪谱法进行计算导致的计算速度过慢的缺点。仿真结果表明,该实时最优制导算法能有效地抑制飞行过程中不确定性和扰动的影响。     

采用滚动伪谱优化的组合动力飞行器上升段制导方法

为满足多约束条件下组合动力飞行器上升过程对制导自适应能力的需求,研究了采用滚动伪谱优化的闭路制导方法。在双层滚动优化框架下进行制导,运用分段伪谱法在线实时计算制导指令,根据状态反馈实现指令的快速迭代更新; 引入了网格更新策略改进算法效率,基于实时偏差在线自适应调整制导周期。仿真结果表明,所提制导方法具有可行性,能有效抑制模型参数的不确定性及外界干扰的影响,制导精度满足任务需求; 单次指令解算时间在百毫秒量级,该方法具备一定的工程应用价值。     

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。     

通用高速飞行器预测校正再入制导方法研究

给出一种适合通用高速飞行器（CAV）的预测校正再入制导方法。首先基于再入高速飞行器三自由度运动模型,研究了再入过程中CAV受到的过程约束。基于准平衡滑翔条件给出了在指定倾侧角下的参考航程的计算方法,并指出当飞行器的初始航程超过参考航程时,可以使用本文给出的方法有效抑制飞行器轨迹在高度上的振荡。为了提高制导精度,不仅给出了精确计算当前倾侧角的方法,也给出了粗略调整终端倾侧角方法。最后仿真验证了制导方法的有效性。     

红外末制导高速飞行器导引头参数综合设计研究

高速飞行器的弹道特点和结构特点对红外末制导的设计提出了较为苛刻的要求,导引头工作受目标特性、飞行弹道、头部空间、机动气动特性、控制系统的信息处理能力等多个总体因素制约,导引头参数的综合设计成为了总体初步方案设计的关键.总结提炼了红外末制导方案设计中与总体设计密切相关的设计要素,对各设计要素的关键指标与评价方法进行了研究...     

高速飞行器俯冲段制导控制一体化综述

本文从模型构建和方法设计两个方面对高速飞行器俯冲段制导控制一体化问题进行综述。首先,对俯冲段制导控制一体化模型构建进行总结,依据系统集成度提升程度的不同,分别对分通道制导控制一体化模型、全状态耦合高阶一体化模型,以及集成度提升低阶一体化模型构建进行了介绍,并对飞行器系统和设计模型特性进行了分析,指出了面临的主要设计问题。其次,针对俯冲段制导控制一体化设计难点,从快时变强不确定性鲁棒控制、高阶非匹配不确定性控制,以及考虑多约束控制方面对设计方法进行综述,总结并评述了国内外相关理论的发展现状和不足。最后,对俯冲段制导控制一体化的发展趋势进行了展望。     

基于CMAC网络的飞行器再入制导研究

针对高速再入飞行器的制导问题,提出了一种改进的标准轨道制导律.该方案在纵向上将LQR控制与小脑模型神经网络(CMAC)相结合,利用在线学习的CMAC对攻角和倾侧角的大小进行修正,提高地心径向距离和剩余航程的跟踪精度.在侧向上,根据定义的侧向边界设置动态调整准则确定倾侧角反向位置.三自由度仿真显示,该制导律在气动偏差下能够得到满足终端精度和约束条件的再入轨道,具有良好的可行性.     

RBCC飞行器上升段飞行走廊规划方法

摘要：为解决火箭基组合动力飞行器上升段飞行过程中飞行走廊规划的问题,提出一种基于马赫数-高度参考曲 线的走廊规划方法。针对飞行器的飞行任务及飞行过程中的多约束问题,建立基于二分法求解迎角实现走廊规划的 算法流程,选择马赫数-高度曲线作为走廊剖面,依据二分法求解迎角最大值最小值的思路,对马赫数和迎角二分求 解,并对规划方法进行了仿真分析。仿真结果表明,该方法能够在满足各种约束的情况下求解出合理的走廊剖面。     

高超声速飞行器实时最优伪谱反馈末制导算法研究

针对高超声速飞行器攻击目标末制导阶段快速、准确的任务要求,提出了一种飞行器实时最优伪谱反馈末制导算法.该算法首先离线生成一条满足各种约束的飞行器攻击最优轨迹,然后在某一时刻点应用伪谱算法优化轨迹;通过连续应用伪谱反馈制导算法,实时在线更新再入轨迹,直至命中目标.在考虑模型中存在误差及干扰的情况下,证明了该算法的收敛性;...     

多飞行器协同制导问题研究

根据多飞行器协同制导的特点和要求,提出了一种适用于领弹-从弹策略的时间协同制导结构。该时间协同制导结构由个体独立导引控制和系统总体协调控制两部分构成。由位于领弹中的中央处理单元进行协调控制,占主要地位的领弹通过向从弹广播协同信息以实现整体的协同控制,协同信息包括期望攻击时间和领弹与目标的相对运动信息。针对此结构的特点和从弹无导引头的要求,给出了具体可行的视线角速率提取算法,从而降低了从弹弹载计算和探测设备的要求。从弹根据协同信息调整飞行轨迹,使得各弹同时到达目标,并且综合代价最小。仿真结果表明,采用此制导结构能够有效地实现协同攻击,验证了其良好的性能,使得多枚飞行器的整体性能达到全局最优。     

多飞行器协同拦截目标分配算法及制导律研究综述

综述了多飞行器协同拦截作战的主要研究成果和国内外发展现状,着重介绍了目标分配算法和协同制导律设计。针对武器-目标分配问题,重点比较了不同启发式优化算法的特点,其中遗传算法对优化问题的求解适应范围更广,但搜索效率较低;粒子群算法效率相对较高,且可以采用实数编码,因此更方便投入实际作战应用。在协同拦截制导律设计方面,按照约束条件的不同,将其分为拦截时间约束、拦截角度约束和混合约束三种。结合典型研究成果,总结了几种常用的制导律设计方法,包括反步法、滑模控制、最优控制等,并对该研究领域的重点发展方向进行了展望。     

飞行器超低空飞行制导控制技术发展研究

针对超低空飞行问题,阐述了有人机、无人机、导弹相关领域技术发展及应用情况。围绕基于数字高程图的超低空飞行制导控制技术、基于单目视觉的障碍物探测及深度估计技术、飞行器视觉辅助超低空飞行技术三个方面,分析了相关算法研究进展。最后结合相关领域研究工作认识,总结了飞行器超低空飞行技术后续研究重点,对提高未来飞行器突防能力具有一定参考意义。     

空间飞行器离轨段制导策略研究

基于空间定点投送任务,开展空间飞行器离轨段制导策略研究。对离轨制动任务剖面及相关总体设计条件进行描述,对离轨段制导设计约束进行梳理。针对设计约束制定制导策略,根据轨控发动机推力辨识结果,确定离轨起始点,通过离轨段控制提升飞行器再入位置精度;针对轨控发动机反推分离方案,采用视速度增量计算对推进剂消耗进行预示,避免分离前推进剂耗尽;基于离轨段仿真开展测控天线安装角分析,为测控方案提供支撑。     

基于 G-MPSP 算法的非线性制导律研究

针对带有末端多约束的非线性制导问题,运用通用模型预测静态规划（ G-MPSP）算法设计了一种快速求解连续时间系统具有终端落角约束的非线性最优制导律。该算法通过向后迭代求解小维数权矩阵微分方程对控制量进行更新,将动态优化问题转化为静态优化问题,计算效率得以提高。考虑目标以不同的方式机动,仿真结果表明,末端位移偏差小于1.0 m,末端角度约束偏差可控制在0.1°范围内,该制导律能够满足脱靶量和末端角度双重要求,法向过载在整个制导过程中变化平缓。     

空天飞行器制导控制技术展望

总结了空天飞行器特点、优势及发展现状,通过飞行任务形态分析可以看出,空天飞行器面临复杂的环境特性、任务特性及对象特性。在此基础上,概括了面向空天飞行制导控制面临的技术挑战,包括复杂的动力学特性、多约束强耦合轨迹特性、高要求的稳定控制和高难度的探测与识别等,最后针对技术挑战对后续发展方向提出了思考与建议。     

基于激光制导的高速拦截制导精度分析

防空领域中存在拦截目标速度高,控制时间短等难题。基于Simulink模块仿真,搭建激光末制导回路并构造该回路的伴随系统,仿真分析了随着弹-目接近速度不断提高,激光导引头在不同响应速度条件下,导引头角速度测量误差、角速度噪声以及导引律中的角度约束等因素所引起的脱靶量随末制导时间的变化规律。结果表明,提高激光导引头的响应速度能够有效降低弹-目接近速度提高所带来的影响。若弹-目接近的马赫数达到4以上,导引头带宽至少需大于80Hz,才能使得制导精度不会随着接近速度的提高而进一步的降低。     

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。     

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.