#br# 带视场角限制的攻击时间控制制导律

为了实现多导弹协同攻击同一目标,根据弹目拦截几何关系,设计一种带有攻击时间控制及导引头视场限制的协同制导律。采用多项式函数推导含时间控制的导引指令,以附加反馈项的形式引入导引头视场角函数,实现对攻击时间及导引头视场角的同时约束。当已知导弹过载及导引头视场限制,导弹弹道轨迹可以由初始导弹参数确定,从而可以计算得出协同制导时间的边界值。仿真结果验证了该协同制导律的有效性。     

基于威胁特征点的启发式航迹规划方法

针对现有启发式航迹规划方法在决策变量、启发函数的选取和航迹表示方法等方面存在的不足,提出了一种基于威胁特征点的航迹规划新方法。该方法以导弹运动姿态角作为决策变量,通过引入特征点构造新的启发函数,以导弹经过空间的威胁度累积值、需用过载等为代价,结合导弹性能约束,采用龙格-库塔(Runge Kutta, R-K)积分得到平滑航迹。最后,以倾斜转弯面对称远程超音速导弹为例,通过攻防仿真实验,证明该方法规划生成的航迹满足各种约束条件且具有较高突防概率。     

时间约束下对地面目标协同攻击任务规划方法

针对集群弹药协同攻击地面目标时，打击时间不一致导致的“打草惊蛇”、任务失败的问题，基于双层优化模型提出了一种适用于该场景的集群任务规划方法。所提方法的下层优化为航迹规划，上层优化为任务分配，提高了任务规划结果的最优性。考虑到在真实战场环境中，飞行时间过长会增加被对手发现的风险，将速度变量引入航迹规划，使集群弹药在不增加冗余路径的前提下完成满足时间约束的协同攻击任务。最后，以集群弹药协同攻击地面群体目标为例进行了仿真测试，验证了所提方法的有效性。     

基于启发式预测窗口的UAV实时航迹规划方法

考虑移动目标及移动威胁,根据机载传感器实时获得的目标及威胁信息,提出一种基于启发式预测窗口的无人机实时航迹规划方法。根据敌我态势估算预测窗口,并结合卡尔曼滤波预测目标及威胁的状态,构建基于矢量夹角原理的目标函数,评估威胁及航程代价并满足无人机的机动约束。该方法通过最速下降法在线优化得到一系列的无人机航向角,完成航迹规划。仿真结果表明该方法可以有效追击移动目标,并规避移动威胁,实现无人机实时航迹规划。     

无人机协同多目标攻击空战决策研究

针对超视距空战中多架无人机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的决策问题进行了研究。首先,对空战威胁态势进行了分析,基于对各攻击目标至少分配一枚导弹的原则,将协同多目标攻击决策问题转化为导弹目标攻击配对的优化问题并建立其攻击效能评估模型。然后,提出了一种模拟退火遗传算法用于该决策问题的寻优。最后,通过所得最佳导弹目标分配个体求得最终协同攻击决策方案。仿真结果表明所提出的算法能有效地求解协同多目标攻击决策问题,其对最优解的搜索效率明显优于单一的遗传算法。     

基于偏置比例导引的落角约束滑模制导律

为实现导弹以一定落角攻击装甲车辆等地面移动目标, 应用变结构控制理论, 推导基于偏置比例导引的落角约束滑模制导律, 并基于李雅普诺夫稳定性理论设计了参数自适应的幂次趋近律。考虑目标速度难以测量的问题, 引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对目标速度进行估计。仿真结果表明, 所设计的制导律能够以要求的落角准确打击静止目标与机动目标, 且需用法向过载和命中点附近的法向过载较小, 弹道后段较为平直。     

基于速度预测的防空导弹中制导末段协同弹道规划方法

针对防空导弹中制导末段协同探测时间、空间、速度和角度的一致性弹道规划问题，提出一种基于速度预测的协同弹道规划方法。考虑攻角、弹道、气动间的相互耦合和拦截弹被动减速特性，借助半解析预测方法精准预报速度变化，将需用过载转化为升力系数约束，减少需处理的约束数量；在此基础上，通过弹道整形变量将多弹协同规划问题转化为非线性优化问题，解析生成参考轨迹，预报需用/可用过载；综合改进粒子群优化算法，采用自适应惯性权重和无效粒子再利用策略，提高粒子利用率的同时提升种群脱离局部最优解的概率，克服飞行散布和弹道偏差，快速规划满足终端时、空、角一致性约束的中制导协同弹道。数学仿真验证了中制导末段多约束协同弹道规划算法的有效性。     

混合种群RRT无人机航迹规划方法

快速扩展随机树（rapidly-exploring random tree，RRT）无人机航迹规划方法能够快速获得满足约束要求的可行航迹，但是无法获得接近最短航迹的较优航迹。针对航迹的最优性问题，提出了混合种群RRT无人机航迹规划方法。在基于环境势场的RRT算法的基础上，设计了一种种群优化方法，通过引入自优化种群和协同优化种群改善航迹段，使算法同时具有局部和全局寻优能力。在得到航迹节点的基础上，采用B样条曲线的平滑方法生成曲率连续的可跟踪航迹。仿真结果表明，所提算法能够综合考虑无人机航程代价和雷达威胁代价，快速地收敛得到接近最优且满足无人机动力学约束的可行航迹，在不同环境下也能有满意的收敛效率。     

全向攻击空空导弹发射包线的快速精确拟合

基于对攻击区的定性和定量分析，提出了一种使用目标进入角与机动过载的复合三角函数作为自变量的空空格斗导弹攻击区拟合方法。使用同样的阶次，较之于传统的纯多项式拟合方法而言，本文的处理方法显著地降低了界外发射概率和失机概率。     

基于L_1自适应的过载驾驶仪设计与全弹道仿真

本文针对便携式自寻的反坦克导弹进行了基于L_1自适应控制理论的导弹过载自动驾驶仪设计与全弹道仿真验证.首先建立了面向L_1自适应控制的便携式自寻的反坦克导弹动力学数学模型,然后基于L_1自适应控制理论和增益调度思想,针对动力学参数时变特性设计了导弹过载自动驾驶仪,并进行了响应性能仿真验证,最后在导弹飞行速度时变情况下设计了一种改进的弹道成型制导律,并将L_1自适应过载自动驾驶仪和弹道成型制导律结合在一起,进行了便携式自寻的反坦克导弹全弹道仿真.研究表明,本文设计的过载自动驾驶仪能够在导弹动力学参数快速时变且存在不确定性的情况下很好地响应过载指令,所提出的弹道成型制导律能使导弹以大落角近距离攻击目标顶部,且满足系统框架角、攻角、过载等约束条件.     

基于ACO算法和Bezier曲线优化的巡航导弹航路规划

在巡航导弹低空突防前提下,针对蚁群算法规划的导弹航路存在转向点个数较多和转向角度较大的问题,提出一种基于蚁群算法和Bezier曲线优化的三维航路规划方法。将蚁群算法生成的路径节点作为生成Bezier曲线航路的控制点,将曲线航路分段形成折线化航路。采用广度优先搜索算法对航路生成中出现的不可航行路段进行微调处理,得到可行的规划航路。仿真结果表明：生成的航路兼顾了随机搜索全局优化的同时,避免了大角度转向,缩减了飞行航程和转向点个数,保证了巡航导弹飞行过程中的连续稳定。     

遗传算法在时间最优路径规划中的应用

提出一种应用遗传算法在三维区域寻找自主机车的最优路径的方法。路径由Bezier曲线得到 ,代表路径的Bezier曲线的控制点 ,作为遗传算法的未知参数来进行二进制编码。由于机车在行驶过程中受动力学和物理上的某种限制 ,遗传算法的适应值函数采取了适当的路径补偿。仿真结果表明了该方法的有效性。     

多反舰导弹攻击多目标协同航路规划

为解决多反舰导弹的协同航路规划问题,建立了基于空间和时间协同的航路规划模型,并设计了航路可行节点动态开辟算法和协进化多子群蚁群算法。节点开辟算法在任务空间建立搜索树的同时滤除不可行节点,缩小了航路优化搜索范围;多子群蚁群算法结合协进化的基本思想,通过引入蚂蚁子群间的协同进化策略,并对蚁群算法状态转移规则、信息素更新机制进行设计,进而并行搜索多导弹最优协同航路集合。仿真结果表明,本文方法能够为多反舰导弹构建优化的协同飞行航路,不但适用于导弹发射前的预先规划,而且适用于航路分段的局部实时重规划。     

雷达威胁源最优规避弹道的决策算法与仿真

针对存在雷达威胁源的飞行环境,研究了受限于战术导弹飞行特性的自主规避策略与决策算法。由于变分法能够有效处理飞行特性约束条件,并能给出规避弹道的解析解,深入分析了规避单部探测雷达的变分解法;提出规避策略解空间的概念,基于贝叶斯决策的动态规划方法,确定规避弹道的拓扑结构,进而基于变分思路,求解拓扑网络各结点间的优化弹道,实现在解空间约束下的多个雷达威胁源的全局最优规避问题;给出了不同雷达威胁源分布情况下的计算机仿真。     

基于TLD模型的UAV三维实时平滑航迹规划

针对无人机三维实时航迹规划问题,提出了一种基于三层决策模型的平滑航迹规划方法,以提高其规划效率和可操作性。首先根据无人机三维飞行的特点,并结合自身性能、威胁和障碍以及地形等约束,设计三层决策目标函数和决策变量;其次为了避免不必要的迂回和路径,提高航迹的平滑性,提出了元胞化地图的变长探测方法和启发式优化策略;最后,利用所提出的认知行为优化算法对这一问题进行求解,以提高规划路径的搜索效率。不同场景地形的仿真及与现有经典方法的比较结果表明:该方法能有效实时规避威胁和地形障碍,且具有较高的可执行性,能够快速生成安全、平滑的飞行路径。     

用于大机动飞行仿真的四元数改进算法

传统的四元数和欧拉角之间的转换只在[-90o,90o]之间取值,且仅是对体轴系下的姿态角进行处理,并没有考虑与航迹轴相关的航迹角的转换问题,这样在大机动飞行仿真中不仅会使飞机方程的解出现奇异,且不能正确表示飞机的姿态。提出了一种新的改进算法,使用该算法,不仅能够实现全角度的四元数与欧拉角之间的转换,也对航迹角的解算进行了相应的处理,使仿真结果与姿态角和航迹角的定义及定义域吻合,能够正确描述飞机的飞行状态。经过对多种大机动飞行动作的仿真,验证了本方法是正确、实用的。     

BTT导弹分块模型组合非线性控制器设计与仿真

提出了基于导弹非线性分块模型的组合控制方法。对于弹道倾角和弹道偏角采用动态反馈,以及对非仿射型非线性系统的处理方法,保证跟踪误差收敛。姿态角、角速度层的控制,充分考虑了导弹气动参数不确定性和未建模动态、控制量输入的不确定性。对于不确定性采用自适应反演(backstepping)变结构控制方法。对BTT导弹6DOF非线性模型的仿真结果显示了本文方法的有效性。     

终端和过载约束下的双圆弧制导律

为满足导弹打击目标的落角、时间与过载约束,设计了一种双圆弧轨迹和相应制导律。在初始速度方向角和终端落角的约束下,利用双圆弧的相切关系推导了双圆弧轨迹的解析形式及其可行解集。根据双圆弧轨迹结果由切点决定的特征,推导得出使轨迹满足过载约束、终端约束或能量最优的切点选择方法。之后利用圆弧几何特性和弹目相对运动关系,设计了不依赖弹目距离信息的双圆弧制导律。数值仿真结果表明,双圆弧制导律能够满足复杂约束,且与最优制导律相比,可获得能量最优性相当的结果。     

带导引头视场限制的多约束导引律及剩余时间估计

具有攻击角度约束的导引律能够使导弹按指定方向打击目标,具有攻击时间约束的导引律能够使导弹按指定时间打击目标。相比于传统的导引方法（如比例导引律）,此类导引律均带来额外的机动,从而可能导致目标超出导引头视场（即使对于静止目标）。针对该问题,利用余弦函数的非线性特性,首先构造了一种带有导引头视场限制及攻击角度约束偏置项的比例导引律,并推导了该导引律的剩余时间估计。然后通过附加剩余时间误差反馈项,得到了一种带导引头视场限制并同时具有攻击角度约束与攻击时间约束的导引律。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。