基于模型预测控制的跳跃式再入制导算法研究

针对深空探测跳跃式再入返回飞行任务,提出了一种快速的再入制导算法,该算法基于模型预测控制（model predictive control,MPC）理论和近似动态规划（approximate dynamic programming,ADP）技术,将再入制导问题转化为两点边值问题,然后采用高斯伪谱法（Gauss pseudospectral method,GPM）求解该问题,实现快速制导计算。同时为了达到制导精度和制导效率的综合最优,提出了一种数值预报校正（numerical predictor-cor-rector,NPC）制导算法和快速再入制导算法融合的分段混合制导策略,该策略能对快速制导算法带来的制导偏差进行及时的修正,从而保证制导精度。蒙特卡罗仿真实验表明,与传统的数值预报校正制导算法相比,快速混合制导算法不仅能保证较高的制导精度,而且大幅减少了平均制导计算耗时,具有极大的在线应用潜力。     

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。     

空空导弹高抛弹道复合制导律研究

为了提高中近程空空导弹的有效射程,针对导弹特点,提出高抛弹道复合制导律。该制导律在初制导中加入纵向预置抛射角以提高导弹弹道,中制导以修正最优比例导引对弹道倾角进行修正,使得导弹各项指标满足末制导比例导引的交班需求。经多种典型弹道仿真研究,该制导律能够有效增加导弹射程并完成多种机动目标的攻击。该制导律算法简单可行,可用于中近程空空导弹技术升级。     

针对机动目标的三维实时滚动优化制导策略

为解决目标机动策略未知条件下的飞行器拦截问题, 提出一种基于神经网络的三维滚动优化制导策略。首先, 针对全局最优导引律终端时刻难以确定的问题, 在滚动时域优化框架下, 引入零效脱靶量设计局部最优导引律, 并使用粒子群优化算法进行求解。其次, 为了提高制导律在线求解效率, 构建神经网络, 对优化算法滚动求解得到的若干组制导训练数据进行离线学习, 并将经过训练的网络用于制导指令在线滚动优化。仿真结果表明, 神经网络-滚动优化制导策略对采取各类机动方式的目标均具有较好的制导性能, 有效提高了制导指令在线优化效率, 可以为飞行器制导律实时滚动求解提供参考。     

导引头性能对拦截战术弹道导弹制导精度的影响

针对末制段采用直接碰撞动能杀伤技术的拦截弹拦截战术弹道导弹（TBM），分析了导引头分辨率、帧频和测量噪声等主要性能参数对制导精度的影响。在拦截弹弹道修正和姿态控制规律的基础上，考虑拦截弹与TBM的初始位置偏差，弹道修正发动机推力偏差和制导控制延迟因素，完成了导引头不同性能参数条件上拦截弹拦截TBM制导精度的六自由度Monte-Carlo仿真计算，根据对仿真结果的分析，给出了直接碰撞动能杀伤方式下的制导精度与导头性能参数之间的约束关系。     

基于广义功原理弹道最优控制方法研究

针对弹道修正弹的弹道最优控制问题,结合弹道控制中脱靶量最小和能量损耗最小的双重准则推导出弹道修正最优控制策略,提出基于最优控制理论广义功原理解决该最优控制问题的新方法,得到了最优解,并给出仿真算例.算例的分析表明,在给定初始修正点和目标点条件下,得到的弹道修正最优控制量能够通过弹道修正执行机构在能量损耗最小的条件下,控制弹丸以最小的脱靶量击中目标位置.该最优控制结果为弹道修正执行机构的设计提供了理论依据.     

最优弹道形成制导的分析解

本文介绍一种关于导弹弹道中段和末段的混合制导规律,以提高导弹的射程及其优良的拦截特性。文中导出了中段和末段三维飞行的闭环非线性最优制导规律的解析解。这种混合制导规律在中制导段目标方向发生变化时能迅速修正导弹的弹道。在从中段转到末段时,航向误差可以达到零。这种制导的算法取反馈形式,既可用于惯性坐标系,又可用于寻的坐标系。此算法在弹上实现起来相当简单,已经成功地用于在线工作。     

基于二体理论的远程拦截中制导修正

针对临近空间高超声速目标拦截弹交接班区域较高时的作战情景,参考轨道拦截理论,以高抛再入型拦截弹道为基准,将拦截弹运动视作二体运动,设计了远程拦截制导算法。首先,将复杂的运动模型进行简化,再根据受力分析将模型转换为二体轨道模型。然后,利用航迹角迭代法求解了Lambert问题,得到变轨需用速度,在轨道模型中提出通过调整速度至变轨需用速度完成拦截任务。最后,分析了拦截弹机动时推力有限带来的过渡段机动问题,提出采用速度增益制导法解决此问题。仿真结果表明,在高空域气动力微弱条件下,将拦截弹运动模型视作二体轨道模型是可行的,速度增益制导算法不仅能有效解决过渡段机动问题,而且针对预测拦截点变化的情况也具有良好的收敛性,能够完成临近空间的中制导拦截任务。     

考虑一阶驾驶仪动力学的扩展弹道成型制导系统解析研究

构造了基于time-to-go的负n次幂函数的扩展目标函数,推广得到不考虑驾驶仪动力学的扩展弹道成型制导律。将一阶驾驶仪动力学引入到扩展弹道成型制导系统中,得到三阶线性时变齐次微分方程,利用幂级数解法,求解得到闭环制导系统的位置、速度、加速度解析表达式;根据终端时刻的位置和速度解析结果,得到由一阶驾驶仪动力学引起的脱靶量和终端角度误差解析表达式。利用伴随法对解析脱靶量和终端角度误差的解析结果进行了仿真验证。仿真和解析研究结果表明,当制导时间大于驾驶仪时间常数的15倍以上时,由初始方向误差和终端落角约束引起的脱靶量、终端角度误差都基本收敛到零。     

大落角机动目标逆轨拦截最优滑模制导律设计

针对阵地防空中大落角机动目标较难拦截的问题, 首先采用最优控制理论设计了具有攻击角约束的最优制导律, 为提高最优制导律的鲁棒性，结合变结构控制理论设计了带攻击角约束的最优滑模制导律。考虑到目标弹道倾角通常难以测量的问题, 采用扩张状态观测器对目标弹道倾角进行估计。基于李雅普诺夫稳定性理论对最优滑模制导律进行稳定性分析, 设计了能保证系统稳定的参数变化函数。仿真结果表明, 最优滑模制导律能以期望的攻击角和较小的脱靶量命中目标, 制导过程中指令变化较为平稳, 对目标的加速度机动具有较强的鲁棒性。     

利用高斯伪谱法求解具有最大横程的再入轨迹

为了使升力式飞行器再入大气层后取得最大横程,采用高斯伪谱方法求解最优再入轨迹。利用微分形式高斯伪谱方法将飞行器三自由度再入轨迹优化问题转化为非线性规划问题,选取高斯节点上的状态量和控制量作为待优化参数,并将最优性能指标选为横程最大,然后对再入轨迹进行了求解。通过与按最大升阻比飞行方案所得结果进行对比,表明按所提方法求取的再入轨迹优于后者。此外,仿真过程还说明高斯伪谱法对状态猜测值并不敏感,算法容易收敛,适用于轨迹优化问题的求解。     

Approximate Solutions to the Hamilton-Jacobi Equations for Generating Functions

For a nonlinear finite time optimal control problem, a systematic numerical algorithm to solve the Hamilton-Jacobi equation for a generating function is proposed in this paper. This algorithm allows one to obtain the Taylor series expansion of the generating function up to any prescribed order by solving a sequence of first order ordinary differential equations recursively. Furthermore, the coefficients of the Taylor series expansion of the generating function can be computed exactly under a certain technical condition. Once a generating function is found, it can be used to generate a family of optimal control for different boundary conditions. Since the generating function is computed off-line,the on-demand computational effort for different boundary conditions decreases a lot compared with the conventional method. It is useful to online optimal trajectory generation problems. Numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

雷达目标动态RCS仿真研究

根据中段弹道目标的运动学特性，结合室内缩比模型RCS静态测量数据，提出了一种雷达目标动态RCS仿真的方法。该方法首先仿真空间目标飞行弹道，然后计算目标在飞行过程中的方位角，由此获得目标在设定场景下的RCS动态特性。仿真结果与理论分析相比较，证明了所提出方法的可行性。     

天基红外低轨卫星引导反导作战能力需求分析

反导防御系统中,拦截弹在天基红外低轨卫星信息引导下拦截弹道导弹目标时,需要考虑卫星的跟踪能力与拦截弹的拦截能力的匹配问题。首先,采用后验克拉美罗限的方法计算低轨卫星跟踪弹道导弹目标的能力,接着采用椭圆轨道线性化方程的方法计算预测弹道的误差,在目标预测弹道及拦截弹飞行性能的基础上建立预测命中点及其误差的计算方法,然后采用均匀点火策略分析预测命中点精度对拦截弹中段飞行修正能力的影响,通过可信性理论计算得到拦截弹的末段修正能力,最后通过仿真得到满足拦截弹中末段修正能力需求的低轨卫星的技术指标要求。     

弹道目标中段雷达成像仿真研究

对弹道目标进行ISAR成像识别是分辨真假目标的重要手段。本文研究了中段弹道目标成像仿真问题。简介ISAR成像技术后，仿真了中段弹道。研究了中段弹道目标成像，分析了在有无调姿两种情形下和不同弹道阶段对相干积累时间的要求。仿真结果表明，在不同情形下，雷达必须适当调整脉冲积累时间和改变脉冲重复频率才能实现有效成像。     

多约束条件下的最优中制导律设计

考虑到三维空间目标导弹相对运动方程的非线性特性以及中制导段的多约束条件,采用Gauss伪谱法设计了一种多约束条件下的最优中制导律,同时考虑了导弹自动驾驶仪的二阶动态特性。考虑的约束条件包括:交班距离、视线角、视线角速率以及过载指令。性能指标为剩余飞行时间n次方的倒数乘以控制输入的平方的积分。研究结果表明,在性能指标中引入时变权重系数时,虽然消耗的燃料有所增加,但是导弹在满足交班约束条件的同时过载指令能够收敛至零,利于中末制导的顺利交接。     

不确定条件下无人作战飞机在线攻击轨迹决策

针对无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)对地攻击过程中存在的诸多不确定性因素问题,提出基于滚动时域策略和Gauss伪谱法(Gauss pseudospectral method, GPM)的在线实时攻击轨迹决策算法。算法采用滚动时域的优化策略,将全局优化问题转化为一系列相互叠加但不断向前推进的优化区间,通过滚动更新和反馈校正消除不确定误差,同时降低了所提算法的计算复杂度和对计算资源的需求;综合飞行包线约束,武器投射约束和威胁规避约束,采用GPM完成高精度攻击轨迹求解;采用实时迭代策略提供优化初值,通过自适应目标函数切换引导UCAV迅速规避近距突发威胁。仿真结果表明,所提算法能够有效消除不确定误差,同时以较高的精度和速度生成可行的攻击轨迹。     

Hybrid hierarchical trajectory planning for a fixed-wing UCAV performing air-to-surface multi-target attack

This paper considers the problem of generating a flight trajectory for a single fixed-wing unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing an air-to-surface multi-target attack (A/SMTA) mission using satellite-guided bombs. First, this problem is formulated as a variant of the traveling salesman problem (TSP), called the dynamic-constrained TSP with neighborhoods (DCTSPN). Then, a hierarchical hybrid approach, which partitions the planning algorithm into a roadmap planning layer and an optimal control layer, is proposed to solve the DCTSPN. In the roadmap planning layer, a novel algorithm based on an updatable probabilistic roadmap (PRM) is presented, which operates by randomly sampling a finite set of vehicle states from continuous state space in order to reduce the complicated trajectory planning problem to planning on a finite directed graph. In the optimal control layer, a collision-free state-to-state trajectory planner based on the Gauss pseudospectral method is developed, which can generate both dynamically feasible and optimal flight trajectories. The entire process of solving a DCTSPN consists of two phases. First, in the offline preprocessing phase, the algorithm constructs a PRM, and then converts the original problem into a standard asymmetric TSP (ATSP). Second, in the online querying phase, the costs of directed edges in PRM are updated first, and a fast heuristic searching algorithm is then used to solve the ATSP. Numerical experiments indicate that the algorithm proposed in this paper can generate both feasible and near-optimal solutions quickly for online purposes.     

Hybrid partheno-genetic algorithm and its application in flow-shop problem

1 .INTRODUCTIONSincegeneticalgorithmwasproposedin 1975byHol land ,ithasbeenappliedinmanyfieldsbecauseofitseffectiveness .Butthetraditionalgeneticalgorithmalsohassomeshortcomings .Forexample ,sometimesitmayproducesaviolatingoffspringinthecrossoveroperation…