临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法。算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型权重和模型转移概率矩阵。仿真结果表明,本文所提Sine-AIMM算法能够实现对临近空间高超声速滑跃式目标的有效跟踪,较单Sine模型算法和现有IMM算法跟踪性能更优。     

基于自适应IMM算法的高超声速飞行器轨迹预测

针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了一种基于多种运动模型的自适应交互多模型(IMM)方法对目标运动状态进行估计。建立了目标的常速度、常加速度、Singer和蛇形机动模型,以及雷达的量测模型。自适应IMM算法包括混合概率计算、输入融合(混合交互)、模型条件滤波、模型概率更新和滤波估计融合等步骤。算法融合了Singer和蛇形机动模型,能较好地适应有幅值变化和频率衰减的模型状态估计,并用滤波估值和双正弦和函数拟合加速度,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明:自适应IMM算法对高超声速目标有较好的弹道跟踪和预测精度。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

高超声速滑翔飞行器多模型鲁棒跟踪方法

针对高超声速滑翔飞行器（HGV）具有机动能力强、机动样式多变、机动时机不确定等特点,提出了一种基于有向图变结构多模型的鲁棒跟踪（CHF-DSVSMM）方法。考虑到高超声速滑翔飞行器的跳跃滑翔运动特性,建立了包括自适应非零均值衰减震荡（ANMDO）模型、“当前”统计模型（CSM）等机动模型的模型集。针对固定结构多模型算法存在模型相互竞争、运算时间长的缺点,设计了基于有向图结构的切换准则自适应地改变模型集构成,提高模型匹配性。对于地基雷达探测中存在闪烁噪声的问题,采用容积Huber-based滤波方法进行状态估计。仿真结果表明,所提算法与现有方法相比具有更高的跟踪精度,并对闪烁噪声具有良好的鲁棒性。     

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点，提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先，建立高超声速飞行器再入段线性化模型，并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后，结合自抗扰控制技术，设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿，大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后，将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真，仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令，并且对系统不确定性具有强鲁棒性。     

一种临近空间高超声速目标跟踪算法

通过参考美国X-43A高超声速飞行器第二次试验飞行弹道,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。针对目标跟踪中状态方程和量测方程存在的非线性问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的改进"当前"统计模型自适应滤波算法(ADE-UKF),并将此算法与基于"当前"统计模型的不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF)比较,仿真结果表明,该算法在跟踪临近空间高超声速目标时,具有良好的跟踪性能。     

高超声速飞行器基于路径跟踪的制导方法

针对具有高位置精度要求的高超声速飞行器制导问题,提出一种基于路径跟踪和自适应动态面控制（ADSC）方法的轨迹跟踪制导的方法。根据高超声速飞行器动力学建立数学模型,同时为了方便跟踪控制对数学模型进行了部分线性化处理。针对高超声速滑翔飞行器三维轨迹跟踪存在的欠驱动问题,引入路径跟踪的思路将其转化为二维的跟踪控制问题;针对高超声速飞行器建模不确定性强的特点,使用具有较强鲁棒性的ADSC方法实现鲁棒的路径跟踪。能够证明所提出的方法可以以任意小的误差实现参考轨迹跟踪。仿真结果表明,该制导方法具有较高的跟踪精度并且具有较强的克服模型不确定性的能力。     

基于观测器的高超声速飞行器模糊自适应控制

针对高超声速飞行器输出跟踪问题,提出了一种基于观测器的分层模糊自适应鲁棒控制器的设计方法。本文设计了一种基于分层模糊系统的间接自适应控制器,减少在线辨识参数的数量;同时设计非线性干扰观测器(NDO)对系统复合干扰进行估计补偿;最后引入鲁棒补偿控制项,克服传统非线性干扰观测器的限制条件,并利用Lyapunov理论证明了整个系统的稳定性。仿真结果表明,该方法不仅能够保证高超声速飞行器具有良好跟踪性能,而且具有很强的鲁棒性。     

面向拦截的高超声速飞行器轨迹预测关键技术综述

针对面向拦截的高超声速飞行器轨迹预测问题,从目标运动特性分析、机动目标跟踪和轨迹预测3个方面综述研究现状,并进行了展望。首先,建立带控制量的目标运动模型,并分析目标运动特性的研究进展。接着,分析了动力学模型、运动学模型和多模型等目标跟踪方法的研究现状及各类算法的优缺点。然后,从轨迹预测方法和轨迹预测算法综述面向拦截高超声速飞行器轨迹预测的研究现状。最后立足已有研究,从运动特性分析、机动目标跟踪和目标轨迹预测3个方面提出应重点加强的研究方向。     

高超声速飞行器的神经网络PID控制

高超声速飞行器是一种强耦合性、存在不确定性和高度非线性的复杂控制系统,在其应用神经网络PID控制方法进行纵向通道的姿态控制时,将控制系统分为快慢内外环,基于神经网络控制理论,针对高超声速飞行器的动力学模型和运动学模型设计单神经元PID控制律和PID神经网络控制律,推导了权值调整的学习算法。仿真结果表明,高超声速飞行器的神经网络PID控制系统能够有效抑制气动参数变化的影响,较好地跟踪期望攻角,有较强的鲁棒性。     

面向轨迹预测的高超声速飞行器气动性能分析

为了给高超声速轨迹预测问题提供先验知识,研究了面向轨迹预测的高超声速飞行器气动性能分析问题。首先,简要介绍了高超声速再入滑翔飞行器的基本性能,从拦截的角度分析了对其滑翔段进行轨迹预测的必要性。其次,以HTV-2为例,采用斜激波理论、活塞理论、Prandtl-Meyer方程及粘性力工程计算方法对临近空间高超声速环境下飞行器的受力情况进行了分析建模。然后,对目标机动性能进行了仿真分析,仿真结果与相关文献报道较一致,证明了建模仿真方法的可行性。最后,基于以上建模仿真,给出了一组适用于临近空间高超声速飞行器滑翔段目标跟踪和轨迹预测的气动参数,并进行了仿真验证,为下一步研究基于拦截的高超声速飞行器轨迹预测提供了理论基础和方法指导。     

情报侦察数据融合技术的几个问题

就情报侦察系统中多传感器 (有源 -无源 )数据融合技术的坐标变换、目标状态估计特征、数据关联和跟踪维持、目标身份识别等问题进行了讨论 ,并就各种相关准则和算法给予研究 ,特别提出了模糊聚类关联算法。     

一种高超星图高精度半盲复原算法

针对高超声速飞行器在平流层内应用天文导航时受气动光学效应及运动模糊影响后难以观星和高精度导航的问题，提出一种基于正则化思想的高超星图半盲复原算法。该算法首先针对高超星图的特点进行去噪与星点初提取等预处理操作，接着从图像中提出可用的模糊核信息，并通过融合达到去噪的目的。然后结合天文图像灰度及梯度的稀疏先验分布特性，提出一种针对高超星图的正则化非盲复原模型，利用分裂布雷格曼迭代法等算法迭代估计清晰图像。将本算法与传统星图复原算法、其他最新正则化复原算法进行星图复原与导航效果比较，结果表明本算法复原效果最佳，且能明显改善星点识别正确率及质心坐标计算精度，可用于大幅提高超声速飞行器在平流层中的天文导航适应性及导航精度。     

高超声速再入钝头体表面热流计算

采用边界层外缘无黏流场数值求解三维可压缩定常Euler方程,将所得物面压力分布作为边界层外缘条件,用于边界层内跟踪流线的轴对称比拟工程算法,计算高超声速有攻角再入钝头体的表面热流。某钝双锥算例结果表明:算得的表面热流与实验数据吻合很好。该方法较纯工程算法提高了精度,较数值求解整个流场Navi-er-Stokes方程节省计算时间,对准确计算全轨道飞行复杂形状高超声速飞行器表面的热流分布有一定价值,适宜高超声速飞行器方案设计阶段气动热环境预测的需要。     

基于Singer模型的高超声速飞行器轨迹跟踪与预测

目标运动轨迹预测有助于拦截弹在中制导准确飞往预测命中点,降低中制导修正偏差消耗的能量,对于高速高机动类目标的拦截至关重要。针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了结合Singer模型的扩展卡尔曼滤波方法对目标运动状态进行估计。利用滤波估计值及双正弦和函数拟合加速度曲线,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明,提出的方法对高超声速目标具有较好的弹道跟踪和预测精度。     

基于特征模型的高超声速飞行器的自适应姿态控制

研究了基于特征模型的自适应控制方法在高超声速飞行器姿态控制中的应用。对一类非线性强耦合以及大范围参数不确定性的类X-20高超声速飞行器无动力滑翔段六自由度动力学模型,建立含耦合的多输入多输出(MIMO)特征模型,并设计基于特征模型的黄金分割控制器。控制律设计中通过对非对角元控制量强制一步滞后,使得各通道控制量可以计算简单。最后通过飞行高度和速度大范围变化的长时间飞行过程中姿态角的跟踪控制仿真,验证了控制器的鲁棒性和适应性。     

基于轨迹预测的高超声速飞行器拦截中/末制导研究

针对因高超声速飞行器全程飞行速度快且具较强的机动能力,导致中末制导需用过载超出可用过载,采用传统制导律难以满足拦截需求的问题,对一种基于虚拟目标的高超声速飞行器轨迹拦截方法进行了研究。基于目标Singer运动学模型和量测模型,用扩展卡尔曼滤波(EKF)估计目标运动信息,将预测命中时刻目标运动轨迹作为虚拟目标点,考虑拦截交会角约束,采用针对虚拟目标的中制导拦截策略,在末制导段采用比例修正制导。通过随距离可变的末制导过渡段指令,以避免中末制导弹道交班的过载抖动。仿真结果表明:基于虚拟目标点高超声速目标拦截能有效减小末端弹目交会角同时降低需用过载。为降低中制导误差,可在拦截过程中实时更新一次虚拟目标的预测结果。该法可用于高超声速飞行器拦截,以及其他大机动目标的轨迹预测和拦截。     

高超声速飞行器俯冲段制导与姿控系统设计

针对高超声速飞行器俯冲飞行段制导与姿态控制问题,建立基于飞行器加速度分量的三通道角速率解算模型,提出一种新颖的制导控制系统设计方法。建立高超声速飞行器俯冲段六自由度(6DOF)质心和绕质心动力学与运动模型,以目标-飞行器三维(3D)空间相对运动模型为基础,利用终端滑模控制方法和零化视线(LOS)角速率原理得到飞行器期望过载进而解算对应的俯仰、偏航和滚转角速率指令;姿控系统基于滑模控制理论完成该三通道角速率指令的跟踪并生成飞行器舵偏指令;该方法以解析模型替代传统姿控系统设计中欧拉角指令的跟踪回路,可有效降低制导与姿控系统阶数并减少控制系统设计参数,同时省略了根据气动系数反求欧拉角指令的过程;仿真结果显示,该方法能保证高超声速飞行器(GHV)精确命中地面固定目标,且俯冲飞行过程中各项状态变量均稳定可控。     

高超声速飞行器耦合系统变结构控制设计

为了解决高超声速飞行器耦合系统控制问题,将上述耦合系统表示成具有非匹配不确定性的关联大系统形式。利用关联大系统的Lyapunov稳定理论及其Riccati方程设计滑动模态及变结构控制。采用Lyapunov方法证明设计的变结构控制使得滑动模态满足可达条件,且关联大系统全局结构渐近稳定。根据Frobenius\|Perron定理得出控制器参数选择算法。最后对于所设计的控制系统在高超声速下的倾斜转弯运动进行了仿真验证。仿真结果表明该控制系统满足高超声速飞行器稳定飞行要求。
     

临近空间高超声速目标跟踪动力学模型

针对临近空间滑跃式高超声速目标(NSHV)跟踪问题，提出一种新型的动力学跟踪模型。首先从动力学方程与横纵向机动样式两个方面分析了NSHV运动特性，将其抽象为滑跃式NSHV气动加速度相关性的一般规律；在此基础上将气动加速度中的阻力与爬升加速度建模为二阶时间相关模型，使其加速度自相关函数同时具备周期性与衰减性，并据此建立了动力学跟踪模型状态方程；此外，为应对有无动力段转换的误差突变问题(有动力的情况)，引入强跟踪滤波进行突变点的滤波补偿。最后通过与不同现有算法比较验证了模型的优 越性 。