基于微分对策的临近空间飞行器机动突防策略

针对飞行器机动突防问题,基于微分对策理论对飞行器在攻防对抗中制导阶段的机动突防策略进行设计与分析。首先将攻防对抗问题转化为二人零和博弈问题,并设计了二次型目标函数;其次,考虑到飞行器计算能力不足的问题,采取了适当假设以得到博弈问题的解析解,便于实际应用;最后对该机动突防策略进行了仿真验证,结果表明在攻防对抗中制导阶段,飞行器采用微分对策制导律,相较于正弦机动不仅减少自身54.3%的能量消耗,而且增加了拦截器58.6%的能量消耗,将显著增加飞行器末制导段对抗突防能力。     

考虑约束追踪对策最优开环对策的必要条件

介绍了针对状态变量不等式约束的复杂追踪对策问题的一阶、二阶最优性必要条件 ,尤其是详细探讨了由状态约束和非平滑数据产生的奇异面问题。这些必要条件所对应的多点边界问题 ,类似于求解最优控制问题的必要条件。利用这种方法 ,在捕获区和界栅内的最优轨迹可由数值计算求得     

智能火-飞-推综合控制系统的知识元

提出一种进行空战的决策方法,以攻防对策状态空间表达点捕获区、逃逸区及它们的界栅,给出了界栅表达式,讨论了如何利用界栅及相关知识进行空战结局预测、攻防策略的决策,是发展智能火-飞-推综合控制系统的知识元。     

空战攻防对策力学准则的推广

对空战攻防对策力学准则进行了推广研究。导出考虑导弹杀伤半径不为零时的“圆捕获”的界栅方程，该方程表明“点捕获”界栅方程是“圆捕获”界栅方程的特例，给出了捕获区，逃逸区和界栅几何图形，该图形描述了界栅与视线距，视线变化率，视线角速度之间的关系；分析了导弹杀伤半径，导弹和目标机动能力的差值对导弹和目标空战效果的影响。     

空战攻防对策的力学准则研究法

提出一种空战攻防对策研究方法－－力学准则研究法。由攻防双方的相对运动状态变量，或称为对微状态变量，构成解析函数，用来实时预测空战结局和实时决策空战攻防策略。此解析函数称为空战攻防对策力学准则。以该准则作为知识基础构成智能式火力、飞行和推力综合控制系统，自夸劝实现空战攻环境识别、对策结局预测，攻防策略决策与实施，以提高空战效率和效果。     

微分对策点捕获问题的研究

本文应用微分对策理论讨论了一类追躲问题——点捕获问题。应用“定性双方极值原理”得到了三维状态空间（x,y,θ）中的界栅曲面,并分析了界栅上的两类奇异曲线,即泛曲线和散射曲线。 在定量微分对策方面,得到了点捕获问题的有限时间局部捕捉区,并且分析了参数变化对于捕捉区的影响。     

虚拟多触角探测的高超声速滑翔飞行器再入机动制导

针对高超声速滑翔飞行器再入过程中面对的多约束问题，提出一种基于虚拟多触角探测的路航点规划机动制导策略。该机动制导策略通过飞行器最大转弯轨迹计算速度-剩余地面距离-航向角约束，在分段定点模式中发出多条粗略预测触角，引用触角末端反馈的信息计算优先级以确定临时路航点；同时在机动制导模式中发出精细探测触角，计算触角末端信息优先级，经倾侧角延时滤波器得出控制指令，对飞行器进行机动制导。基于多触角探测的路航点规划机动制导策略，降低了三触角机动制导方法中的计算时间；同时，4种典型禁飞区条件下的仿真结果表明，该策略能够有效稳定地解决机动制导过程中的多约束问题。     

自适应动态规划算法在飞行器追逃中的应用

针对飞行器追逃对抗的二人零和微分对策问题,提出基于数据的积分策略迭代自适应动态规划算法,以求解数学模型未知系统的控制律.该算法利用固定时段内有效的状态和输入信息,建立数据模型,并对其进行基于值函数和控制策略的算法迭代,在平面拦截系统完全未知的情况下得到追逃双方的近似最优策略.仿真结果表明,所得到的双方控制策略能在有限界内无限接近最优解,验证了所提出算法的有效性.     

考虑捷联导引头最小视场角约束的制导策略

针对高超声速飞行器捷联导引头，提出导引头最小视场角（FOV）约束问题。首先分析了导引头视线角变化规律，指出在攻击固定目标时，导引头最小视场角约束在弹道末段无法被满足，导引头将丢失目标。在此基础上，基于缩短导引头丢失目标距离的目标，提出一种满足导引头最小视场角约束的制导策略。该策略不依赖于末制导律形式，当最小视场角约束无法被满足时，改变原有制导指令，主动改变弹道轨迹以增加弹体视线角，避免超出视场范围。其次，针对飞行器过载约束，设计了制导策略切换点，在到达切换点时该制导策略将结束工作，避免末端过载过大超出约束。通过对比仿真验证了所提出制导策略有效性，能够大幅度减少导引头丢失目标距离，工程上有利于提高末端命中精度。     

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪

系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

基于单参数迭代的TAEM在线轨迹生成方法

针对大升力体轨道再入飞行器末端能量管理（TAEM）段制导控制能力强、末端约束不惟一的问题，将TAEM段分为动压跟踪和着陆预备2个阶段，设计了不同的纵向轨迹剖面，从而将TAEM段在线轨迹生成问题转化为单参数搜索问题。第1阶段设计标称动压剖面为纵向参考轨迹，使得飞行器过程约束得到保证。第2阶段纵向剖面设计为标称高度剖面，从而使得末端点高度和倾角约束得到保证。根据末端动压误差设计修正律，迭代修正第一阶段动压剖面，从而使得最终的纵向轨迹满足所有的状态约束。在线轨迹递推采用以时间为自变量的数值积分，递推过程引入闭环制导律，通过实时修正攻角跟踪纵向剖面，修正倾侧角跟踪地面轨迹，从而保证在线生成的轨迹符合物理特性，降低闭环制导难度。在考虑初期再入末端大范围状态散布情况下，数值仿真显示了所提算法的鲁棒性。     

基于预警卫星系统的临近空间飞行器跟踪简

 系统地研究了如何对临近空间飞行器进行有效实时跟踪的问题,并提出了一种基于约束总体最小二乘与自适应交互式多模型（CTLS-AIMM）滤波相结合的实时跟踪滤波算法。首先考虑到临近空间飞行器的特点,选择使用红外预警卫星系统探测目标飞行器,并使用约束总体最小二乘算法（CTLS）对目标进行粗定位;然后在粗定位信息基础上,使用自适应交互式多模型滤波算法（AIMM）对目标飞行器进行实时跟踪。在AIMM中,根据临近空间飞行器机动特性,合理选择目标模型集,并使用迭代最小二乘算法对模型参数进行自适应调整。通过仿真,验证了该跟踪滤波算法的可行性。     

飞行末区目标可攻击性算法研究

分析了飞行器飞行末区存在的各种约束条件及其对飞行器飞行的影响，用最大爬升（下滑）半径约束法来代替过载约束进行飞行器纵向机动飞行的高度控制，并给出了在诸多约束条件下目标可攻击性的算法。最后利用等高线地形图进行了仿真验证，结果表明，该算法满足诸多约束要求，可用于工程应用。     

递进式路径转移姿态机动快速规划方法

当前空间探测活动需要航天器具有大角度姿态机动能力,然而复杂的空间环境和航天器姿态约束限制了姿态机动的可行空间和姿态规划效率。针对这一问题,进行了多约束条件下大角度姿态机动快速规划研究,提出一种基于路径转移策略的快速规划方法。该方法由参考路径规划、松弛路径规划和路径转移规划3部分组成,递进式处理姿态规划中的初始参考路径生成、姿态有界约束满足和姿态指向约束满足问题。在路径转移规划中,建立基于指向角的姿态指向约束评价函数,设计对应的转移动作集合,能够快速得到满足多种约束条件的安全机动路径。最后,通过大角度姿态机动对比仿真,验证了该方法在机动时间方面的快速性和规划速度方面的高效性。     

考虑进气约束的高超声速飞行器预定性能控制

针对高超声速飞行器跟踪误差瞬态性能约束与发动机进气条件约束问题,提出约束预定性能控制方案。首先,设计新型设定时间性能函数用于限定跟踪误差的瞬态与稳态性能。相比传统方法,新型方案可保证性能函数在设定时刻精确收敛至稳态值,同时可灵活调整函数初始收敛速率,避免控制饱和。其次,将速度与高度受约束跟踪误差进行无约束转换,通过控制转化误差有界满足原始跟踪误差的预定性能约束。在高度子系统中,通过结合预定性能控制限定攻角变化范围,能够满足发动机进气需求。最后,以考虑参数摄动的吸气式高超声速飞行器为对象执行对比仿真,结果表明所提方法能够有效满足跟踪误差的性能约束与发动机进气约束。     

多滑翔飞行器时间协同轨迹快速规划

从高超声速飞行器集群"探测-打击-评估"一体化任务需求出发,针对多滑翔飞行器时间协同再入轨迹规划问题进行研究,提出集群再入的协同形式及轨迹规划方案,基于改进序列凸化算法解决了再入总飞行时间的精确控制问题,从而实现滑翔段时间协同。首先,给出了滑翔飞行器集群的协同策略,将求解模型转化为协同时间的确定、协同时间约束下的轨迹规划子问题。将模型中的时间项误差等加入罚函数,提高了协同轨迹求解可行性。引入飞行路径角预设剖面作为软约束,并通过罚函数与信赖域自适应调整,以避免轨迹求解时的振荡问题,提高了序列凸化算法的收敛性。以CAV-H飞行器模型为例验证了算法的有效性,仿真结果表明,所提算法对初值的敏感性低,求解得到的再入总时间可调范围与伪谱法一致,轨迹规划结果的平滑性及计算时间均优于伪谱法。     

助推-滑翔飞行器规避能力研究

利用Radau伪谱法,将助推-滑翔飞行器弹道优化问题转化为非线性规划问题.在考虑禁飞区约束的情况下,优化了飞行器的规避弹道,发现飞行器的覆盖范围中存在盲区,并分析了盲区形成的原因及特征.研究结果表明,随着禁飞区半径的逐渐增大,盲区逐渐扩大；并且当禁飞区位置逐渐远离发射点时,盲区也随之增大.研究结果对飞行器突防弹道的设计以及地面防御力量的部署都具有一定的参考价值.     

考虑多种约束的探月飞船跳跃式再入走廊优化设计

探月飞船升阻比较低,再入时为达到长的飞行纵程,必须采用跳跃式再入方式。考虑多种约束条件,对跳跃式再入走廊进行了优化设计。首先,对路径约束进行分析,根据跳跃式再入轨迹的动力学特性对轨迹进行分段,推导了关键段中路径约束间的解析关系式,并在此基础上对优化问题进行了简化;其次,对滚转角速度约束进行分析,通过选择合理的离散点个数来保证角速度约束的满足;最后,为保证结果的高精度与全局最优性,采用两层优化策略进行求解,先利用高斯伪谱法得到控制变量初值,再将初值代入直接打靶法中计算得到最终结果。仿真结果表明:路径约束分析结果与优化结果保持一致,可在一定程度上简化优化问题;对滚转角速度约束的处理简单有效;两层优化策略能使问题快速收敛到满足约束的高精度解。     

失效卫星姿态接管的并行学习合作博弈控制

针对多颗微小卫星合作接管失效卫星姿态运动的问题,研究了考虑微小卫星控制约束的多星合作博弈策略学习与协同控制方法。首先,建立了微小卫星合作博弈模型,给出了能够处理微小卫星控制约束的多星合作博弈帕累托最优策略显式表达式。其次,针对微小卫星合作博弈策略学习需求,通过过去与当前时刻数据的并行使用,设计了基于并行学习的策略迭代方法,该方法放松了神经网络（NN）权值矢量学习对持续激励条件的要求。给出了为确保神经网络权值矢量估值收敛,所使用的过去时刻数据所需满足的条件,并通过Lyapunov方法分析了神经网络权值矢量估计误差的一致最终有界性。之后,采用并行学习策略迭代方法进行了微小卫星合作博弈帕累托最优策略数值解的逼近。所获得的合作博弈策略具有反馈控制形式,在进行神经网络权值矢量学习后,各微小卫星能够通过合作博弈策略的独立计算实现失效卫星姿态运动接管过程中的闭环协同控制。所设计方法避免了传统姿态控制方法所需进行的力矩分配,消除了微小卫星数量对其控制计算复杂度的影响。最后,通过数值仿真对所设计方法的有效性进行了验证。     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。