利用轨道瞬时根数预报的离轨制动控制方法

针对再入飞行器离轨制动问题，在考虑地球引力J2项摄动及有限推力影响下，设计了一种航天器自主离轨制动控制算法。该算法根据再入点状态约束，确定了离轨过渡轨道的平均轨道根数及其与离轨待命轨道平均轨道根数的关系，从而得到制动参数初值。通过在线数值递推轨迹，实时预报再入点瞬时轨道根数并计算再入点航迹倾角，当预报的航迹倾角满足约束条件时结束制动，并根据再入点纬度幅角误差修正制动起始点，从而修正制动参数。制动过程中，在考虑了J2项摄动影响下实时预报再入点瞬时轨道根数，依据实际任务需求确定关机时机。最后通过考虑初始状态误差、质量误差、推力误差以及姿态误差情况下的蒙特卡洛打靶仿真，分析了不同关机策略的落点散布特性，检验了该算法的自主决策和高精度再入点控制能力。     

登月飞船两次再入时的基准轨道设计

对登月飞船在指定轨道终点及多约束条件下两次再入轨道的优化设计进行了研究。根据多次再入法原理,基于设定的基本参数,给出了轨道设计的流程,仿真计算了二次再入点、弹出点、第一次再入点的参数,以及整体轨道。结果表明该方法可行,可为飞船高速度、多目标约束及高精度落点要求的再入轨道初步设计提供参考。     

直接再入大气的月球返回轨道设计研究

直接再入大气的月球返回轨道是月球采样返回任务普遍采用的飞行方案。文章将月-地转移轨道设计与再入大气仿真相结合,通过两级修正策略和落点匹配使月球返回轨道既满足再入界面约束又满足再入点地理位置约束。两条分别采用弹道式和弹道-升力式再入的月球返回轨道的计算结果表明,此方法是有效的。     

RLV再入标准轨道制导与设计

将可重复使用运载器(RLV)再入轨道设计分为纵向轨道和侧向轨道设计两个过程:首先引入形状约束因子,在不进行轨道积分的情况下,在再入走廊内快速优化设计RLV再入飞行剖面;然后结合轨道跟踪控制,设计侧向方位误差走廊,快速生成满足末端能量管理(TAEM)接口和航程等要求的再入轨道。进一步提出修正标准飞行剖面参数的航程更新及制导方法,并采用RLV概念模型进行仿真分析。仿真结果表明这种RLV再入轨道设计方法能够快速生成再入标准轨道,相应的RLV再入制导方法可行,且具有较高的制导精度和可靠性,鲁棒性好。     

载入飞船再入轨道和制导规律设计及六自由度弹道仿真

载人飞船再入轨道和再入制导规律设计是载人飞船成功返回的关键技术.文章综合介绍再入轨道设计方法,用变ν(t)来满足轨道设计的要求;研究了再入纵向制导和侧向制导,用极大值原理确定纵向制导反馈增益系数,引入"漏斗式"的侧向制导,其制导效果良好;利用转移矩阵进行姿态控制可以解决欧拉角交连和奇异问题;对载人飞船返回再入段GNC一体化设计提出了迭代方法.     

载人飞船再入轨道和制导规律设计及六自由度弹道仿真

载人飞船再入轨道和再入制导规律设计是载人飞船成功返回的关键技术。文章综合介绍再入轨道设计方法，用变υ（t）来满足轨道设计的要求；研究了再入纵向制导纵向制导和侧向制导，用极大值原理确定纵向制导反馈增益系数，引入“漏斗式”的侧向制导，其制导效果良好；利用转移矩阵进行姿态控制可以解决欧拉角交边和奇异问题；对载人飞船返回再入段GNC一体化设计提出了迭代方法。     

约束条件下的Halo轨道转移轨道设计

平动点任务的转移轨道往往存在约束条件,以往的研究集中于无约束条件下的Halo轨道转移轨道设计,研究约束条件下的Halo轨道的转移轨道设计问题.首先分析了平动点任务转移轨道的约束条件,然后给出了一种约束条件下Halo轨道转移轨道设计的一般方法,重点推导了考虑轨道高度、航迹角、轨道倾角、升交点约束的微分修正公式.然后以日地L,点附近的Halo轨道为目标轨道,在约束条件下设计了其转移轨道,仿真结果验证了本文方法的有效性.     

发射圆轨道卫星运载火箭的制导

圆轨道卫星偏心率的一阶偏导数在入轨点不存在,因此,给我们沿用以往的线性偏导数制导理论造成了困难。经过研究简捷地找到了圆轨道卫星偏心率偏差的毕达哥拉斯公式,解决了发射圆轨道卫星制导问题,并给出了通过调整发动机关机时间和末级飞行程序来达到设计时需要的圆轨道的标准指标公式。     

月地转移轨道中途修正方法及策略

针对月地转移轨道中途修正,以再入角、再入点地心距和地面落点位置为目标,提出一种基于线性修正的固定落点中途修正方法。以一条半弹道式再入的月地转移轨道为例,采用该方法研究中途修正速度增量与修正时机的关系,并基于蒙特卡洛仿真对两次修正的中途修正策略进行验证。计算结果表明,文章提出的中途修正方法及策略能够满足月球采样返回任务对再入参数及落点位置的要求。     

遗传算法在载人飞船返回轨道一体化设计中的应用

载人飞船返回再入轨道设计的主要任务是确定出标准返回轨道和再入制导规律。遗传算法具有全局寻优的特点，适合于工程设计的要求。文章探讨采用遗传算法实现飞船返回轨道的一体化设计，并给出飞船返回轨道设计步骤。     

载人飞船的一种混合再入制导方法

提出了载人飞船的一种混合再入制导方法，即在制动段结束后的过渡段，利用落点预报及其制导规律在轨生成一条基准再入弹道，在再入段利用基准弹道制导规律实现再入升力控制的一种方法。该方法融合了落点预报制导方法和基准弹道制导方法的长处。相对基准弹道制导方法，该方法可对付较大的初始误差，达到较高的精度；相对落点预报制导方法，在再入段减少了计算量。数学仿真结果验证本方法是有效的。     

反时敏目标机动再入飞行器滑翔制导方法

针对多约束条件下反时敏目标任务需求,开展了基于轴对称侧滑转弯(STT)控制的机动再入飞行器滑翔制导方法研究,提出一种纵向和侧向共同实施的在线自主制导方法。纵向通过高度-射程（H-R）剖面与高度-速度（H-V）剖面联合设计,在满足约束的可行域内快速生成一条参考轨迹,并根据目标变化实时修正,同时完成参考轨迹跟踪。侧向通过引入当前需用速度和目标位置变化信息,推导了闭环制导方法,实现速度控制与目标位置跟踪。仿真结果表明,本方法可兼顾轨迹生成快速性和响应目标位置变化,能够在满足过程约束与终端约束要求下完成制导任务。     

高速再入飞行器的变结构控制及其六自由度仿真研究

针对高速再入飞行器模型的快时变、强耦合及严重非线性的特点 ,采用变结构控制方法设计了自动驾驶仪 ;同时 ,采用最优化设计理论与理想速度曲线相结合的方法 ,设计了能同时保证末端制导精度及速度方向、大小的制导律。最后 ,进行了系统六自由度仿真 ,结果表明 :本文设计的制导律及控制方案合理、有效 ,易于实现     

具有终端角度约束的机动再入飞行器的最优制导律

对具有终端角度约束的机动再入飞行器的最优制导律进行了研究,提出了一种角度反馈形式的最优制导律,并与已有的角速度反馈形式的最优制导律进行了比较研究,所得到的结论对机动再入飞行器制导律的选择具有参考价值。     

带有时间约束的再入滑翔轨迹设计

为了满足飞行器协同飞行任务需求，本文研究了带有时间约束的再入滑翔轨迹设计方法。首先，建立了合理假设条件下的再入滑翔运动模型，并且提出了一种再入滑翔轨迹分段方法。其次，针对不同飞行段特点及任务需求，分别设计了各段导引律。其中，重点推导了滑翔段飞行剩余时间和剩余航程的解析解，将剩余飞行时间与末制导交班点速度建立对应关系，运用解析预测-校正思想，通过在时间调整段和能量调整段调节倾侧角翻转时机和幅值，同时满足末端能量和时间约束。最后，通过理论分析与仿真校验说明了本方法的有效性及鲁棒性。     

一种适用于攻击地面固定目标的最优再入机动制导律

本文运用飞行力学原理和现代控制理论，对攻击地面固定目标的飞行器的再入机动制导方法进行了研究。在考虑飞行器命中目标时有落地速度和速度角要求的条件下，推导出了一种适用于攻击地面固定目标的最优再入机动导引律。并通过模拟计算分析论证了该制导规律的正确性。     

航天器跳跃式返回的再入动力学特性仿真

深空高速再入返回是航天返回技术面临的新问题。研究采用跳跃式返回方式解决高速再入产生的高过载、高热流峰值问题。建立了完整的航天器再入大气层飞行动力学模型;依据航天器跳跃式返回飞行剖面和返回飞行的运动特性,将再入大气过程划分为初始再入段、初次再入下降段、初次再入上升段、大气层外飞行段和二次再入段,详细研究了各飞行段航天器的动力学特性,简要分析了各阶段的制导任务。通过分析仿真结果,初步摸清了航天器深空飞行跳跃式再入动力学特性。     

可重复使用运载器的再入制导(英文)

提出了一种针对可重复使用运载器的再入制导算法。算法可分为轨迹规划算法和轨迹跟踪算法。较之经典的规划阻力的航天飞机制导方法,此算法最显著的特点在于轨迹规划与轨迹跟踪都直接在高度-速度空间里进行。在规划算法中,所有的轨道不等约束都可用高度-速度空间里的上下边界来表示,之后基于此边界采用线性化插值的方法来产生标称轨迹族,最后根据末端约束(末端能量管理)和航程约束来选择所需的标称轨迹。跟踪算法则采用反馈线性化来跟踪此标称轨迹进而满足所有的约束条件。此算法另一有别于传统方法的特点在于算法可使用一个航迹角控制器来增加航程,以满足大航程需要。适当地结合规划-跟踪算法和航迹角控制器可给再入制导带来极大的灵活性和适应性。另外,算法对各种建模误差与噪声的鲁棒性经验证也是符合要求的。     

弹道导弹中段机动突防制导误差修正方法

针对弹道导弹中段反拦截实时机动突防带来的参数偏差问题,给出了在地球非球形摄动影响下的位置和速度偏差量的计算方法,采用改进的fg级数和预测制导方法获得了机动推力的作用方向及发动机的开启时间,并对再入点误差进行了修正。仿真结果表明,采用该方法可有效地修正因机动突防与地球扁率而引起的再入点参数误差,为末制导系统的工作提供了良...