考虑攻击角度和时间约束的再入轨迹规划方法

针对考虑终端横向攻击角度和时间约束的再入轨迹规划问题，提出了一种纵向轨迹和横向机动轨迹相结合的高超声速飞行器再入轨迹规划方法。首先，通过再入飞行过程约束得出高度-速度剖面内的再入轨迹边界，利用改进的两个高度系数控制的高度-速度剖面规划多项式得出飞行器再入轨迹纵向剖面；然后，根据终端横向攻击角度约束预设导航点，规划出满足条件的横向机动轨迹。此外，通过对两个高度系数的调整可实现在航程不变的情况下对飞行时间在一定范围内的调节。仿真结果表明：该方法能充分适应具有攻击角度和时间约束的再入轨迹规划任务。     

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

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。     

基于Proximal-Newton-Kantorovich凸规划的空天飞行器实时轨迹优化

针对空天飞行器大气层内上升段实时轨迹优化问题，提出一种基于Proximal-Newton-Kantorovich凸规划的轨迹优化方法。首先，应用Newton-Kantorovich迭代方法将轨迹优化问题转化为一系列的子问题，每个子问题都是一个线性最优控制问题；其次，针对Newton-Kantorovich迭代方法忽略运动方程中的高阶信息，导致难以收敛这一问题，提出Proximal-Newton-Kantorovich迭代方法，在子问题的性能指标中加入邻近规则化项，改善了Newton-Kantorovich迭代方法的收敛性；最后，将子问题离散为二阶锥规划问题，并应用内点法进行求解。提出的Proximal-Newton-Kantorovich凸规划方法是一种求解非线性轨迹规划问题的可行途径。理论分析表明，Proximal-Newton-Kantorovich迭代方法的收敛结果一定是轨迹优化问题的局部最优解。数值实验表明，此方法的计算时间在毫秒级。     

基于直接配点法的滑翔轨迹快速优化设计

介绍了基于五次Gauss-Lobatto多项式的直接配点法在再入飞行器三维轨迹最优化问题中的应用。首先给出了再入飞行器轨迹优化问题模型,其中运动方程为三自由度模型,性能指标选为到达指定地点飞行时间最短,控制变量则为无量纲升力系数和倾侧角。再入飞行过程中受到加热率、过载和动压约束,终端状态受到目标位置约束。然后,应用直接配点法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,将动态优化问题转化为静态参数最优化问题。选取各节点和配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解。仿真结果表明直接配点法对于再入飞行器轨迹初始参数取值不敏感,且求解过程具有一定的实时性。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

基于GPM的高超声速飞行器再入轨迹优化

为保证高超声速飞行器具有最大再入距离,应用高斯伪谱方法求取了存在路径约束及终端约束的飞行器最优再入轨迹。首先选取迎角及倾斜角作为最优控制量,并分析再入轨迹的最优控制模型;然后应用高斯伪谱方法将最优控制问题离散成非线性规划问题,并采用SNOPT软件包对非线性问题进行求解,得到最优轨迹。通过仿真证明了该方法求得的最优轨迹对初始值不敏感,且具有良好的实时性。     

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。     

具有碰撞角约束的三维圆轨迹制导律

 针对再入飞行器带碰撞角约束的导引问题,设计了一种新型三维(3D)制导律。改进并扩展了圆轨迹导引算法,定义了2个圆轨迹跟踪误差变量。通过对导引任务的分析,提出闭环修正导引方法。在此基础上,对再入飞行器制导过程的动力学方程进行解析推导,设计出能适应再入飞行器速度大小变化的三维闭环圆轨迹制导律(3CCGL)。数学仿真结果表明:此制导律能导引再入飞行器沿终端约束方向精确命中目标;同已有算法相比,该制导算法优势明显,其导引的飞行路径短,终端碰撞速度大,并能实现大角度转向攻击,大幅提高再入飞行器的末段机动能力。     

飞行器栖落机动轨迹可达域分析

飞行器的栖落机动被认为是解决舰载固定翼飞机超短距精确着舰的一种可行方式,已有研究主要集中于栖落过程大迎角气动力建模、标称栖落轨迹优化与轨迹跟踪控制,而鲜有对栖落着舰任务的总体分析。基于飞行器纵向栖落机动动力学模型,引入栖落轨迹可达域的概念,并给出可达域的数学描述;在此基础上,对可达域求解采用计算速度和精度兼具的高斯伪谱法,将可达域问题拆分为三个轨迹优化问题依次求解,首先求解栖落轨迹终端高度上边界,然后求解终端高度一定时的最近轨迹,最后求解终端高度一定时的最远轨迹,并给出相应的轨迹优化数学模型。结果表明：运用该模型及求解方法能快速得到计算结果,无动力飞行器的纵向栖落轨迹可达域为上窄下宽的不对称区域,且左右边界曲线线性度较好。     

基于罚函数序列凸规划的多无人机轨迹规划

多无人机（UAVs）轨迹规划是具有非线性运动约束和非凸路径约束的最优控制问题。引入序列凸规划思想,将非凸最优控制问题近似为一系列凸优化子问题,并利用成熟的凸优化算法进行求解,以更好地权衡最优性和时效性。首先,建立了多无人机协同轨迹规划的非凸最优控制模型。然后,利用离散化和凸近似方法将其转换为凸优化问题,包括对无人机运动模型的线性化,以及对威胁规避约束和无人机碰撞约束的凸化。同时,提出了一种离散点间的威胁规避方法,保证无人机在离散轨迹点间的飞行安全。在凸优化模型的基础上,给出了基于罚函数序列凸规划求解多无人机轨迹规划的具体框架。最后,通过数值仿真验证了方法的有效性,结果表明该方法在多机轨迹规划结果的最优性和时效性都要优于伪谱法,而且优势随编队数量的增加而增大。     

基于偏置比例导引与凸优化的火箭垂直着陆制导

凸优化由于求解效率高在飞行器轨迹规划和制导中得到广泛研究应用。但是，由于火箭垂直返回制导需要考虑气动力带来的非线性，现有的凸优化求解方法或简单地采取逐次线性化近似凸化最优控制问题，经常出现收敛性问题；或需针对具体问题进行相应的系列凸化剪裁，虽然改善了收敛性，但不同模型的凸化剪裁方法差别很大，通用性较差。为此，将偏置比例导引与凸优化相结合，用以求解存在落角、落速和推力范围约束的火箭垂直返回定点软着陆制导问题。提出的制导方法将该制导问题分解为法向满足落角与落点约束的偏置比例导引，以及切向满足速度与推力约束的凸优化和滚动时域控制制导。在切向制导中，提出利用三次多项式近似飞行轨迹以方便凸优化求解，并建立剩余飞行时间的估算方法以提供给比例导引。仿真结果表明，提出的制导方法能有效满足各种约束，实现火箭精确着陆。与现有的直接采取逐次线性化近似的凸优化方法相比，提出的方法由于将制导进行切向和法向分解，大为简化了凸优化模型，显著提高了求解效率和收敛性。此外，提出的方法无需复杂繁琐的凸化处理，对于一般的推力可控且对末速存在约束的固定终端位置的制导问题皆适用。     

基于混合优化的运载器大气层内上升段轨迹快速规划方法

针对运载器大气层内的最优轨迹快速规划问题,提出一种将求解最优控制问题的间接法与直接法相结合的混合优化方法。首先,基于最优控制问题的一阶必要条件,将运载器大气层内的三维最优上升问题转化为Hamiltonian两点边值问题;然后,采用直接法中能以较少的节点获得较高求解精度的Gauss伪谱法进行求解,提高算法的求解效率;最后,采用真空解析解初值及密度同伦技术,解决初值猜测与算法收敛困难的问题。仿真结果表明,混合优化算法能够准确、快速地对运载器大气层内的最优上升轨迹问题进行求解,并在计算精度与效率上均优于间接法,可应用于运载器的轨迹在线规划与闭环制导。     

扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法

针对扰动环境下火星精确着陆动力下降段自主轨迹规划问题,在终端时间自由条件下,研究了基于序列凸优化方法的自主轨迹规划方法。首先,在终端自由情况下,建立初始状态无扰动轨迹预规划问题。其次,结合鲁棒Tube-MPC思想,针对线性反馈控制律,建立扰动环境下着陆轨迹重规划问题,分析重规划问题的可行性,给出了预规划问题可行的必要性条件,为控制参数的选取提供参考,提出扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划框架。然后,针对终端自由问题,将飞行时域映射到单位时间,建立序列凸优化子问题,对子问题进行线性近似,使用序列凸优化方法进行求解并分析了收敛解的最优性。最后,进行数值仿真,验证扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法的有效性。     

Real-time trajectory planning for UCAV air-to-surface attack using inverse dynamics optimization method and receding horizon control

This paper presents a computationally efficient real-time trajectory planning framework for typical unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing autonomous air-to-surface (A/S) attack. It combines the benefits of inverse dynamics optimization method and receding horizon optimal control technique. Firstly, the ground attack trajectory planning problem is mathematically formulated as a receding horizon optimal control problem (RHC-OCP). In particular, an approximate elliptic launch acceptable region (LAR) model is proposed to model the critical weapon delivery constraints. Secondly, a planning algorithm based on inverse dynamics optimization, which has high computational efficiency and good convergence properties, is developed to solve the RHCOCP in real-time. Thirdly, in order to improve robustness and adaptivity in a dynamic and uncer- tain environment, a two-degree-of-freedom (2-DOF) receding horizon control architecture is introduced and a regular real-time update strategy is proposed as well, and the real-time feedback can be achieved and the not-converged situations can be handled. Finally, numerical simulations demon- strate the efficiency of this framework, and the results also show that the presented technique is well suited for real-time implementation in dynamic and uncertain environment.     

基于阻力加速度倒数剖面的再入轨迹规划与制导方法

针对升力式飞行器再入制导问题,提出了一种基于阻力加速度倒数剖面的在线解析规划与制导方法。首先将过程和终端约束转换成阻力加速度倒数形式的飞行走廊,采用三次样条函数描述倒数剖面。然后通过解析计算航程上下界,利用待飞航程在倒数剖面内的近似线性关系,以满足待飞航程为目标,迭代计算得到阻力加速度倒数剖面;在飞行过程中根据当前状态和实际待飞航程,周期性更新阻力加速度倒数剖面。通过对阻力加速度剖面的跟踪进行纵向制导,解算倾侧角指令;通过倾侧角反向来进行侧向制导,限制航向角偏差。实现了再入轨迹的在线快速生成与更新,并利用阻力加速度动态特性,将其与跟踪制导结合,提出的方法效率高,适应性强,有工程应用的潜力。     

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法（GA）的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。     

基于HP-RPM的高超声速滑翔飞行器轨迹优化

针对含有航路点、禁飞区约束的再入突防轨迹优化问题,提出了基于HP自适应Radau伪谱法(HP-RPM)的分段轨迹优化策略,给出了在含有热流密度、过载、动压、航路点和禁飞区等约束条件下的再入轨迹优化模型;利用HP-RPM对含有再入的最优控制问题进行离散化,将其转为非线性规划问题,并根据航路点所在的位置,对再入轨迹进行分段,以再入滑翔飞行的时间最短为仿真目标函数进行仿真计算。仿真结果表明,此方法可以生成一条满足多种约束条件的高精度优化轨迹,并且用时较短。     

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。