拦截机动目标的自适应Super-Twisting协同制导律

针对多枚导弹协同拦截机动目标的问题,提出了一种自适应Super-Twisting协同制导律。首先,基于领从式策略建立了多弹在纵平面内的协同制导模型,并结合Super-Twisting控制算法和代数图论设计了鲁棒协同制导律。其次,利用RBF神经网络对目标机动能力进行自适应估计,同时设计在线调节增益函数抑制控制系统抖振。最终,基于李雅普诺夫直接法证明了整个制导控制系统的稳定性,并对4枚导弹协同拦截机动目标的情况进行数值仿真,仿真结果表明了所提协同制导律的有效性和优越性。     

基于模糊理论的微分对策制导律

在现代战场环境下，导弹制导所需信息经常受到各种干扰，有时甚至是不确定的。而基于精确模型的微分对策制导律的实时实现面临着许多困难。为解决这个问题，尝试将模糊理论与微分策制导律相结合，采用多级模糊控制规则，以导弹怀收音机格半为例，给出了模型的建立方法，并探讨了这种模糊微分对策制导律实现的可行性和优点，为将来发展基于微分对策理论的智能制导律提供了一定的思路。     

基于粒子群算法的导弹飞行控制系统设计

针对反坦克导弹鲁棒飞行控制系统设计问题,提出了一种基于粒子群算法的鲁棒飞行控制律设计方法.在使用μ综合方法设计反坦克导弹控制律时,采用粒子群算法优化鲁棒性能加权函数,解决了加权函数难以选择的问题.仿真结果表明,采用粒子群算法的μ综合方法设计的反坦克导弹飞行控制律具有较强的鲁棒性和更好的指令跟踪能力.     

折叠翼飞行器发射段鲁棒非线性控制系统设计

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器.在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数( RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时的系统未知不确定性和干扰,通过在虚拟控制律中引入动态面控制技术避免多重微分运算,克服了传统反步法...     

导弹非线性自适应鲁棒控制系统设计

提出了一种基于全调节RBF神经网络的导弹非线性自适应鲁棒控制系统的设计方法，应用全调节RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性，利用反演和鲁棒控制技术设计了导弹控制系统，成功地处理了非匹配不确定性，并在虚拟控制中引入了微分阻尼项，有效地改善了系统动态性能。最后，应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络各参数的调节律，并证明了系统状态全局渐近收敛于原点的一个邻域，仿真结果验证了该设计方法的有效性和可行性。     

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。     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于μ理论的飞机俯仰姿态控制

针对飞机飞行条件变化引起的模型不确定性问题,基于μ控制理论设计鲁棒的俯仰姿态控制系统.首先,根据干扰抑制原理将俯仰姿态控制系统设计转化为μ综合的一般框架,合理地选择加权函数确定广义被控对象,通过引入虚拟的不确定块将鲁棒性能问题转化为广义系统的鲁棒稳定性问题.然后,利用D-K迭代算法求解得到14阶的μ控制器,基于平衡截断...     

基于自适应动态规划的反高超武器微分对策制导律

随着各国高超声速技术的武器化进程加快,对反高超声速武器拦截技术的研究也不断深入,高超声速 武器高速度、大范围主动博弈突防的拦截制导问题成为拦截制导律设计领域的研究热点。针对具有主动博弈突防能力的高超声速目标拦截场景进行微分对策问题建模,并采用基于双启发式的自适应动态规划算法,对连 续非线性系统的微分对策纳什均衡解进行求取;通过 Matlab数字仿真对设计的拦截制导方法进行验证。结果 表明:相较于最优滑模制导律,基于自适应动态规划的微分对策制导律对目标的逃逸机动具有更强的适应性, 能够获得更高的拦截精度。     

基于零控脱靶量的大气层外拦截中制导研究

针对大气层外拦截中段采用耗尽关机固体燃料发动机的情况,设计了基于零控脱靶量的鲁棒中制导律。推导了系统状态转移矩阵,通过数值方法求解得到考虑地球扁率J2摄动项的拦截器零控脱靶状态,在此基础上将推力分解到视线方向和垂直视线方向,并根据垂直视线方向需要速度增量大小设计了推力分配比例系数,使得推力方向平稳变化且能快速减小系统的零控脱靶量。仿真表明,所设计的中制导律简单、可靠,便于工程实现,能有效提高拦截精度,并对发动机工作参数具有较强的鲁棒性。     

神经网络最优闭环制导律设计

对于复杂的非线性导弹制导系统 ,很难求得其解析的最优制导律 ,只能求得开环的数字解 ,不能适用于具有时变不确定性的导弹制导系统。利用神经网络的学习和推广能力 ,对开环的数字最优制导律进行离线的学习 ,作为闭环的神经最优制导律在线应用。研究分别选择系统状态变量和视线角速率等不同的神经网络输入对制导系统性能的影响 ,以及各种制导律的鲁棒性问题 ,并采用模块化神经网络结构提高神经网络的学习和推广能力 ,仿真结果得到一些有益的结论。     

共面变速拦截对策的一个统一的近似反馈解

 本文运用微分对策理论研究了战术导弹与目标飞机之间的共面变速拦截问题,采用强迫奇异摄动方法求得了统一的近似反馈制导控制规律。选用实际空气动力数据的算例表明这个次最优制导控制规律是有效的。     

Stochastic optimal control guidance law with bounded acceleration

A novel stochastic optimal control guidance law is presented for a missile with bounded acceleration. The nonlinear optimal guidance law (NOGL) is obtained by numerically solving the stochastic optimization problem. Since the certainty equivalence principle is not valid in the investigated problem, the resulting NOGL depends on the conditional probability density function of the estimated states. It is shown that the NOGL is also nonlinear in the estimated zero effort miss distance, and that the probability density function of the miss distance is non-Gaussian. The dependence of the new guidance law on the acceleration limit is investigated and it is shown that only for an extremely large acceleration limit does the proposed guidance law degenerate to the classical optimal linear one     

空空导弹高抛弹道作战效能研究

为增加空空导弹的射程,设计了采用奇异摄动中制导律实现导弹迅速爬升并在最优高度上巡航的高抛弹道。建立了四种目标机动模型,通过弹道仿真,将奇异摄动中制导与弹道形成最优中制导进行对比,得到不同初始高度两种制导方式的最远初始攻击距离,分析了初始高度对高抛弹道性能的影响。仿真结果表明,所设计的高抛弹道能有效地增加空空导弹的攻击距离,进而提高导弹的作战效能。     

基于非线性模型的大气层内拦截弹微分对策制导律

针对新型战术弹道导弹(TBM)和智能巡航导弹等具有高机动性的拦截目标,应用控制受限的非线性对策模型,提出非线性微分对策制导律,并分析了零脱靶量拦截所容许的初始航向误差.目标和拦截弹间的相对运动是非线性的,采用传统线性化模型建立的拦截制导律会因为线性化而带来误差.提出的制导律是在保持拦截弹和目标的非线性运动学关系的基础上...     

基于层次评估理论的弹道导弹末段突防制导律研究

针对弹道导弹末段突防问题,应用层次性能评估体系,对弹道导弹末段典型突防制导律进行对比分析.并通过对弹道导弹制导精度、弹道导弹最大过载、弹道飞行时间和反导导弹脱靶量以及它们的均值、均方差的重要性和需求性分析,合理设置评估体系的指标及其权值,应用随机仿真分析方法,对比仿真经典比例导引、修正比例导引和变结构比例导引三种突防制导律的性能.仿真结果证明,层次评估理论可以用于弹道导弹末段突防制导律的评估及优选.     

Quick identification of guidance law for an incoming missile using multiple-model mechanism

A guidance law parameter identification model based on Gated Recurrent Unit (GRU) neural network is established. The scenario of the model is that an incoming missile (called missile) attacks a target aircraft (called aircraft) using Proportional Navigation (PN) guidance law. The parameter identification is viewed as a regression problem in this paper rather than a classification problem, which means the assumption that the parameter is in a finite set of possible results is discarded. To increase the training speed of the neural network and obtain the nonlinear mapping relationship between kinematic information and the guidance law parameter of the incoming missile, an output processing method called Multiple-Model Mechanism (MMM) is proposed. Compared with a conventional GRU neural network, the model established in this paper can deal with data of any length through an encoding layer in front of the input layer. The effectiveness of the proposed Multiple-Model Mechanism and the performance of the guidance law parameter identification model are demonstrated using numerical simulation.     

基于微分对策的导弹最优突防策略

针对建立的垂直平面内交战三方导弹突防模型,应用微分对策理论得到导弹的最优突防策略,并将突防导弹采用微分对策导引律与比例导引律在几种交战环境下进行了仿真对比,可以明显看出,突防导弹采用微分对策导引律能够较好的完成规避敌方导弹拦截和追击目标的任务。     

被动式寻的导弹的运动跟踪变结构制导

应用运动跟踪变结构控制理论设计被动式寻的导弹的制导律。这种运动跟踪变结构制导律（ＭＴＶＳＧ）可以令导弹－目标相对视线角速度按照给定的运动规律变化,从而增强被动跟踪问题（等价于一个非线性系统）的可观性,同时保证导弹有很高的命中精度。仿真研究表明,在ＭＴＶＳＧ下,系统的可观性明显增强,因此系统状态的估计精度较高。进一步的研究表明,ＭＴＶＳＧ对系统状态估计误差有很强的鲁棒性。ＭＴＶＳＧ的上述各种优点使得导弹有很高的命中精度。