拦截机动目标的三维协同中末一体化制导律

针对空中来袭目标机动能力较大,单枚导弹无法有效拦截的问题,提出了拦截机动目标的三维协同中-末一体化制导律。根据目标和拦截弹的最大机动能力计算所需的最少拦截弹数量,解算出末制导的初始阵位约束,根据阵位约束,设计基于改进比例导引的协同末制导律。基于中制导开始时目标速度,迭代求解出预测命中点以及中末交班约束,提出基于预测命中点的时间角度协同中制导律。在三维场景下对协同中末制导律进行仿真验证,结果表明：该方法能够有效满足中末交班的阵位要求以及末段拦截精度,实现对机动目标的有效拦截。     

基于学习的中段反导拦截时间和拦截点预测方法

弹道导弹实时、准确地预测拦截弹的拦截点与拦截时间，是实现中段突防的有效手段。针对弹道导弹中段突防中的拦截点坐标及拦截时间的预测问题，提出了一种基于监督学习的在线预测方法。以拦截弹的主动段关机参数和关机时刻为输入量，建立拦截时间和拦截点预测模型。在多层感知机神经网络的基础上构建有监督学习算法，通过攻防仿真获取拦截弹的参数制作训练数据集，在线下完成网络训练。仿真结果表明:神经网络能够有效在线预测拦截时间和拦截点坐标，预测结果的相对误差分别为0.124 3%和0.128 5%，拦截时间预测结果误差的平均值为0.224 0 s，拦截点预测结果距离误差平均值为2 016.48 m，均满足精度要求。      

基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法

分别针对顺轨与逆轨拦截飞行轨迹的特点,设计了相应的剩余飞行时间（TGO）估计方法。该方法通过对弹目碰撞点的预测,降低了发射条件差异对TGO估计精度的影响。首先对线性比例导引运动方程进行变形,得到拦截弹飞行轨迹关于弹目距离的一阶微分方程,基于预测碰撞点,对不同初始发射角造成的积分结果误差进行修正,得出了2种拦截模式下的TGO解析表达式。通过与3种现有估计方法对比分析,验证了提出方法的实时性和估计精度,且能够优化制导性能。      

基于在线约束限制的飞行器预测校正制导

针对传统预测校正算法在再入过程中弹道性能与约束无法保障等问题,提出了一种基于倾侧角参数化的离线弹道优化与在线预测校正相结合的再入制导方法。基于平衡滑翔条件对过程约束进行分析,并证明了倾侧角剖面对射程的单调性。离线部分通过控制量参数化(CVP)方法构建控制模型,并使用序列二次规划(SQP)方法对弹道进行优化,从而大幅度提高弹道性能。在线部分利用Gauss-Newton法实时对弹道进行迭代求解,得出满足终端约束的倾侧角剖面,引导飞行器平稳、精确地飞向末端能量段并满足射程约束,Gauss-Newton法求解弹道具有收敛速度快、精度高的特点。针对高升阻比飞行器导致平衡滑翔条件难以成立以及飞行过程中的强干扰使约束超出的问题,提出了一种约束限制方法,对再入时的过程约束进行了有效的保障。仿真结果表明,本文方法对投放偏差、飞行器参数与大气模型等不确定因素具有良好的鲁棒性,对弹道性能的保障具有工程应用价值。     

主动防御的最优预测协同制导律研究

飞行器面对来袭导弹威胁时，可通过主动发射防御导弹的方式确保自身安全，这种方式称为主动防御.针对主动防御任务中传统制导律性能较差的问题，本文基于预测制导思想提出了一种高效的三维制导策略.建立了飞行器载机、来袭导弹和防御导弹的三维相对运动学模型，将迭代计算与经典制导律相结合，可对预期拦截点进行实时预测，并将其设定为虚拟目标，再设计制导律对虚拟目标实施追踪.预测制导策略建立在将高速来袭目标转化为低速虚拟目标的思想上，从而提高了拦截性能.通过非线性模型的数值仿真，验证了在应对机动的来袭导弹时，主动防御预测制导律相对于此前的方法所需的制导过载更小，脱靶量更小，制导能量损耗更小，拦截包线更大.     

拦截弹道快速设计方法

针对传统优化算法在解决多约束条件下拦截弹道设计问题时迭代计算耗时过长的缺点,提出了一种快速拦截弹道设计方法.该方法基于人工神经网络的非线性拟合技术,先通过普通优化算法进行离线样本计算,对样本中目标位置和优化得到的飞行程序参数进行输入-输出映射拟合训练,从而实现在给定目标位置的情况下对最优飞行程序参数的快速计算,达到提高拦截弹道设计效率的目的.经过数值仿真验证,将该方法应用于拦截弹道设计,在保证良好命中精度的同时,设计所需的计算时间大大减少,从而提高了弹道设计的时效性.      

高超末段机动突防/精确打击弹道建模与优化

针对高超声速飞行器再入末段机动突防、精确打击问题,从最优控制角度出发,提出了一种考虑拦截弹动力学特性的最优机动突防弹道优化方法,获得了高超声速飞行器的最大机动能力。该方法将拦截弹运动模型引入突防弹道优化的模型中,通过施加约束限制拦截弹按照比例导引律飞行。根据飞行任务和交战双方的弹道特点分段,结合各段的任务和特性,分别提出了突防性能指标和精确打击性能指标等,并通过加权函数将各个独立、矛盾的性能指标统一,建立了多对象、多段、多约束机动突防弹道优化模型,采用Radau多段伪谱法（MRPM）进行求解。针对该问题求解的初值敏感、可行域窄等问题,提出了一系列弹道优化策略,提高了收敛速度和求解精度,最终获得了最优机动弹道,并通过协态映射原理对其最优性进行了验证。结果表明,该方法能充分发挥高超声速飞行器的机动能力,获得满足落点精度要求的突防弹道,相对已有方法,将脱靶量提高了1~2个量级。灵敏度分析表明,该弹道对拦截弹的发射时间不敏感。      

基于线性重力差模型的拦截弹中制导技术

针对机载动能拦截弹的中制导段气动力作用可忽略且存在无法实时精确计算重力偏差等特点，提出了一种基于线性重力差模型的预测制导方法。通过线性模型逼近中制导过程中拦截弹与目标之间的重力偏差，以此为依据调整拦截弹的推力矢量并将重力偏差值消除。在此基础上采用延迟点火的策略使得拦截弹的拦截器助推级更好地修正预测模型与实际情况的偏差，经过仿真验证可以将整个中制导段的脱靶量限制在一个较小数值，从而为末制导段提供良好的初始条件。     

大前置角拦截攻击时间控制导引律

为了实现大前置角拦截下的时间一致性饱和攻击,利用非线性导引方程,采取基于预测命中点（PIP）的剩余时间估计方法,结合等效滑模控制理论和Lyapunov稳定性定理,设计了一种大前置角拦截攻击时间控制导引律（ITCG）。针对固定目标和非机动运动目标,在弹目接近速度为负的情况下也能保证准确命中,实现了任意初始前置角下的指定时间到达,拓宽了导弹的制导初始条件,并给出了严格的理论证明。不同初始条件下的仿真结果验证了导引律的有效性。      

多拦截器总体拦截方案设计与分析

多拦截器(MKV,Multiple Kill Vehicle Interceptor)通过采用一个运载母仓携带多个小型动能拦截器对目标实施动能拦截,有望克服传统动能拦截武器多目标识别及拦截的难题.以MKV对远程弹道导弹多弹头中段拦截为背景,设计了MKV的总体方案,分析了MKV基本作战流程;并分别针对MKV制导策略、释放策略、MKV机动能力对拦截的影响以及MKV目标分配策略等几个关键问题开展研究.仿真分析表明,采用所设计的MKV方案能够实现对远程弹道导弹多弹头的拦截.     

拦截大气层外机动目标的模糊导引规律

针对大气层外机动目标的拦截问题,分析了轨控发动机作用下拦截器与目标的相对运动规律,并据此提出了拦截能力的估计方法.根据轨控发动机能够修正的视线转率上限和最短工作时间设计了开机曲线.结合开机曲线和拦截能力的估算方法提出了基于模糊逻辑的导引规律.该导引规律根据专家经验制定模糊规则,利用相对距离和拦截能力作为模糊推理系统的输入对发动机的开机曲线进行调整,结合继电器方式的发动机开关机规律形成制导指令.针对两种典型的目标机动方式,通过仿真验证了该导引规律对机动目标进行拦截的有效性.     

脉冲型逻辑切换飞行系统的制导控制律设计

探讨了气动舵面和侧向喷流复合控制模式下拦截弹飞行系统的制导与控制.由于高空气动力不足,同传统的只装配气动舵面的拦截弹相比,为改进对于机动目标的拦截精度,将侧向喷流装置引入以增加导弹的机动能力.使用脉冲型混杂切换系统对侧向喷流导弹动力学进行描述;滑模制导律和决定侧向喷流装置开启策略的逻辑切换律被提出用于产生期望制导指令.仿真和比较证实:滑模制导律和逻辑切换律对目标机动敏感,末端脱靶量很小(<0.1 m),拦截弹动能碰撞杀伤目标.      

动能拦截器末制导启控点的BP网络方法

为了提高拦截精度并减少燃料消耗,研究了动能拦截器KKV(Kinetic Kill Vehicle)比例末制导律下末制导启控点的选择问题.定义了末段制导启控时的期望位置;通过BP(Back Propagation)网络研究期望位置和目标弹道角之间的非线性关系;利用训练后的网络输出期望位置,仿真实验证实期望位置下启控末制导,可以有效地保证拦截精度并减少末制导过程的燃料总消耗.利用该方法获得的期望位置可以实时指导KKV在中末制导交班段调整自身位置.