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针对具有高位置精度要求的高超声速飞行器制导问题,提出一种基于路径跟踪和自适应动态面控制(ADSC)方法的轨迹跟踪制导的方法。根据高超声速飞行器动力学建立数学模型,同时为了方便跟踪控制对数学模型进行了部分线性化处理。针对高超声速滑翔飞行器三维轨迹跟踪存在的欠驱动问题,引入路径跟踪的思路将其转化为二维的跟踪控制问题;针对高超声速飞行器建模不确定性强的特点,使用具有较强鲁棒性的ADSC方法实现鲁棒的路径跟踪。能够证明所提出的方法可以以任意小的误差实现参考轨迹跟踪。仿真结果表明,该制导方法具有较高的跟踪精度并且具有较强的克服模型不确定性的能力。 相似文献
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一种基于气动力模型的高超声速滑翔目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
《宇航学报》2017,(2)
针对传统跟踪方法对高超声速滑翔目标(HGRV)进行状态估计时存在较大误差的问题,提出一种基于气动力模型的目标跟踪算法。首先在弹道坐标系(VTC)中推导了目标气动加加速度模型,分析模型各分量对目标运动状态的影响。分别对纵向和横向机动模型进行了研究,得出横向机动是跟踪的主要难点的结论。然后对传统气动力模型进行改进,将转弯力参数与爬升力参数之间存在的先验信息引入高阶状态向量。同时,考虑不同飞行模式下机动频率的变化,构建基于气动力模型的交互多模型(IMM)算法。仿真表明,所提算法精度显著优于针对该类目标的其他跟踪算法,特别是当目标发生机动时,该算法具有更强的适应性和鲁棒性。 相似文献
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针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了一种基于多种运动模型的自适应交互多模型(IMM)方法对目标运动状态进行估计。建立了目标的常速度、常加速度、Singer和蛇形机动模型,以及雷达的量测模型。自适应IMM算法包括混合概率计算、输入融合(混合交互)、模型条件滤波、模型概率更新和滤波估计融合等步骤。算法融合了Singer和蛇形机动模型,能较好地适应有幅值变化和频率衰减的模型状态估计,并用滤波估值和双正弦和函数拟合加速度,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明:自适应IMM算法对高超声速目标有较好的弹道跟踪和预测精度。 相似文献
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《固体火箭技术》2017,(1)
为了给高超声速轨迹预测问题提供先验知识,研究了面向轨迹预测的高超声速飞行器气动性能分析问题。首先,简要介绍了高超声速再入滑翔飞行器的基本性能,从拦截的角度分析了对其滑翔段进行轨迹预测的必要性。其次,以HTV-2为例,采用斜激波理论、活塞理论、Prandtl-Meyer方程及粘性力工程计算方法对临近空间高超声速环境下飞行器的受力情况进行了分析建模。然后,对目标机动性能进行了仿真分析,仿真结果与相关文献报道较一致,证明了建模仿真方法的可行性。最后,基于以上建模仿真,给出了一组适用于临近空间高超声速飞行器滑翔段目标跟踪和轨迹预测的气动参数,并进行了仿真验证,为下一步研究基于拦截的高超声速飞行器轨迹预测提供了理论基础和方法指导。 相似文献
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针对临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标跟踪的问题,提出一种经度-纬度-高度坐标系(Longitude-Latitude-Altitude, LLA)下基于目标轨迹特性分析的三维投影跟踪算法。首先,针对临近空间目标在经纬方向上的线性高超声速运动和高度方向上高机动频率运动的不同,将目标量测分别投影到经纬平面和高度方向上,并通过分段跟踪处理,以减小耦合误差对目标跟踪精度的影响;接着,在对目标高超声速特性充分分析的基础上,利用经纬方向上的点迹归并和凝聚处理,以有效解决目标高超声速运动所引起的分裂问题;然后,在对目标高度IMM跟踪的基础上,通过对加速度突变的合理检测和补偿,以进一步实现目标在高度方向上高机动频率运动的可靠跟踪;最后,结合统计学原理,将目标在同一时刻不同跟踪段中的状态估计相关联,以有效实现临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标的精确跟踪。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。 相似文献
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基于特征模型的高超声速飞行器的自适应姿态控制 总被引:2,自引:1,他引:2
研究了基于特征模型的自适应控制方法在高超声速飞行器姿态控制中的应用。对一类非线性强耦合以及大范围参数不确定性的类X-20高超声速飞行器无动力滑翔段六自由度动力学模型,建立含耦合的多输入多输出(MIMO)特征模型,并设计基于特征模型的黄金分割控制器。控制律设计中通过对非对角元控制量强制一步滞后,使得各通道控制量可以计算简单。最后通过飞行高度和速度大范围变化的长时间飞行过程中姿态角的跟踪控制仿真,验证了控制器的鲁棒性和适应性。 相似文献
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高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导综述 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导问题,从离线和在线两个方面综述了高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导方法,并进行了展望。首先建立了带随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导问题模型。针对是否考虑随机干扰,从确定性和鲁棒性两方面对离线轨迹优化与制导进行了综述。在线轨迹优化与制导方面主要对在线轨迹生成加轨迹跟踪的标准轨迹制导和预测制导两方面进行了综述。最后,提出轨迹优化与制导技术应加强在模型、计算效率、多任务、高精度制导等几个方面的研究。 相似文献
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为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。 相似文献
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《固体火箭技术》2020,(3)
为提高高超声速飞行器俯冲段的精确打击和突防生存能力,提出了一种多约束螺旋机动滑模变结构制导方法。首先,基于双平面解耦思想,分别建立了俯冲平面和转弯平面相对运动方程。其次,基于滑模变结构控制理论,推导了考虑终端角度约束的滑模变结构制导律,并通过在切换面中引入视线角参考指令和机动控制项,实现多约束条件下的螺旋机动精确制导。同时,对制导律中的3个参数进行优化整定,以更好地满足落角、入射方位角、终端速度、过载等约束限制。以CAV-H为例进行仿真分析,仿真结果表明,该方法能够满足俯冲段终端落点和角度约束,精度较高,鲁棒性较好;同时,可实现预期的螺旋机动飞行,提高了飞行器机动突防和生存能力;相关算法可为高超声速滑翔飞行器俯冲段精确打击和机动突防综合性能提升提供参考。 相似文献
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为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难,研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模,利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标,结合飞行意图合理构造意图代价函数,借鉴贝叶斯理论迭代推导机动模式和运动状态递推公式。通过蒙特卡洛采样实现轨迹预测算法。仿真结果表明,算法能有效提高目标机动不确定条件下轨迹预测的精度,当多目标可能被打击时,通过对预测轨迹进行在线重新规划,降低目标误判给轨迹预测造成的不利影响。 相似文献
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《航天控制》2015,(4)
针对高超声速滑翔飞行器的不确定性及强非线性耦合特性,研究了一种自适应变结构姿态控制设计方法。首先建立了高超声速飞行器在滚转通道快速将最大升力面滚转到制导机动方向时姿态控制系统的非线性数学模型,然后将结构干扰力矩、非线性耦合和气动参数摄动等不确定的输入因素视为一类有界干扰,提出了一种自适应变结构控制方法,该法在保证系统闭环稳定的前提下,在线对不确定因素的界进行估计,从而对系统中的不确定因素进行补偿,并选择适当的趋近律,通过符号函数连续化方法来解决由于变结构控制带来的抖振问题,最后进行仿真验证。仿真结果表明该方法具有良好的解耦控制效果,与传统方法相比可有效提高控制系统的控制性能和鲁棒性。 相似文献
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