一种预测校正制导中攻角剖面的在线规划方法

提出一种预测校正制导中基于可达性量化评估的攻角剖面在线规划方法。首先采用最大纵程、最大横程、最小纵程3个关键参数构建可达区模型,并通过大量的离线弹道计算构建上述3个关键参数与升力修正因子、阻力修正因子和常值攻角的三维插值数据库。提出一种可达性量化因子用于反应期望终端位置的可达性。在飞行中对升力修正因子和阻力修正因子进行在线辨识,在攻角剖面的在线规划时以可达性量化因子最小为优化目标。仿真表明采用该方法可以获得较高的可达性判断正确率,攻角剖面的在线规划可以提高预测校正制导的成功率。本方法对于无动力升力式飞行器的制导策略在线决策和优化具有参考和应用价值。     

基于虚拟落点策略的月球返回飞船再入制导方法

针对长航程大偏差状况下阿波罗再入制导算法的精度退化问题提出改进,采用数值预测-校正方法规划和调制线性参数化的倾侧角剖面,给出了一种在全航程包络内适用的月球返回飞船再入制导方法。引入虚拟落点策略,在一次再入段利用算法预测能力预测二次再入段初始侧向偏差并进行前馈补偿,给出了简便有效的虚拟落点瞄准程序。大偏差任务想定下的蒙特卡洛仿真分析表明,该算法在3000km到10000km的再入航程范围内,能够确保偏差小于3km的落点精度。     

火星进入段自适应预测校正制导方法

针对火星进入段预测制导收敛性和可解性问题,给出基于一阶特征模型的全系数自适应预测校正制导律。该方法首先通过时变动态增益变换技术大幅度降低预测误差与制导修正量之间的时变动态增益;然后对变换后的系统建立修正量与广义航程误差间的一阶特征模型,应用全系数自适应方法估计一阶特征模型系数并求取制导修正量;再由标称制导剖面和制导修正量确定纵向制导输出,横向制导采用传统的漏斗边界制导方法。本文方法每个制导周期仅执行一次预测制导,依靠自适应控制的逐次逼近实现制导的收敛性,避免了基于迭代的传统预测校正制导方法的收敛性问题。针对预测校正制导收敛性这一国际上的难题,本文首次证明了全系数自适应预测校正制导律的收敛性。最后针对火星进入点多种初始误差的组合,以及火星大气密度和探测器气动参数的偏差,进行了多条轨迹的仿真。结果表明,全系数自适应预测校正制导具有较高的精度,在计算时间上也要优于基于迭代的预测校正制导方案,更加适合在工程上的应用。     

考虑禁飞区规避的空天飞行器分段预测校正再入制导方法

针对空天飞行器再入制导问题,提出一种考虑禁飞区规避的分段预测校正制导方法.在再入段前期采用剩余航程作为目标函数,后期引入预测落点偏差作为目标函数进行制导指令求解,同时确定倾侧角幅值和符号,兼顾了计算效率与终端制导精度.在此基础上,对于再入过程中的禁飞区规避问题,把禁飞区分为两类,增加了通过倾侧角幅值修正策略实现侧向规避...     

一种基于标准轨道法的再入制导方法

针对再入机动飞行器再入段弹道规划问题,通过在阻力加速度-能量剖面终端加入速度倾角控制,使得在满足过程约束的同时包含速度倾角在内的其它终端状态参数满足约束条件,通过实时弹道更新在提高命中精度的同时增强算法的适应性。在攻角给定的情况下,控制指令为倾侧角,其大小分别通过跟踪阻力加速度曲线和控制速度倾角变化率得到,符号由迭代计算的倾侧反转时刻确定。仿真结果表明,给出的规划方法在以较高的精度到达再入段终点的同时具有较好轨迹特性,能满足制导设计的实时性要求。     

一种基于速度-高度剖面的再入制导算法

针对传统数值预测校正制导指令实时性难以保证的问题,考虑当前及终端状态约束,利用卡尔曼滤波估计速度中点对应的无量纲高度,获得满足再入约束的速度-高度飞行剖面,进而获得对应的倾侧角指令。该算法中,每次制导指令产生仅需要两次单变量积分运算,有效降低了计算资源消耗。在再入段飞行末端,针对速度-高度拟合系数求解奇异问题,在当前速度与末端速度之差小于一定的阈值时,跟踪最后一次规划产生的标准飞行剖面生成倾侧角指令,提高算法收敛性。仿真表明,该算法计算量小,制导精度高,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

改进的RLV再入制导方法及其性能分析

提出一种改进的再入制导算法，并用于跨大气层、无动力升力体、可重复使用运载器再入制导。该算法根据剩余航程和预测航程信息，对输入到反馈控制器的参考飞行剖面参数进行修正，以消除航程误差。1000条Monte Carlo散布仿真结果表明，该算法可靠、鲁棒性好。此外，对升力系数减少20％、阻力系数增加20％的最坏情况进行了仿真，进一步测试该再入制导方法的优劣。     

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。     

RLV末端能量管理段的轨迹规划及制导策略研究

针对传统的可重复使用运载器(Reusable Launch Vehicle,RLV)在末端能量管理段(Terminal Area Energy Management,TAEM)存在的轨迹自适应能力不足和制导精度不够的问题,提出了一种TAEM三维轨迹规划算法及横向制导策略。首先,设计了纵向动压剖面和由3个参数决定的分段地面轨迹;其次,迭代基于内核提取协议(Kernel Extraction Protocol,KEP)的运动方程组,并设计了纵向位置校正算法,增强了对不同初始能量的自适应能力;最后,通过建立横向轨迹跟踪的数学模型,设计了航向校准和预着陆子阶段的开环和闭环横向制导律。仿真验证了轨迹规划和制导策略的有效性。     

一种基于参数在线辨识的最优再入制导算法

为提高升力式飞行器再入飞行最优性及参数不确定条件下的制导精度,研究了一种基于参数在线辨识的最优高度-速度剖面跟踪制导算法.首先,采用分段三次多项式拟合飞行剖面,利用序列二次规划算法(SQP)优化获取最优分段点位置及飞行剖面系数,得到了 一种满足总吸热量最小的高度-速度飞行剖面规划算法,并根据待飞航程与待飞航程预测值偏差...