反时敏目标机动再入飞行器滑翔制导方法

针对多约束条件下反时敏目标任务需求,开展了基于轴对称侧滑转弯(STT)控制的机动再入飞行器滑翔制导方法研究,提出一种纵向和侧向共同实施的在线自主制导方法。纵向通过高度-射程(H-R)剖面与高度-速度(H-V)剖面联合设计,在满足约束的可行域内快速生成一条参考轨迹,并根据目标变化实时修正,同时完成参考轨迹跟踪。侧向通过引入当前需用速度和目标位置变化信息,推导了闭环制导方法,实现速度控制与目标位置跟踪。仿真结果表明,本方法可兼顾轨迹生成快速性和响应目标位置变化,能够在满足过程约束与终端约束要求下完成制导任务。

滑翔导弹末段多约束智能弹道规划

滑翔导弹末段飞行时空复杂度高、不确定性强、约束多,给弹道规划与制导算法带来了较大的建模和求解难度。针对这一问题,同时增大末段机动范围并提高弹道规划效率,本文提出一种利用连续型深度置信神经网络(ConvolutionalDeep Brief Networks,CDBN)预测机动能力、设计经由点状态实现末段多约束智能弹道规划的方法。过程中采用CDBN对机动能力进行在线预测,快速判定经由点状态的可行性,并且通过经由点状态智能设计,实现前后段能量的优化分配,扩大弹道机动包络;通过设计三角函数型弹目视线角实现末段弹道摆动机动,推导机动弹道最优末制导律对视线角进行跟踪,并调节机动频率以满足速度约束。仿真结果表明,CDBN相对BP网络具有更高的机动能力预测精度;本文所提智能弹道规划方法在满足末端速度约束的前提下,可以实现弹道摆动机动并大幅增加飞行包络。弹道规划能够在0.5s内完成,满足工程应用的快速性要求。