考虑阻力系数时变的下压段半解析时间预测方法

高超声速飞行器下压段飞行环境复杂、弹道参数变化剧烈、被动减速较快,传统解析预测采用的常值阻力系数假设不再适用。考虑攻角、马赫数影响,对阻力系数表达式进行拓展,基于解析理论对复杂弹道方程加以简化,得到以剩余射程为自变量的微分方程,通过数值积分快速求解弹道诸元,提升全弹道快速规划能力。典型弹道仿真表明,与传统常值假设相比,所提方法可将俯冲下压段的时间预报误差降低到1 s左右,同时不增加计算复杂度,实现滑翔飞行器俯冲飞行时间、速度、动压的精准、快速预报。

有限视场角下基于改进比例导引和深度学习的多约束制导律

针对考虑气动力模型的导弹精确打击问题,开展了基于改进比例导引和深度学习的制导律研究。首先生成随机训练数据,随后在训练数据基础上基于残差神经网络生成映射网络来对剩余飞行时间误差进行预测,最后将得到的预测结果引入改进比例导引制导律,使得在视场角约束下攻击角度误差和飞行时间误差均能实现有效收敛。仿真结果表明,该方法能够满足制导要求,证明了该方法的有效性。与传统方法相比,提出的基于改进比例导引和深度学习的制导方法在攻击角度误差和飞行时间误差方面表现更优。