基于CMAC网络的飞行器再入制导研究

针对高速再入飞行器的制导问题,提出了一种改进的标准轨道制导律。该方案在纵向上将LQR控制与小脑模型神经网络(CMAC)相结合,利用在线学习的CMAC对攻角和倾侧角的大小进行修正,提高地心径向距离和剩余航程的跟踪精度。在侧向上,根据定义的侧向边界设置动态调整准则确定倾侧角反向位置。三自由度仿真显示,该制导律在气动偏差下能够得到满足终端精度和约束条件的再入轨道,具有良好的可行性。