考虑自动驾驶仪延迟的非线性最优末制导方法

针对过载受限和自动驾驶仪延迟等条件下的非线性最优末制导指令在线生成方法进行研究。首先,基于庞特里亚金极大值原理,建立了目标静止的非线性最优末制导问题的最优性条件,并利用饱和函数将过载约束嵌入最优性条件。其次,应用参数化方法使得通过数值积分即可快速生成满足最优性条件的飞行轨迹数据集。然后,利用该数据集训练神经网络,使其拟合弹-目相对运动状态到最优制导指令的映射关系,实现过载约束下制导指令的毫秒量级在线生成。针对自动驾驶仪的延迟响应,通过微分补偿法估计神经网络下一时刻输出的制导指令以实现快速跟踪。最后,仿真结果表明,本文所提出方法针对静止目标与小机动目标都能够在线生成最优制导指令。