CN106021835B - 一种面向最优侦察的航迹设计方法 - Google Patents
一种面向最优侦察的航迹设计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106021835B CN106021835B CN201510527269.XA CN201510527269A CN106021835B CN 106021835 B CN106021835 B CN 106021835B CN 201510527269 A CN201510527269 A CN 201510527269A CN 106021835 B CN106021835 B CN 106021835B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- angle
- mfrac
- flight path
- scouting
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Navigation (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了一种面向最优侦察的航迹设计方法,其特征在于,包括如下步骤:初始段飞行器采用级间滑行的方式增加航迹时间;中段依据航迹点与侦察载荷获取的目标信息进行位置偏角迭代修正,增加目标累计侦察时间;末段满足驻点热流约束、飞行攻角约束与飞行速度约束,飞行器如有下压,则将攻角及下压点对应的状态变量带入运动微分方程进行积分;建立飞行全程时间优化函数,按照初始段、中段、末段对航迹进行分段,采用航迹规划搜索算法对全程时间优化函数进行迭代解算,确定出各段最优控制量;本发明可快速设计满足多种侦察约束,并且使得全程侦察时间最优的飞行航迹。
Description
技术领域
本发明属于天地信息一体化领域,具体涉及航迹设计与优化方法。
背景技术
常规抛物线航迹由主动段连续助推,被动段直接再入得到,将这一形式应用于飞行器侦察载荷搭载,会造成主动段时间过短,末段速度过快,全程有效侦察时间难以满足30分钟的侦察要求。
根据不同作战任务,飞行器需要搭载不同的侦察载荷,例如主动雷达、被动雷达、SAR雷达、可见光、红外等侦察装置;每项侦察载荷对飞行航迹都提出了特定要求,为了使全程的侦察时间最优,需要综合考虑各项侦察约束,将侦察约束与航迹全程的一致性协调考虑,确保有效侦察时间最大。
同时要想实现对移动目标的有效侦察,飞行器需要具备对移动目标的机动跟踪能力,由于飞行初始段、中段、末段的机动能力不同,需要综合考虑选择哪种机动方式、机动时间以及机动距离等,来匹配对活动目标的有效跟踪。
目前国内外已知侦察航迹设计中考虑全程侦察最优的航迹优化尚无资料可循。在运载领域,火箭主动段通常采用级间滑行的方式,但运载通常不需要侦察载荷,所以不需要考虑全程的侦察最优设计。因此,如何快速设计出一条满足侦察约束并且使得全程侦察时间最优的航迹需求显得迫切而突出。
发明内容
本发明解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供了一种可快速设计能够满足多种侦察约束,并且使得全程侦察时间最优的航迹设计方法。
一种面向最优侦察的航迹设计方法,其步骤如下:
a.初始段在发动机燃烧结束关机后,采用级间滑行的方式增加载荷侦察时间;初始段全程累计时间应满足关系式其中FM为发动机推力,vy为发射坐标系下的y方向速度,t为初始段全程累计时间,vy(t)=0即为初始段结束时刻的触发条件;
b.初始段结束,中段飞行需要将航迹点(x,y,z)坐标与侦察载荷获取的目标信息点(x0,y0,z0)通过空间球面几何原理计算两点间的空间对应关系,依据空间关系计算载荷当前时刻位置与目标相对位置偏角,由于轨控发动机每次开机消耗的燃料是固定的,每次开机带来的姿态变化也是确定的,因此可以通过位置偏角得到轨控发动机所需的累计开机次数、开机时刻及持续开机时间进行位置偏角迭代修正,以此确定中段飞行的全段航迹累计侦察时间,实现对目标的近距离跟踪;
c.中段结束,末段考虑驻点热流约束和飞行攻角约束,其中首要考虑驻点热流约束,由于飞行器的飞行姿态决定了其受热程度,因此驻点热度约束主要以设计飞行攻角来实现;如果不能合理的设计这一飞行攻角,飞行器将会下冲到比较低的高度,致使驻点热流超过约束值;如果简单的选择气动特性允许的最大飞行攻角来实施对末段初期的控制,热流约束较容易满足,但由于大攻角飞行导致飞行器的速度会减的很快,这将使得飞行器的机动距离大幅减少;因此在气动特性允许的攻角范围内选择一个较小的飞行攻角,以该飞行攻角常值对运动微分方程进行积分,当倾角大于等于零时积分结束,如果驻点热流超过允许值,则对初始飞行攻角进行修正,直至热流满足约束条件;末段飞行时飞行攻角α1f(t)约束要满足控制策略:α1f(t)=α0f+Δα,其中α0f为末段的飞行攻角初始值,一般取为最大升阻比对应的飞行攻角;Δα为飞行攻角修正量,一般取2°;如有飞行器下压则将飞行攻角对应的状态变量带入运动微分方程进行积分,飞行攻角满足关系式其中α1f(t)是末段飞行攻角值,αm是气动特性允许的最大负攻角值,t是时间,p是攻角允许变化率;
d.步骤c所述的运动微分方程如下:
其中,r为飞行器质心到地心的矢径,其无量纲化变量是地球的半径R0=6378千米;θ和φ分别是经度和纬度;γ为倾角;V为速度,其无量纲化变量为且g0=9.81m/sec2;ψ为从当地正北方向顺时针测量的速度方位角;D和L分别为气动阻力加速度和气动升力加速度,D=ρ(VcV)2SrefCD/(2mg0),L=ρ(VcV)2SrefCL/(2mg0),ρ是大气密度,Sref是有效参考面积,m是飞行器质量,CD为阻力系数且随攻角变化,CL为升力系数且随攻角变化,两个系数依赖于飞行攻角的大小而变化,飞行攻角的函数由飞行器外形决定的,根据风洞试验或模拟数据得到阻力和升力系数的插值参数表,实际计算过程中采用插值的方式获得;Ω为地球自转角速度,其值为
e.建立飞行全程时间优化函数,按照初始段、中段、末段对航迹进行分段,采用航迹规划搜索算法对全程时间优化函数进行迭代解算,确定出各段最优控制量,以全程侦察时间的代价函数C的取值最小为目标,所述全程侦察时间的代价函数C表示为:
C=w1TTA1+w2TTA2+w3TTA3
式中,TTA1为初始段、TTA2为中段、TTA3为末段航迹分段上的侦察时间的无量纲化表示,w1,w2,w3为对应的权重系数,满足w1+w2+w3=1。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,步骤a所采用的级间滑行方式增加航迹时间,航迹时间经验值为发动机关闭后,滑行时间不多于100秒。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,步骤b所采用的位置偏角迭代修正依据侦察载荷当前时刻位置信息及目标相对位置偏角计算得到,实现对目标的近距离跟踪。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,步骤b所述的侦察载荷包括但不局限于主动雷达、被动雷达、可见光侦察装置、红外侦察装置,可以满足不同侦察载荷的要求,进一步增加了航迹适应性,同时为了满足末制导成像需要,末段增加对飞行攻角约束,有效增加了末制导成像侦察时间。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,航迹规划搜索算法包括直接打靶法、高斯伪谱法、稀疏A*算法、粒子群法、模拟退火法或者遗传算法。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,以高斯伪谱加序列二次型为例对全程时间最优的目标函数进行航迹规划,高斯伪谱法(GPM)是一种基于全局插值多项式的直接配点法,它相对一般直接配点法的优势是所用节点较少,精度更高,高斯伪谱方法将状态变量和控制变量在一系列高斯点上离散,并以这些离散点为节点构造拉格朗日(Legendre)插值多项式来逼近状态和控制变量;高斯伪谱法的流程如图3所示,通过对全局插值多项式求导来近似状态变量对时间的导数,从而将微分方程约束转换为一组代数约束,性能指标中的积分项由高斯积分计算,终端状态也由初始状态和对右函数的积分获得;经上述变换,可将最优控制问题转化为具有一系列代数约束的参数优化问题,即非线性规划问题(NLP);
高斯伪谱法取K阶Legendre-Gauss(LG)点以及τ0=-1作为节点,构成K+1个Lagrange插值多项式Li(τ),(i=0,L,K),并以此为基函数构造状态变量的近似表达式,即:
为了形式上的统一,仍采用Lagrange插值多项式作为基函数来近似控制变量,即:
在伪谱法中,状态变量由全局插值多项式近似,状态变量的导数可通过对Lagrange插值多项式求导来近似,从而将动力学微分方程约束转换为代数约束,即:
其中微分矩阵可离线确定,其表达式为:
可得到配点上应满足的代数方程:
基于优化结果得到的各段控制量正向积分运动微分方程可获得面向侦察最优的全程飞行航迹。
本发明可快速设计满足多种侦察约束并且使得全程侦察时间最优的飞行航迹。
说明书附图
图1为一种面向最优侦察的航迹设计方法的流程图;
图2为一种面向最优侦察的航迹设计方法末段飞行攻角确定的方法流程图;
图3为本发明航迹规划算法高斯伪谱法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案做进一步详细说明。显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明要求保护的范围。
一种面向最优侦察的新型航迹设计方法采用三自由度仿真的数学模型,本发明仅对攻击射面内目标的标准航迹进行设计,选择《导弹与航天丛书-总体设计(上)》中的运动模型。
实施例1:
一种面向最优侦察的航迹设计方法,其步骤如下:
a.初始段在发动机燃烧结束关机后,采用级间滑行的方式增加载荷侦察时间;初始段全程累计时间应满足关系式其中FM为发动机推力,vy为发射坐标系下的y方向速度,t为初始段全程累计时间,vy(t)=0即为初始段结束时刻的触发条件;
b.初始段结束,中段飞行需要将航迹点(x,y,z)坐标与侦察载荷获取的目标信息点(x0,y0,z0)通过空间球面几何原理计算两点间的空间对应关系,依据空间关系计算载荷当前时刻位置与目标相对位置偏角,由于轨控发动机每次开机消耗的燃料是固定的,每次开机带来的姿态变化也是确定的,因此可以通过位置偏角得到轨控发动机所需的累计开机次数、开机时刻及持续开机时间进行位置偏角迭代修正,以此确定中段飞行的全段航迹累计侦察时间,实现对目标的近距离跟踪;
c.中段结束,末段考虑驻点热流约束和飞行攻角约束,其中首要考虑驻点热流约束,由于飞行器的飞行姿态决定了其受热程度,因此驻点热度约束主要以设计飞行攻角来实现;如果不能合理的设计这一飞行攻角,飞行器将会下冲到比较低的高度,致使驻点热流超过约束值;如果简单的选择气动特性允许的最大飞行攻角来实施对末段初期的控制,热流约束较容易满足,但由于大攻角飞行导致飞行器的速度会减的很快,这将使得飞行器的机动距离大幅减少;因此在气动特性允许的攻角范围内选择一个较小的飞行攻角,以该飞行攻角常值对运动微分方程进行积分,当倾角大于等于零时积分结束,如果驻点热流超过允许值,则对初始飞行攻角进行修正,直至热流满足约束条件;末段飞行时飞行攻角α1f(t)约束要满足控制策略:α1f(t)=α0f+Δα,其中α0f为末段的飞行攻角初始值,一般取为最大升阻比对应的飞行攻角;Δα为飞行攻角修正量,一般取2°;如有飞行器下压则将飞行攻角对应的状态变量带入运动微分方程进行积分,飞行攻角满足关系式其中α1f(t)是末段飞行攻角值,αm是气动特性允许的最大负攻角值,t是时间,p是攻角允许变化率;
d.步骤c所述的运动微分方程如下:
其中,r为飞行器质心到地心的矢径,其无量纲化变量是地球的半径R0=6378千米;θ和φ分别是经度和纬度;γ为倾角;V为飞行速度,其无量纲化变量为且g0=9.81m/sec2;ψ为从当地正北方向顺时针测量的速度方位角;D和L分别为气动阻力加速度和气动升力加速度,D=ρ(VcV)2SrefCD/(2mg0),L=ρ(VcV)2SrefCL/(2mg0),ρ是大气密度,Sref是有效参考面积,m是飞行器质量,CD为阻力系数且随攻角变化,CL为升力系数且随攻角变化,两个系数依赖于飞行攻角的大小而变化,飞行攻角的函数由飞行器外形决定的,根据风洞试验或模拟数据得到阻力和升力系数的插值参数表,实际计算过程中采用插值的方式获得;Ω为地球自转角速度,其值为
e.建立飞行全程时间优化函数,按照初始段、中段、末段对航迹进行分段,采用航迹规划搜索算法对全程时间优化函数进行迭代解算,确定出各段最优控制量,以全程侦察时间的代价函数C的取值最小为目标,所述全程侦察时间的代价函数C表示为:
C=w1TTA1+w2TTA2+w3TTA3
式中,TTA1为初始段、TTA2为中段、TTA3为末段航迹分段上的侦察时间的无量纲化表示,w1,w2,w3为对应的权重系数,满足w1+w2+w3=1。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,步骤a所采用的级间滑行方式增加载荷侦察时间,航迹时间经验值为发动机关闭后,滑行时间不多于100秒。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,步骤b所采用的位置偏角迭代修正依据侦察载荷当前时刻位置信息及目标相对位置偏角计算得到,实现对目标的近距离跟踪。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,步骤b所述的侦察载荷包括但不局限于主动雷达、被动雷达、可见光侦察装置、红外侦察装置,可以满足不同侦察载荷的要求,进一步增加了航迹适应性,同时为了满足末制导成像需要,末段增加对飞行攻角约束,有效增加了末制导成像侦察时间。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,航迹规划搜索算法包括直接打靶法、高斯伪谱法、自适应高斯伪谱法、稀疏A*算法、粒子群法、模拟退火法或者遗传算法。
所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,以高斯伪谱加序列二次型为例对全程时间最优的目标函数进行航迹规划,高斯伪谱法(GPM)是一种基于全局插值多项式的直接配点法,它相对一般直接配点法的优势是所用节点较少,精度更高,高斯伪谱方法将状态变量和控制变量在一系列高斯点上离散,并以这些离散点为节点构造拉格朗日(Legendre)插值多项式来逼近状态和控制变量;高斯伪谱法的流程如图3所示,通过对全局插值多项式求导来近似状态变量对时间的导数,从而将微分方程约束转换为一组代数约束,性能指标中的积分项由高斯积分计算,终端状态也由初始状态和对右函数的积分获得;经上述变换,可将最优控制问题转化为具有一系列代数约束的参数优化问题,即非线性规划问题(NLP);
高斯伪谱法取K阶Legendre-Gauss(LG)点以及τ0=-1作为节点,构成K+1个Lagrange插值多项式Li(τ),(i=0,…,K),并以此为基函数构造状态变量的近似表达式,即:
为了形式上的统一,仍采用Lagrange插值多项式作为基函数来近似控制变量,即:
在伪谱法中,状态变量由全局插值多项式近似,状态变量的导数可通过对Lagrange插值多项式求导来近似,从而将动力学微分方程约束转换为代数约束,即:
其中微分矩阵可离线确定,其表达式为:
可得到配点上应满足的代数方程:
基于优化结果得到的各段控制量正向积分运动微分方程可获得面向侦察最优的全程飞行航迹。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专利技术人员来说是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明范围的情况下,在其他实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽范围。
Claims (5)
1.一种面向最优侦察的航迹设计方法,其特征在于,包括如下步骤:
a.初始段飞行器采用级间滑行的方式增加航迹时间;
b.初始段结束,中段依据航迹点与侦察载荷获取的目标信息进行位置偏角迭代修正,增加目标累计侦察时间;
c.中段结束,末段满足驻点热流、飞行攻角约束,飞行攻角在末段飞行时满足函数关系式:α1f(t)=α0f+Δα,其中α0f为末段的飞行攻角初始值;Δα为飞行攻角修正量;飞行器有下压则将飞行攻角及下压点对应的状态变量带入运动微分方程进行积分,飞行攻角满足函数关系式其中α1f(t)是末段飞行攻角值,αm是气动特性允许的最大负攻角值,t是时间,p是攻角允许变化率;
d.所述的运动微分方程如下:
<mrow>
<mover>
<mi>r</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mi>V</mi>
<mi> </mi>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mo>,</mo>
<mover>
<mi>&theta;</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>V</mi>
<mi> </mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&psi;</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi> </mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&phi;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
<mover>
<mi>&phi;</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>V</mi>
<mi> </mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&psi;</mi>
</mrow>
<mi>r</mi>
</mfrac>
</mrow>
<mrow>
<mover>
<mi>V</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<mi>D</mi>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&gamma;</mi>
</mrow>
<msup>
<mi>r</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&Omega;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>r</mi>
<mi> </mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mo>-</mo>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&psi;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mover>
<mi>&gamma;</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mi>V</mi>
</mfrac>
<mo>&lsqb;</mo>
<mi>L</mi>
<mo>+</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>V</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mi>r</mi>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&gamma;</mi>
</mrow>
<mi>r</mi>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<mi>&Omega;</mi>
<mi>V</mi>
<mi> </mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&psi;</mi>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&Omega;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>r</mi>
<mi> </mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mo>+</mo>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&psi;</mi>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mrow>
<mover>
<mi>&psi;</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mi>V</mi>
</mfrac>
<mo>&lsqb;</mo>
<mfrac>
<msup>
<mi>V</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>r</mi>
</mfrac>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&psi;</mi>
<mi>t</mi>
<mi>a</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<mi>&Omega;</mi>
<mi>V</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mi>a</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&psi;</mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mo>-</mo>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>&Omega;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>r</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&gamma;</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&psi;</mi>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mi>c</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>&phi;</mi>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
其中,r为飞行器质心到地心的矢径,其无量纲化变量是地球的半径R0=6378千米;θ和φ分别是经度和纬度;γ为倾角;V为速度,其无量纲化变量为且g0=9.81m/sec2;ψ为从当地正北方向顺时针测量的速度方位角;D和L分别为气动阻力加速度和气动升力加速度,D=ρ(VcV)2SrefCD/(2mg0),L=ρ(VcV)2SrefCL/(2mg0),ρ是大气密度,Sref是飞行器的有效参考面积,m是飞行器质量,CD为阻力系数且随攻角变化,CL为升力系数且随攻角变化,两个系数依赖于飞行攻角的大小而变化,飞行攻角的函数由飞行器外形决定的,根据风洞试验或模拟数据得到阻力和升力系数的插值参数表,实际计算过程中采用插值的方式获得;Ω为地球自转角速度,其值为
e.建立飞行全程时间优化函数,按照初始段、中段、末段对航迹进行分段,采用航迹规划搜索算法对全程时间优化函数进行迭代解算,确定出各段最优控制量,以全程侦察时间的代价函数C的取值最小为目标,所述全程侦察时间的代价函数C表示为:
C=w1TTA1+w2TTA2+w3TTA3
式中,TTA1为初始段、TTA2为中段、TTA3为末段航迹分段上的侦察时间的无量纲化表示,w1,w2,w3为对应的权重系数,满足w1+w2+w3=1。
2.如权利要求1所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,其特征在于步骤a所采用级间滑行的方式增加航迹时间,航迹时间经验值为发动机关闭后,滑行时间不多于100秒。
3.如权利要求1所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,其特征在于步骤b所采用的位置偏角迭代修正依据侦察载荷当前时刻位置信息及目标相对位置偏角计算得到,实现对目标的近距离跟踪。
4.如权利要求1所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,其特征在于步骤b所述的侦察载荷包括主动雷达、被动雷达、可见光侦察装置、红外侦察装置。
5.如权利要求1所述的一种面向最优侦察的航迹设计方法,其特征在于步骤e所述的航迹规划搜索算法包括直接打靶法、高斯伪谱法、稀疏A*算法、粒子群法、模拟退火法或者遗传算法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510527269.XA CN106021835B (zh) | 2015-08-25 | 2015-08-25 | 一种面向最优侦察的航迹设计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510527269.XA CN106021835B (zh) | 2015-08-25 | 2015-08-25 | 一种面向最优侦察的航迹设计方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106021835A CN106021835A (zh) | 2016-10-12 |
CN106021835B true CN106021835B (zh) | 2018-05-11 |
Family
ID=57082531
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510527269.XA Active CN106021835B (zh) | 2015-08-25 | 2015-08-25 | 一种面向最优侦察的航迹设计方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106021835B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106777739B (zh) * | 2016-12-28 | 2020-10-20 | 南京航空航天大学 | 一种倾转旋翼机倾转过渡过程的求解方法 |
CN106643341B (zh) * | 2017-02-24 | 2018-06-01 | 北京临近空间飞行器系统工程研究所 | 基于准平衡滑翔原理的力热控制耦合设计方法 |
CN111123700B (zh) * | 2019-11-21 | 2021-06-08 | 浙江大学 | 约束全程满足的高超声速飞行器绕障飞行最优控制系统 |
CN116305591B (zh) * | 2023-05-22 | 2023-09-01 | 西安现代控制技术研究所 | 一种制导火箭力热迭代联合优化总体设计方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102139766A (zh) * | 2010-10-28 | 2011-08-03 | 中国科学院力学研究所 | 一种亚轨道飞行器再入飞行的设计攻角获取方法 |
CN104317305A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-01-28 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种面向复杂战场威胁的射前航迹确定方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005316614A (ja) * | 2004-04-27 | 2005-11-10 | Univ Nihon | 最適化方法及び最適化プログラム |
-
2015
- 2015-08-25 CN CN201510527269.XA patent/CN106021835B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102139766A (zh) * | 2010-10-28 | 2011-08-03 | 中国科学院力学研究所 | 一种亚轨道飞行器再入飞行的设计攻角获取方法 |
CN104317305A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-01-28 | 中国运载火箭技术研究院 | 一种面向复杂战场威胁的射前航迹确定方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106021835A (zh) | 2016-10-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111306989B (zh) | 一种基于平稳滑翔弹道解析解的高超声速再入制导方法 | |
CN106021835B (zh) | 一种面向最优侦察的航迹设计方法 | |
Lu | Augmented apollo powered descent guidance | |
CN106250625B (zh) | 一种航天器迭代制导的优化方法 | |
CN111538241B (zh) | 一种平流层飞艇水平轨迹智能控制方法 | |
Xie et al. | Highly constrained entry trajectory generation | |
Zhao et al. | Pigeon-inspired optimization applied to constrained gliding trajectories | |
Hong et al. | Model predictive convex programming for constrained vehicle guidance | |
Zhu et al. | Impact time and angle control guidance independent of time-to-go prediction | |
CN105786024A (zh) | 一种基于模型误差补偿的机载光电平台高精度跟踪控制器及其跟踪控制方法 | |
CN111488646B (zh) | 一种旋转地球下高超声速平稳滑翔弹道的解析求解方法 | |
CN115079565B (zh) | 变系数的带落角约束制导方法、装置和飞行器 | |
CN114035616B (zh) | 一种飞行器对移动目标打击控制方法及系统 | |
CN113467241B (zh) | 凸曲率着陆轨迹燃耗优化方法 | |
CN112824998A (zh) | 马尔可夫决策过程的多无人机协同航路规划方法和装置 | |
CN105300383A (zh) | 一种基于回溯搜索的无人机空中加油位姿估计方法 | |
CN112498744A (zh) | 纵横向松耦合在线轨迹规划方法及电子设备 | |
CN112711816A (zh) | 一种基于气象栅格的飞行弹箭弹道修正方法 | |
CN110764523A (zh) | 基于抗饱和平滑变换的比例积分前置导引攻击目标的方法 | |
CN113093776B (zh) | 一种航天器的离轨参数确定方法及装置 | |
Khamis et al. | Nonlinear optimal tracking for missile gimbaled seeker using finite-horizon state dependent Riccati equation | |
CN114153143A (zh) | 一种导弹非奇异固定时间滑模制导律的设计方法 | |
Yanhui et al. | Flight control system simulation platform for UAV based on integrating simulink with stateflow | |
CN114935277B (zh) | 一种滑翔增程制导炮弹理想弹道的在线规划方法 | |
Raju et al. | Empirical virtual sliding target guidance law design: An aerodynamic approach |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |