摘要：为解决机动目标干扰下协同制导系统模型部分未知以及一致误差约束限制导致协同一致性差的问题,建立前馈补偿+反馈优化的复合协同制导架构,提出分布式自适应最优协同拦截制导方法。在前馈补偿部分,设计障碍Lyapunov函数非线性映射机制,补偿误差约束影响。设计权值自适应的神经网络观测器,实现对目标未知机动干扰的在线估计;在反馈优化部分,采用自适应动态规划技术设计虚拟控制量和实际控制量,将每一步中控制量设计转化为非线性耦合哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程的求解问题。构建分布式自适应评价网络,设计残余误差驱动的评价网络权值自适应更新律,实现对HJB方程中最优代价函数的在线迭代求解。基于Lyapunov稳定性理论证明了非线性协同制导闭环系统的稳定性,确保了协同一致性误差的收敛性。数值仿真结果表明:新方法能够在保证拦截制导精度的同时将协同一致性误差降低至0.01 s。

摘要：针对通信拓扑切换条件下的多飞行器协同拦截问题,提出了一种基于扩张状态观测器的协同制导方法。建立协同制导设计模型,将协同拦截问题转换为视线稳定条件下的剩余飞行时间调节问题。为解决机动目标状态不确定的问题,将目标的状态视作扰动,设计扩张状态观测器来估计机动目标的状态,并在制导律中对目标的机动进行补偿。利用有限时间一致性理论进行一致性控制协议的设计,实现各飞行器剩余飞行时间的有限时间一致,并利用Lyapunov稳定性理论分析通信拓扑切换情况下闭环系统的有限时间稳定性,给出了系统一致收敛时间。仿真结果表明,在通信拓扑变换的情况下,设计的观测器能够有效估计目标状态,且协同制导律能够满足对剩余飞行时间的控制要求,进而实现协同拦截。

摘要：研究了非线性拦截几何下具有过载约束的多枚弱机动能力的导弹拦截强机动能力的目标的协同拦截问题。首先,在建立导弹的可达域、导弹的可行域以及目标的逃逸域这3个概念的基础上提出了非线性拦截几何下的基于逃逸域覆盖的协同拦截策略,并提出了基于标准弹道的设计方法。然后,给出了协同拦截制导律的形式,研究了导弹的末制导初始阵位、制导律参数以及导弹对目标机动的覆盖区域这三者间的关系,并设计了数值求解算法来实现对多弹的覆盖区域的分配、协同制导律的设计以及多弹初始拦截阵位的配置。最后,对理论结果进行仿真。结果显示,多枚机动性较小的导弹,通过初始拦截阵位的合理配置和协同拦截制导律的合理设计,可以实现对机动性能较强的目标的协同拦截。

摘要：随着来袭目标机动突防方式的不断丰富,现有制导律存在脱靶量较大、毁伤效果有限等问题。针对上述问题,提出了一种考虑攻击角约束的协同拦截制导律。将机动目标引起的视线角速率变化视为扰动,利用扩张状态观测器对扰动进行估计并补偿。结合有限时间一致性理论,设计了从弹沿视线方向的制导律,使其剩余飞行时间在有限时间内收敛至领弹值附近。基于快速终端滑模面,设计了视线法向的制导律,对末端攻击角进行约束。针对多种典型的机动目标进行了仿真试验,验证了所设计的制导律的有效性。

摘要：构建自主化、智能化的末段反导高低两层协同拦截辅助决策模型是实现高效反导作战的关键问题之一。基于高低两层协同拦截规则,构建协同拦截辅助决策数学模型;然后针对末段反导协同拦截辅助决策模型的特点,设计交叉算子及改进抗体群更新策略,提出改进的CLONALG来优化神经网络(improved clonal selection algorithm optimizing neural network,ICLONALG-NN),该方法一定程度上能够克服传统CLONALG早熟问题,并用来求解协同拦截辅助决策模型;最后仿真实验证实了ICLONALG-NN求解末段反导高低两层拦截系统协同拦截辅助决策模型的有效性。末段反导协同拦截辅助决策模型研究有望给末段反导指挥控制与作战管理系统的设计开发提供模型基础。

摘要：发射车协同拦截规划是区域反导战术级目标分配后确定最优拦截方案的决策问题,对于直接提高拦截效费比具有重要意义。首先分析了协同拦截的物质基础、协同过程和协同特点,然后给出了基于多智能体系统(multi-agent system,MAS)的协同拦截规划模型、规划算法,最后计算了发射车可协同拦截次数,构建自适应协同拦截模式决策模型。开展基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究,为实现发射车协同拦截规划顶层设计夯实坚实的技术理论基础。

摘要：针对多枚飞行器协同拦截同一目标的问题,在最优控制与时间调整相结合的基础上,设计了一种带有时间约束与角度约束的协同制导律。首先,在初始时刻(或中段制导结束时刻),根据初始状态及终端角度约束情况,以指定策略为编队中的各飞行器分配拦截角度。其次,采用线性化最优控制的设计方法,解算带有拦截角度约束的最优导引指令。最后,在求解针对运动目标的飞行器剩余时间估计的基础上,根据一致性的方法推导时间调整项的导引指令。仿真结果表明,在典型背景下,设计的制导律能够使多枚飞行器以特定的编队构型协同拦截同一目标,从而有效提高拦截概率。

摘要：针对助推段弹道导弹的空基拦截问题,提出了基于协同空域封锁的反导拦截弹最优中制导策略。在空空导弹动态攻击区这一概念的基础上设计了PSO-BP神经网络,通过离线训练,该网络可以实时解算出各弹当前时刻的可拦截区域。研究了可拦截区域和目标预测误差区域之间的覆盖关系,设计了一种典型的中末交班位置域分布模式,从而为领弹、从弹分配相应的虚拟导引点。通过构建中制导约束模型和弹目几何运动关系,分别推导出满足多约束条件下领弹和从弹的协同中制导律形式。针对两种不同工况分别进行数值仿真,结果表明,本文设计的多弹协同中制导律能够实现多枚弱机动拦截弹对高速、高机动目标的成功拦截,并显示了优越的性能。

摘要：针对多导弹协同拦截机动目标的问题,提出了基于微分对策的协同制导方法.构建了二维空间内多导弹协同拦截机动目标的运动学模型.设计了考虑拦截约束、协同约束和能量约束的多导弹协同拦截机动目标的代价函数.通过构造哈密顿函数并且利用极小值原理得到了多导弹协同微分对策导引律.对协同微分对策导引律进行了仿真,仿真结果证明了协同导引律的有效性.

摘要：针对多飞行器攻防对抗末段的多目标协同拦截问题进行研究。考虑多个拦截器对多个机动飞行器进行拦截,根据拦截器和飞行器的相对运动方程建立拦截概率模型及可达域覆盖模型,并基于多智能体覆盖控制理论提出一种飞行器多对多协同合围拦截制导方法。该合围制导方法通过维诺分割原则实现多机动目标拦截的目标分配与协同制导一体化设计,有效解决多目标拦截中的目标动态分配问题,提升了对于多个具有较强逃逸机动能力目标的协同拦截精度。仿真结果表明,所提方法在多目标逃逸机动时具有更加优异的拦截能力,能够实现对多个机动飞行器的动态合围协同拦截。