针对机动目标的多约束末端三维制导控制研究

As the development of science and technology of the spacecraft rendezvous and docking, UAV autonomous landing on aircraft carrier, air defense and antimissile, and so on, Endgame guidance and control with Multiple Constraints against maneuvering targets is the common key difficult point. First，thinking about target moving maybe causing detecting data unreliable and in order to combine estimation and guidance, a maneuvering target state estimation and motion modeling method using observed data directly to estimate the target state based on conditional posterior probability is studied. As the types of constraints are complex and values effect by the application conditions, a method of multiple constrains set generated on-line through multi source information fusion and revised off-line is provided. Meanwhile, three-dimensional adaptive fuzzy neural network sliding mode guidance with multi-constraints of miss-distance, impact angle, velocity and time is developed. Second, a multi-model fusion guidance method based on target motion models, multi-constraints set and multiple guidance laws library is proposed in order to utility the complementary of various guidance law. Finally, traditionally it is difficult to simulate and validate the indeed complexity and practicability of the algorithms using simulation methods on PC. A parallel computing prototype suitable for the 3D guidance and control is developed, on which the real time algorithm accelerates and performance optimization is realized. The results of this project have great scientific significance to improve the precision of guidance and the speed of control response, and also the lever of intelligent autonomous guidance & control.

随着飞船交会对接、舰载无人机自主着落、防空反导等技术的发展，其共同核心难点是多约束复杂条件下目标高速随机机动时的制导控制问题。首先，针对目标机动可能造成探测信息不可靠等问题，基于估计制导一体化，提出了条件判别状态机动目标状态估计模型和运动建模方法；针对约束条件种类复杂、取值受环境变化影响的问题，提出了多约束条件集多源融合在线生成和离线修正方法，并研究一种落点、角度、速度和时间耦合约束下的自适应模糊神经网络滑模三维制导律算法。其次，为充分利用各种制导律之间的互补性，提出了一种基于目标运动模型、多约束条件集和多制导律模型库的多模融合制导方法。最后，针对传统仿真验证方法难以验证实际算法的复杂度与工程实现的可行度等问题，研究适用于三维制导控制实时并行计算的原型系统，软硬件协同实现算法的加速和性能优化。本项目对提高复杂条件下的制导精度和控制响应速度、提升智能自主制导控制水平具有重要的科学意义。

在防空反导、对舰对地等在末端有可能作大空域高速随机机动的目标进行精确打击时，多约束条件下的制导控制成为其突出的难点问题，也成为近年来学术研究的热点。本课题对其中的一系列问题进行了深入的研究。第一，对比较典型的几种防空反导拦截情况进行了总结，完成了末段目标机动Markov跳变模拟；针对目标可能机动，造成探测信息不可靠等问题，完成了面目标末段随机机动状态估计与跟踪算法研究，建立了多目标-约束-制导律多模型库。第二，针对约束条件种类复杂的问题，研究了基于多源数据的多约束ADP在线离线混合建模方法以及基于数据和知识相结合的非线性系统模型修正与参数优化方法；开展了多约束条件下的末端最优制导三维导引律建模与弹道分析，建立了三维弹道的数学模型。第三，研究了落点、角度、速度和时间耦合约束下的自适应模糊神经网络滑模三维制导律算法；提出了落点-落角-过载多约束条件下有限时间一致性小波神经网络滑模变结构制导律算法；改进了落点-落角-时间多约束条件下最优制导律算法；研究了终端角度和加速度同时约束的制导律建模与分析；提出了考虑飞行器自动驾驶仪动特性的滑模制导律，同时验证了该制导律的有效性。最后，针对仿真验证与工程实现的可行度等问题，研制了飞航导弹末端多约束复杂条件下制导控制一体化快速数值计算原型系统；研究了软硬件协同实现算法的加速和性能优化技术；研究了基于Modelica语言的飞航导弹多体动力学系统建模与仿真；搭建并改进了多约束制导控制一体化原型系统平台、飞行姿态控制仿真平台、三维视景模拟仿真平台。本课题共完成“3种模型”、 “7种约束”、“5种制导律”、“3个平台”， 截至目前，共发表文章7篇，培养博士生1名。本课题的研究成果在相关工业部门起到了前瞻支撑作用，为相关技术的进一步发展奠定了基础。