导读:本文包含了制导拦截论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:攻防博弈,主动防御,线性二次型,拦截制导
制导拦截论文文献综述
梁海朝,王剑颖,李智[1]（2019）在《二对二场景下主动防御飞行器拦截制导研究》一文中研究指出研究了二对二场景下针对具有主动防御能力飞行器的拦截制导问题,场景中有四位成员,分别是拦截器,保护装置,目标飞行器与主动防御装置。基于线性二次型微分对策博弈理论,提出了一种博弈拦截制导策略,通过将系统方程转化为黎卡提微分方程的形式并进行数值求解,得到制导策略的数学表达形式。考虑了拦截过程中拦截器的燃料消耗并避免了传统标准微分对策制导中控制溢出和信号颤振的问题,并通过非线性数学仿真验证了所提出制导策略的有效性。(本文来源于《中国力学大会论文集（CCTAM 2019）》期刊2019-08-25）
蔡远利,胡翌玮,方峰[2]（2019）在《基于多模型自适应滤波的拦截弹制导律辨识方法》一文中研究指出本文针对由目标弹、防御弹和拦截弹构成的主动防御问题,研究了基于多模型自适应滤波器的拦截弹制导律辨识方法。首先,根据来袭拦截弹可能采取的制导策略,构建了拦截制导律模型集。在建立与各拦截制导律相匹配的运动学模型基础上,建立了辨识拦截弹制导律的多模型自适应滤波算法,它采用非线性滤波器估计各模型状态,并综合应用各模型的估计信息计算各制导模型的概率,同时估计拦截弹的飞行状态。此外,分析了目标弹-防御弹在信息共享和非共享情况下对估计精度的影响。最后,通过大量仿真实验是验证了所提出方法的有效性。(本文来源于《第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20th CCSSTA 2019）》期刊2019-08-20）
周觐,王华吉,赵炜,张大元,雷虎民[3]（2019）在《拦截高速目标的中制导次优弹道修正》一文中研究指出针对临近空间飞行器的快速发展所带来的拦截高速目标作战需求,应用模型静态预测规划(model predictive static programming,MPSP)方法设计了一种中制导次优弹道修正算法.首先,通过分析中末制导交接班时刻拦截弹的最佳交接状态,得到了零控拦截条件,该条件由拦截弹和目标的速度比以及二者的速度前置角唯一确定;其次,针对不满足零控拦截条件的情形,分析了在引入比例导引作为末制导律前提下的捕获区,得到了拦截弹和目标速度前置角组成的平面内的捕获区基本构成,建立了中末制导交接班时刻拦截弹需要满足的捕获区约束;然后利用高斯伪谱法(Gauss pseudospectral method,GPM)得到了满足零控拦截条件的基准弹道,应用MPSP设计了考虑捕获区约束条件限制的弹道修正算法;最后,仿真结果验证了所提方法的合理性以及有效性.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2019年08期）
王荣刚,唐硕[4]（2019）在《拦截高速运动目标广义相对偏置比例制导律》一文中研究指出针对经典比例导引法在末制导阶段拦截高速运动目标时捕获域较小、无法有效利用导弹机动能力及难以实现碰撞角约束等问题,提出了一种广义相对偏置比例制导律。为扩大经典比例导引律的捕获域及提升其对导弹的机动利用能力,设计了一个时变导引系数,使所提制导方案可综合比例及反比例2种导引律的优势。为实现对高速运动目标的定向打击,引入了相对偏置比例,通过控制相对飞行轨迹角以实现对碰撞角的约束。为提升制导方案在拦截高速机动目标时的性能,在制导指令中对目标机动影响进行了补偿。数值仿真结果验证了该制导方案相比于经典的比例导引法具有更大的捕获域和过载利用度,以及较强的碰撞角约束能力。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2019年04期）
王禄,王志刚[5]（2019）在《高超声速飞行器拦截中制导律设计》一文中研究指出针对拦截高超声速飞行器的要求,基于最优控制理论,利用积分滑模的思想设计了拦截高超声速飞行器的中制导律。分析了拦截弹的中制导与末制导交班条件,利用二次型最优控制方法求得最优制导律;面对目标的机动情况,利用积分滑模控制方法对最优制导律进行改进,最终得到积分滑模最优中制导律。仿真结果表明,所设计的中制导律不但能够满足最优制导律的约束条件,还能够降低过载的需求,抑制视线角速度的波动,具有良好的制导性能。(本文来源于《飞行力学》期刊2019年06期）
张召,王恒,荆武兴,高长生[6]（2019）在《大气层外多拦截器协同跟踪与制导算法》一文中研究指出针对大气层外多弹头多诱饵的进攻场景,采用多拦截器全拦截策略,提出了带故障诊断的协同跟踪算法、时间协同中制导律以及消除脱靶量的末制导律。首先,基于最小二乘算法以及误差传播理论,实现了局部信息融合以及测量方程的线性化,简化了非线性跟踪滤波算法的设计;并依托滤波算法,设计了传感器故障诊断算法,以排除其对跟踪效果的影响。然后,基于对拦截器和目标受力的合理简化,给出了相对运动解析解,设计了有限推力下的多拦截器时间协同中制导律以及末制导律,实现对多个目标的同时击毁。仿真结果显示,本文设计的协同跟踪与制导算法,可以有效估计目标的状态并排除故障传感器的干扰,实施对多个目标的时间协同拦截。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年07期）
周聪,闫晓东,唐硕[7]（2019）在《圆弧预测变系数显式拦截中制导》一文中研究指出为了满足临近空间机动目标拦截中制导预测和多约束要求,设计了一种基于圆弧预测的变系数显式拦截中制导方法。首先针对临近空间目标滑翔段飞行特性,提出了基于圆弧的几何目标预测方法,将目标机动轨迹近似为圆弧,通过多个间隔时刻的目标位置确定圆弧参数,依据圆弧预测轨迹估计剩余飞行时间,并以当前速度递推预测拦截点状态,进而推导了叁维角约束显式制导律。在此基础上,通过在性能指标中构建动压权重函数,以飞行动压近似可用过载变化,设计了变系数显式制导律,实现了制导增益的自适应更新,从而可以使得需用过载在飞行全程中合理分配,满足可用过载约束。最后结合圆弧预测和变系数显式制导,实现了对机动目标的预测拦截。仿真结果表明所提方法具有较好的目标预测精度,而且可以满足终端交会角以及可用过载约束。(本文来源于《航空学报》期刊2019年10期）
董飞垚[8]（2019）在《基于叁点法拦截几何的导弹滑模制导律设计》一文中研究指出针对传统的叁点法制导律在六自由度弹道仿真时的应用限制,设计了一种基于叁点法弹目拦截几何的滑模制导律。在地面坐标系下利用方向余弦阵,推导出了叁维空间中叁点法制导律的弹目拦截几何;将目标机动视为模型扰动量,建立了叁点法拦截几何的状态空间方程;基于滑模控制理论,通过选取合适的滑模面并通过极点配置确定其参数,设计了一种滑模制导律;依据Lyapunov稳定性理论,对所设计的制导律进行了稳定性证明并进行了数值仿真。仿真结果表明,在导弹整个飞行过程中,坐标原点、导弹和目标始终都在一条直线上,严格符合叁点法弹目拦截几何,并且制导指令相对平滑,符合实际需求。(本文来源于《弹道学报》期刊2019年02期）
谭诗利,雷虎民,王斌[9]（2019）在《高超声速目标拦截含攻击角约束的协同制导律》一文中研究指出针对高超声速目标拦截的制导问题,提出了一种带攻击角约束的协同制导律.在垂直弹目视线方向,由攻击角约束得到期望的终端视线角,利用非线性干扰观测器对模型中的干扰进行估计,结合非奇异终端滑模理论设计视线法向加速度指令,保证了每枚导弹与目标之间的视线角速率收敛到0且视线角收敛到期望的终端视线角;在沿弹目视线方向,基于二阶多智能体一致性算法设计视线方向加速度指令,保证了每枚导弹与目标之间的相对距离在有限时间内到达一致,进而保证各枚导弹同时击中目标.通过对4枚导弹协同拦截高超声速目标的情景进行仿真,验证了所设计制导律的有效性.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2019年06期）
段美君[10]（2019）在《临近空间拦截器开关制导控制方法研究》一文中研究指出临近空间高超声速飞行器因飞行速度快和持续机动能力强,发展迅速。精确制导拦截器通过“直接碰撞杀伤”技术可将其彻底摧毁。这就需要有限时间收敛的精确制导技术。实际中拦截器的发动机只能提供带延迟的开关形式推力,而且目标导引头只能测量视线角信息。本文基于有限时间收敛理论和观测器,研究了临近空间拦截器开关制导控制方法。考虑发动机控制受限和末制导时间有限,基于有限时间控制理论,设计了两种有限时间收敛制导律。其一是bang-bang制导律。在二维平面和叁维空间中,严格证明了有限时间收敛的充分条件。根据充分条件和制导周期,设计了带滞环开关的制导律。仿真结果表明,视线角速率有限时间收敛到原点,验证了有限时间收敛条件。提出的制导律可以避免视线角速率抖振,降低发动机开关频率。其二是有限时间收敛制导律和变开关门限的PWPF调节器。理论分析和仿真结果表明提出的制导律对机动目标具有鲁棒性,视线角速率收敛到原点更快,发动机工作时间增加、开关次数减少。考虑弹体动态延迟特性对制导性能的影响,设计了考虑发动机动特性的有限时间收敛制导律。其一,将发动机动特性视为具有开关工作形式的一阶环节,与目标-拦截器相对运动模型,建立了制导模型以设计制导律。采用bang-bang非奇异滑模制导律,严格证明了有限时间收敛的充分条件。基于最小工作时间和有限时间收敛的充分条件,设计了带滞环开关的非奇异滑模制导律。两者组成组合制导律。仿真结果表明提出的制导律能有效补偿动态延迟的影响。其二,建立了不以视线角加速度为状态变量的制导模型,采用bang-bang线性滑模制导律,证明了有限时间收敛条件。相应地,给出了滞环线性滑模制导律和组合制导律。仿真结果表明在存在测量噪声时,提出的制导律具有更好的制导性能。其叁,建立了考虑发动机二阶动特性的制导模型。设计了带滞环开关的滑模制导律,可保证视线角速率有限时间收敛到原点的邻域。仿真结果表明,考虑发动机二阶动特性的制导律,与未考虑动特性或只考虑一阶动特性的制导律比较,制导精度更高。考虑目标导引头只能测量视线角信息,将目标机动项扩张为未知状态,设计了两种扩张观测器,在不需要假设目标机动模型的条件下,即可估计视线角速率和目标加速度。其一,基于考虑发动机一阶动特性的制导模型,设计了线性扩张状态观测器。基于估计值,实现了bang-bang非奇异滑模制导律和带滞环开关的非奇异滑模制导律。其二,基于考虑发动机控制受限的数学模型,设计了扩张高增益观测器。基于估计值,实现了有限时间收敛制导律和PWPF调节器。仿真结果表明,观测器可有效地估计视线角速率和目标加速度,基于估计值的复合制导律满足拦截精度要求。考虑拦截器质心偏移,在控制受限条件下,设计了两种鲁棒姿态控制律,并解决了滚转和偏航通道发动机共用问题。其一,针对解耦的叁通道姿控模型,采用bang-bang线性滑模控制律,严格证明了有限时间收敛的充分条件。引入边界层去除了抖振,给出了叁通道带死区的姿态控制律。仿真结果验证了控制律有限时间收敛条件,发动机分配方案满足要求。其二,应用backstepping方法设计了非线性姿态控制律,将非线性扰动观测器的估计值补偿到控制律中,提高了复合控制律的鲁棒性。PWM将控制律转换为发动机的开机时间。仿真结果验证了观测器和复合控制律的性能,PWM有良好的调制效果。考虑姿态控制和制导控制是密切相关的,针对临近空间两种典型目标,研究了拦截器制导控制方法。反X-51A,姿态控制采用了基于扰动观测器的非线性控制律,制导控制采用了基于线性扩张状态观测器的考虑发动机一阶动特性的组合制导律。反HTV-2,姿态控制采用了bang-bang线性滑模控制律,制导控制采用了基于扩张高增益观测器的有限时间收敛制导律和PWPF调节器。蒙特卡洛仿真中考虑了拦截器质心偏移、发动机推力偏心和导引头测量噪声。结果表明,提出的制导控制方案均可实现“直接碰撞杀伤”拦截目标。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
制导拦截论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文针对由目标弹、防御弹和拦截弹构成的主动防御问题,研究了基于多模型自适应滤波器的拦截弹制导律辨识方法。首先,根据来袭拦截弹可能采取的制导策略,构建了拦截制导律模型集。在建立与各拦截制导律相匹配的运动学模型基础上,建立了辨识拦截弹制导律的多模型自适应滤波算法,它采用非线性滤波器估计各模型状态,并综合应用各模型的估计信息计算各制导模型的概率,同时估计拦截弹的飞行状态。此外,分析了目标弹-防御弹在信息共享和非共享情况下对估计精度的影响。最后,通过大量仿真实验是验证了所提出方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
制导拦截论文参考文献
[1].梁海朝,王剑颖,李智.二对二场景下主动防御飞行器拦截制导研究[C].中国力学大会论文集（CCTAM2019）.2019
[2].蔡远利,胡翌玮,方峰.基于多模型自适应滤波的拦截弹制导律辨识方法[C].第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20thCCSSTA2019）.2019
[3].周觐,王华吉,赵炜,张大元,雷虎民.拦截高速目标的中制导次优弹道修正[J].北京理工大学学报.2019
[4].王荣刚,唐硕.拦截高速运动目标广义相对偏置比例制导律[J].西北工业大学学报.2019
[5].王禄,王志刚.高超声速飞行器拦截中制导律设计[J].飞行力学.2019
[6].张召,王恒,荆武兴,高长生.大气层外多拦截器协同跟踪与制导算法[J].宇航学报.2019
[7].周聪,闫晓东,唐硕.圆弧预测变系数显式拦截中制导[J].航空学报.2019
[8].董飞垚.基于叁点法拦截几何的导弹滑模制导律设计[J].弹道学报.2019
[9].谭诗利,雷虎民,王斌.高超声速目标拦截含攻击角约束的协同制导律[J].北京理工大学学报.2019
[10].段美君.临近空间拦截器开关制导控制方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019