一种飞行器突防轨迹优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种飞行器突防轨迹优化方法及系统。该方法包括根据飞行器HGV的运动参数确定HGV的三维运动方程以及控制约束；根据目标区域、HGV的三维运动方程、控制约束以及HGV的预期航迹角和预期航向角构建HGV的突防轨迹优化问题；利用凸化方法将所述HGV的突防轨迹优化问题转化为二阶锥规划问题；根据所述二阶锥规划问题，采用变信赖域序列二阶锥规划确定HGV的突防轨迹。本发明专利技术能够解决两个拦截弹的突防轨迹优化问题。突防轨迹优化问题。突防轨迹优化问题。

【技术实现步骤摘要】
一种飞行器突防轨迹优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及飞行轨迹设计领域，特别是涉及一种飞行器突防轨迹优化方法及系统。

技术介绍

[0002]高超声速滑翔飞行器(Hypersonic Gliding Vehicle，HGV)是一种临近空间飞行器，具有高速、大规模机动和远程滑翔能力，具有广阔的应用前景。为了对抗导弹防御系统，有必要提高HGV的突防能力。HGV的一种有效突防方法是充分利用速度优势。然而，HGV在飞行过程中可能会遇到多个拦截弹，确保HGV在成功突防后能够成功打击目标也很重要。随着雷达技术和反导技术的发展，特别是协同拦截技术的发展，拦截弹削弱了HGV的生存能力。因此，突防飞行轨迹设计对于HGV对抗拦截弹至关重要。
[0003]空中交战中的攻防对抗本质上是一种最优的追逃博弈。然而，对于HGV，一种可用的突防方法是轨迹优化。值得注意的是，实时性在HGV突防轨迹优化中至关重要。凸优化方法由于具有良好的收敛性能和广泛的适用性，在轨迹优化领域得到了广泛的应用。具有复杂约束和非线性动力学的轨迹优化问题可以通过凸化技术转化为一系列凸优化问题。凸优化方法可以快速收敛到精确解，其在实时计算制导中的潜在应用已得到广泛验证。目前通过实时优化求解最优突防轨迹的方法大多针对单个拦截弹或静态禁飞区。但对于动态多拦截弹突防轨迹优化这一非常实用和有意义的问题，现有的研究成果很少。因此，针对两个拦截弹的突防轨迹优化问题需要进一步关注和研究。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种飞行器突防轨迹优化方法及系统，能够解决两个拦截弹的突防轨迹优化问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种飞行器突防轨迹优化方法，包括：
[0007]根据飞行器HGV的运动参数确定HGV的三维运动方程以及控制约束；所述运动参数包括：HGV的飞行高度、HGV在地面上的坐标位置、HGV的速度、HGV的速度矢量的航迹角和航向角、HGV的迎角和倾侧角、HGV的升力和阻力以及HGV的质量；所述控制约束为HGV的攻角和倾侧角速率的约束；
[0008]根据目标区域、HGV的三维运动方程、控制约束以及HGV的预期航迹角和预期航向角构建HGV的突防轨迹优化问题；
[0009]利用凸化方法将所述HGV的突防轨迹优化问题转化为二阶锥规划问题；
[0010]根据所述二阶锥规划问题，采用变信赖域序列二阶锥规划确定HGV的突防轨迹。
[0011]可选地，所述根据飞行器HGV的运动参数确定HGV的三维运动方程以及控制约束，具体包括：
[0012]利用公式确定HGV的三维运动方程；
[0013]利用公式确定控制约束；
[0014]其中，h为HGV的飞行高度，x
p
和y
p
分别为HGV在地面上的坐标位置，v为HGV的速度，θ和ψ分别为HGV的速度矢量的航迹角和航向角，α和σ为HGV的分别为迎角和倾侧角，L和D分别为HGV的升力和阻力，g是重力加速度，m为HGV质量，α
min
和α
max
分别为HGV的迎角的最小值和最大值，σ
max
为HGV的航向角的最大值。
[0015]可选地，所述根据目标区域、HGV的三维运动方程、控制约束以及HGV的预期航迹角和预期航向角构建HGV的突防轨迹优化问题，具体包括：
[0016]利用公式将HGV的三维运动方程进行转化；
[0017]HGV的突防轨迹优化问题为：
[0018][0019]其中，J为目标函数，为控制量，x＝[h,x
p
,y
p
,v,θ,ψ,σ]T
为状态量，t为时间，x0为初始状态量，t0为初始时间，为常数，θ
ex
和ψ
ex
分别为预期航迹角和预期航向角，θ和ψ分别为航迹角和航向角，x
pf
为x
p
在终端时间t
f
的值，y
pf
为y
p
在终端时间t
f
的值。
[0020]可选地，所述根据所述二阶锥规划问题，采用变信赖域序列二阶锥规划确定HGV的突防轨迹，具体包括：
[0021]根据HGV和两个拦截弹的初始位置确定HGV的期望航向角和期望航迹角；
[0022]设置k＝0；选择初始轨迹(x
(0)
,u
(0)
)并确定参数l1和l2；
[0023]在k+1次迭代中，根据上一次迭代的结果(x
(k)
,u
(k)
)确定二阶锥规划问题；
[0024]利用原对偶内点法求解二阶锥规划问题，确定解(x
(k+1)
,u
(k+1)
)；
[0025]利用公式判断是否满足迭代停止条件；
[0026]若满足，则确定最优解为(x
(k+1)
,u
(k+1)
)；
[0027]若不满足，则设置k＝k+1，并根据公式δ＝sgm(k)δ0更新信赖域，并返回然后返回所述设置k＝0；选择初始轨迹(x
(0)
,u
(0)
)并确定参数l1和l2的步骤；
[0028]其中，式中是常量向量，δ0为初始信赖域半径，δ为更新后的信赖域半径。
[0029]一种飞行器突防轨迹优化系统，包括：
[0030]三维运动方程以及控制约束确定模块，用于根据飞行器HGV的运动参数确定HGV的三维运动方程以及控制约束；所述运动参数包括：HGV的飞行高度、HGV在地面上的坐标位置、HGV的速度、HGV的速度矢量的航迹角和航向角、HGV的迎角和倾侧角、HGV的升力和阻力以及HGV的质量；所述控制约束为HGV的攻角和倾侧角速率的约束；
[0031]突防轨迹优化问题构建模块，用于根据目标区域、HGV的三维运动方程、控制约束以及HGV的预期航迹角和预期航向角构建HGV的突防轨迹优化问题；
[0032]二阶锥规划问题转化模块，用于利用凸化方法将所述HGV的突防轨迹优化问题转化为二阶锥规划问题；
[0033]HGV的突防轨迹确定模块，用于根据所述二阶锥规划问题，采用变信赖域序列二阶锥规划确定HGV的突防轨迹。
[0034]可选地，所述三维运动方程以及控制约束确定模块具体包括：
[0035]三维运动方程确定单元，用于利用公式确定HGV的三维运动方程；
[0036]控制约束确定单元，用于利用公式确定控制约束；
[0037]其中，h为HGV的飞行高度，x
p
和y
p
分别为HGV在地面上的坐标位置，v为HGV的速度，θ和ψ分别为HGV的速度矢量的航迹角和航向角，α和σ为HGV的分别为迎角和倾侧角，L和D分别为HGV的升力和阻力，g是重力加速度，m为HGV质量，α
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种飞行器突防轨迹优化方法，其特征在于，包括：根据飞行器HGV的运动参数确定HGV的三维运动方程以及控制约束；所述运动参数包括：HGV的飞行高度、HGV在地面上的坐标位置、HGV的速度、HGV的速度矢量的航迹角和航向角、HGV的迎角和倾侧角、HGV的升力和阻力以及HGV的质量；所述控制约束为HGV的攻角和倾侧角速率的约束；根据目标区域、HGV的三维运动方程、控制约束以及HGV的预期航迹角和预期航向角构建HGV的突防轨迹优化问题；利用凸化方法将所述HGV的突防轨迹优化问题转化为二阶锥规划问题；根据所述二阶锥规划问题，采用变信赖域序列二阶锥规划确定HGV的突防轨迹。2.根据权利要求1所述的一种飞行器突防轨迹优化方法，其特征在于，所述根据飞行器HGV的运动参数确定HGV的三维运动方程以及控制约束，具体包括：利用公式确定HGV的三维运动方程；利用公式确定控制约束；其中，h为HGV的飞行高度，x
p
和y
p
分别为HGV在地面上的坐标位置，v为HGV的速度，θ和ψ分别为HGV的速度矢量的航迹角和航向角，α和σ为HGV的分别为迎角和倾侧角，L和D分别为HGV的升力和阻力，g是重力加速度，m为HGV质量，α
min
和α
max
分别为HGV的迎角的最小值和最大值，σ
max
为HGV的航向角的最大值。3.根据权利要求2所述的一种飞行器突防轨迹优化方法，其特征在于，所述根据目标区域、HGV的三维运动方程、控制约束以及HGV的预期航迹角和预期航向角构建HGV的突防轨迹优化问题，具体包括：利用公式将HGV的三维运动方程进行转化；HGV的突防轨迹优化问题为：其中，J为目标函数，为控制量，x＝[h,x
p
,y
p
,v,θ,ψ,σ]
T
为状态量，t为时间，x0为初始状态量，t0为初始时间，c
θ
为常数，c
θ
＞0，θ
ex
和ψ
ex
分别为预期航迹角和预期航向角，θ和ψ分别为航迹角和航向角，x
pf
为x
p
在终端时间t
f
的值，y
pf
为y
p
在终端时间t
f
的值。4.根据权利要求3所述的一种飞行器突防轨迹优化方法，其特征在于，所述根据所述二
阶锥规划问题，采用变信赖域序列二阶锥规划确定HGV的突防轨迹，具体包括：根据HGV和两个拦截弹的初始位置确定HGV的期望航向角和期望航迹角；设置k＝0；选择初始轨迹(x
(0)
,u
(0)
)并确定参数l1和l2；在k+1次迭代中，根据上一次迭代的结果(x
(k)
,u
(k)
)确定二阶锥规划问题；利用原对偶内点法求解二阶锥规划问题，确定解(x
(k+1)
,u
(k+1)
)；利用公式判断是否满足迭代停止条件；若满足，则确定最优解为(x
(k+1)
,u
(k+1)
)；若不满足，则设置k＝k+1，并根据公式δ＝sgm(k)δ0更新信赖域，并返回然后返回所述设置k＝0；选择初始轨迹(x
(0)
,u
(0)
)并确定参数l1和l2的步骤；其中，式中是常量向量，δ0为初始信赖域半径，δWie更新后的信赖域半径。5.一种飞行器突防轨迹优化系统，其特征在于，包括：三维运动方程以...

【专利技术属性】
技术研发人员：董希旺，沈志鹏，任章，于江龙，化永朝，李清东，吕金虎，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：