[发明专利]基于目标概率分布信息的多对一协同制导方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种多对一协同制导方法，属于飞行器制导领域。

背景技术

随着目标速度和机动能力的增强，给目前的制导武器带来了新的挑战。特别是临近空间高超声速目标的出现，使得现有的精确制导武器无能为力。临近空间高超声速目标的拦截难点主要体现在如下几个方面：一方面，目标飞行速度快，其飞行速度一般大于8Ma，甚至达到20Ma，如果采用尾追的拦截方式，要求拦截器具有更高的速度，如果采用迎头的拦截方式，则由于导弹和目标接近速度是拦截器和目标绝对速度之和，导弹和目标初始距离固定的情况下，末制导时间过短，要求拦截器具有更快的过载响应速度；另一方面，高超声速目标一般采用面对称布局，可以借助气动力产生复杂的机动，侧向机动能力强，弹道预测精度低。此外，临近空间特殊的探测环境、黑障区等，使得对目标的探测精度低。从上述几点不难看出，目前的防空武器很难实现对高超声速目标的一对一拦截，多飞行器协同拦截高超声速目标是有效的技术途径之一。

目前的协同制导技术主要分为多对多协同制导和多对一协同制导，多对多协同制导的研究重点是目标分配，而多对一协同制导主要围绕时间一致协同制导展开。目前尚未有文献给出针对临近空间高超声速目标有效地拦截方式。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于目标概率分布信息的多对一协同制导方法，以解决针对临近空间高超声速目标的协同制导采用现有的制导方法存在目标的探测精度低、弹道预测精度低、末制导时间过短致使对拦截器的过载响应速度要求过高的问题。

本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：

本发明所述的基于目标概率分布信息的多对一协同制导方法，是按照以下步骤实现的：

步骤一、获取拦截器与目标之间的相对运动测量信息；

步骤二（一）结合拦截器的状态值，应用Kalman滤波对上述相对运动测量信息进行处理，得到当前时刻目标状态的估计值；步骤二（二）结合目标运动的动力学方程，得到目标终端时刻位置概率密度函数，用于预测终端时刻目标的位置；

步骤三、构造终端时刻目标位置概率密度函数在多个拦截器可达集内的积分作为协同制导代价函数；

步骤四、多对一协同制导优化问题的求解：将当前时刻k的拦截器的控制输入作为决策量，得到拦截器k+1时刻的运动状态，不同的决策量得到拦截器k+1时刻的不同状态；根据拦截器k+1时刻的运动状态，结合最大过载能力约束得到拦截器终端时刻位置可达集；应用所构造的协同制导代价函数即完成优化问题的求解，并得到当前时刻k拦截器的控制输入，即协同制导律。

本发明的有益效果是：

本发明与现有协同制导方法相比优点在于：

（1）目前的制导方法大多数是在假设分离原理和确定性等价原理成立的条件下得到的，制导律和滤波器分离设计。本发明不要求分离原理和确定性等价原理成立，协同制导律设计过程中直接利用估计得到的目标终端时刻概率密度函数，而传统制导方法则只利用滤波器输出的均值，本发明提出的方法对测量噪声有更好的适应性。

（2）相比于目前的多对一协同制导方法而言，本发明提出的基于目标概率密度函数的多对一协同制导方法，具有一定的兼顾多目标能力，可有效放宽对真假目标识别时间的要求,进而降低对单个拦截器的过载响应速度要求。

（3）目前协同制导的研究大多集中在对水面舰艇的饱和攻击和无人机协同控制两方面，本发明首次提出了多飞行器协同拦截高超声速目标的方案，能有效提高飞行器对探测环境的适应性，降低对弹道预测精度的要求，是一种新的多对一协同制导方法，具有广阔的应用前景。

附图说明

图1是本发明的流程图，PDF为概率密度函数

图2为T₂模拟探测环境变化，传统方法0.5s-3.25s，M₁拦截T₁，M₂拦截T₂仿真结果,飞行器1飞行器2目标1目标2

图3为T₂模拟探测环境变化，传统方法0.5s-3.25s，M₁拦截T₂，M₂拦截T₁仿真结果,飞行器1飞行器2目标1目标2

图4为T₂模拟探测环境变化，本发明方法仿真结果,飞行器1飞行器2目标1目标2