[发明专利]用于拦截自主飞行低慢小目标的欺骗轨迹生成方法及系统

权利要求书

1.一种用于拦截自主飞行低慢小目标的欺骗轨迹生成方法，其特征在于，生成方法包括如下步骤：

根据低慢小目标最终到达的指定区域位置以及实时传递过来的低慢小目标的位置、速度，实时计算诱导低慢小目标到达指定区域位置的欺骗信号轨迹与欺骗速度；

所述欺骗信号轨迹，通过计算期望航向角与实际飞行航向角的差值，调整欺骗轨迹到低慢小目标预定轨迹的距离偏差，得出欺骗信号轨迹具体位置；

步骤S2.1：根据实时传递给地面站的低慢小目标的位置、速度，进行轨迹拟合，估计出目标预定的飞行航向以及飞行速度V，令欺骗轨迹速度V^sp的大小与速度V的大小相同；

步骤S2.2：计算低慢小目标期望航向角与实际飞行航向角；

步骤S2.3:根据角度偏差的大小调整欺骗轨迹到低慢小目标预定轨迹的距离偏差，根据所述距离偏差计算得出欺骗信号轨迹位置；

步骤S2.3.1:使用基于BP神经网络整定的PID控制算法，输出控制量，计算公式如下：

其中，为k时刻角度偏差，为k-1时刻角度偏差，为k-2时刻角度偏差，为k时刻第一输出控制量，为k-1时刻第一输出控制量，为第二输出控制量，其中，，为低慢小目标预定轨迹的距离偏差，、、为PID控制参数；

步骤S2.3.2:根据控制量，得到最优距离偏差的值，进而计算出优化后下一时刻低慢小目标预定轨迹的距离；

步骤S2.4:，判断是否达到指定区域，若没有，则重复步骤S2.2~步骤S2.3，若已经到达到指定区域，则停止实时计算欺骗信号轨迹。

2.根据权利要求1所述的用于拦截自主飞行低慢小目标的欺骗轨迹生成方法，其特征在于：

所述使用基于BP神经网络整定的PID控制算法，输出控制量，具体步骤如下：

确定BP网络的结构，确定输入层节点数M和隐含层节点数Q，选定学习效率和惯性系数；

根据监测的目标位置信息计算得到期望航向角与实际飞行航向角，并计算该时刻角度偏差；

确定神经网络输入层的输入变量；

计算神经网络算法各层神经元的输入变量，并计算出神经网络的输出变量；

计算PID控制器的控制量；

进行神经网络学习，在线调整网络隐含层与输出层加权系数，实现PID控制参数的自适应调整，输出调整后的加权系数。

3.根据权利要求1所述的用于拦截自主飞行低慢小目标的欺骗轨迹生成方法，其特征在于：

所述方法还包括：

根据地面站实时传递过来的欺骗轨迹信息、欺骗速度和GPS信号，生成GPS欺骗信号；

生成GPS欺骗信号包括：计算欺骗信号的信号功率和多普勒频率，以及对码相位延时补偿进行估算。

4.根据权利要求3所述的用于拦截自主飞行低慢小目标的欺骗轨迹生成方法，其特征在于：

所述欺骗信号的信号功率为：

其中，A为接收到的GPS信号所解算出的信号幅值。

5.根据权利要求3所述的用于拦截自主飞行低慢小目标的欺骗轨迹生成方法，其特征在于：

所述多普勒频率，计算流程如下：

根据导航电文，解算出当前各颗卫星的位置与速度；

计算本地相对卫星运动、低慢小目标相对卫星运动以及低慢小目标相对本地运动的多普勒频率；

在欺骗初始阶段生成欺骗信号时，计算需要添加的多普勒偏移量；

在欺骗信号成功侵入低慢小目标后，计算在生成欺骗信号时需要添加的多普勒偏移量。