基于能量的高超声速飞行器再入混合制导方法

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1、2014年5月第40卷第5期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsMav2014V01．40NO．5基于能量的高超声速飞行器再入混合制导方法王青莫华东吴振东董朝阳(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100191)(北京航空航天大学航空科学与工程学院，北京100191)摘要：针对大升阻比高超声速飞行器滑翔再入制导问题，提出一种基于能量的混合制导方法．建立以能量为自变量的三自由度运动学方程，利用拟平衡滑翔特性将过程约束转换成倾侧角约束．

2、纵向制导在初始下降段采用固定数值倾侧角飞行，在拟平衡滑翔段基于剩余航程随能量单调变化的特性将标准轨迹进行分段，然后分段进行在线预测校正制导．侧向制导基于横程与能量的近似线性关系，设计了由分段漏斗形横程走廊控制的倾侧角反转逻辑，以保证侧向制导精度．分析研究和仿真结果表明该方法易于实现，有效减小了制导指令的解算时间，制导和落点精度高，且对再入初始偏差及过程扰动不敏感．关键词：再入制导；预测校正；航路点；拟平衡滑翔条件；高超声速飞行器中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1001—5965(2014)05-0579-06Energ

3、y—basedhybridreentryguidanceforhypersonicvehiclesWangQingMoHuadongWuZhendong(SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)DongChaoyang(SchoolofAeronauticScienceandEngineering，BeijingUniversityofAero

4、nauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Abstract：Anenergy-basedhybridreentrymethodologywasdevelopedforhypersonicvehicles．Thethree—degree—of—freedomreentrykinematicequationswasconductedbasedonenergy，andtypicalinequalitycon-straintswasconvertedtotheconstraintsofbank—a

5、nglebyusingquasi—equilibriumglidecondition(QEGC)．Longitudeguidanceusedaconstantbankangleininitialdescent，andsegmentedthestandardtrajectoryinquasi—equilibriumglidephasesincetherange·to—gowasmonotonicallydecreasedwithenergy，thenusedpre—dictor-correctoronlineineverysegmen

6、ttoreducethecalculatingtime．Lateralguidancedesignedalateralre．versa]logicbasedonthecrossrangecorridorforcrossrangevariedalmostlinearlywithenergybetweentwobankreversals．Thesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmhastheobviousdecreaseofcalculatingtime，highguidancepr

7、ecisionandisnotsensitivetoinitialerrorsanddisturbers．Keywords：reentryguidance；predictor—eorrector；way—point；quasi·equilibriumglidecondition(QEGC)；hypersonicvehicles高超声速飞行器再入制导的目的是导引飞行器飞行至期望终端，且使飞行过程满足热环境和过载等要求．再入制导一般分为两大类¨-：一类是标准轨迹制导，即先确定标准轨迹再进行跟踪制导旧1；另一类是预测校正制导¨“1，即对落

8、点航程进行预测，并实时校正控制量．标准轨迹制导对弹载计算机性能要求较低，但当实际轨迹和标准轨迹的偏差超过制导律所能承受的范围时，制导性能将大幅下降．预测校正制导对初始条件散布和飞行过程中的不确定性具有良好的鲁棒性，但需要进行数值预测和