姚郁*,鄭天宇,賀風(fēng)華,王龍,汪洋,張曦,朱柏羊,楊寶慶

哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院,哈爾濱 150001

隨著現(xiàn)代科技與軍事技術(shù)的進(jìn)步,精確制導(dǎo)的需求與日俱增,末制導(dǎo)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于需要攔截或精確打擊目標(biāo)的領(lǐng)域。與傳統(tǒng)對空中目標(biāo)的攔截不同,空間目標(biāo)和臨近空間高超聲速目標(biāo)等的特殊攔截要求,以及多模導(dǎo)引頭和直/氣復(fù)合控制等新技術(shù)的應(yīng)用,都給末制導(dǎo)控制帶來了新的問題和挑戰(zhàn)。下面將針對近年來新的作戰(zhàn)需求和技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行分析。

新的作戰(zhàn)需求及目標(biāo)特性給末制導(dǎo)系統(tǒng)帶來了新的問題和挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在:①高速大機動目標(biāo)的攔截需求。彈道導(dǎo)彈和臨近空間高超聲速飛行器等目標(biāo)均具有較高的飛行速度(速度通常為數(shù)馬赫到數(shù)十馬赫),且具有較強的機動能力[1-2]。為實現(xiàn)對此類目標(biāo)的攔截,要求飛行器有較快的響應(yīng)速度,且可對目標(biāo)機動進(jìn)行補償,因此帶來了目標(biāo)機動估計和制導(dǎo)控制綜合設(shè)計等問題。②復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境的適應(yīng)需求。有別于傳統(tǒng)的戰(zhàn)場環(huán)境,現(xiàn)代戰(zhàn)爭中目標(biāo)所處的戰(zhàn)場環(huán)境日趨復(fù)雜,可能存在電磁干擾、環(huán)境干擾等[3],且為增強突防能力,目標(biāo)可能釋放誘餌等干擾裝置,這些都對末制導(dǎo)探測和目標(biāo)識別提出了新的挑戰(zhàn),復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境影響下的末制導(dǎo)問題逐漸引起了研究者的關(guān)注。③直接碰撞殺傷的需求。由于彈-目相對運動速度越來越高,傳統(tǒng)引戰(zhàn)配合的殺傷方式難以實現(xiàn),因此在對高速目標(biāo)攔截時更多的是采用動能殺傷的方式,即要求飛行器直接碰撞目標(biāo)。在一些空間攔截問題中,甚至要求對目標(biāo)實現(xiàn)定點的可控殺傷,這些均對末制導(dǎo)控制精度提出了更高的要求。另外,為保證對目標(biāo)的殺傷效果,在對地、對艦攻擊等作戰(zhàn)場景中,往往要求飛行器以特定的角度攻擊目標(biāo),因此帶來了復(fù)雜限制條件下的制導(dǎo)控制問題。

一些新技術(shù)的應(yīng)用也給末制導(dǎo)控制帶來了新的問題和挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在:①體系化作戰(zhàn)方式的應(yīng)用。隨著預(yù)警技術(shù)和作戰(zhàn)保障系統(tǒng)的不斷成熟,各預(yù)警子系統(tǒng)已能組成擁有多源信息共享能力的預(yù)警中心。例如:美國彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)(BMD)的預(yù)警系統(tǒng),其中包括國防支援計劃(DSP)預(yù)警衛(wèi)星、天基紅外系統(tǒng)(SBIRS)預(yù)警衛(wèi)星以及地基早期預(yù)警雷達(dá)(UEWR),它們共同組成了天基近地軌道、同步軌道和地基預(yù)警系統(tǒng)[4-5]。與傳統(tǒng)僅依靠彈載探測裝置的測量信息相比,可進(jìn)一步提高末制導(dǎo)信息的精度,因此多源信息條件下的制導(dǎo)控制問題逐漸成為研究的熱點。②特殊探測技術(shù)的應(yīng)用。為了應(yīng)對復(fù)雜作戰(zhàn)環(huán)境下的特殊探測需求,飛行器可能采用多模導(dǎo)引頭[6]和側(cè)窗探測[7]等探測技術(shù),因此也需要考慮多源信息條件及特殊限制條件下的制導(dǎo)控制等問題。③特殊執(zhí)行機構(gòu)的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的氣動力控制飛行器不同,為獲得良好的動態(tài)性能,新型飛行器開始采用直/氣復(fù)合控制等技術(shù),而此條件下的制導(dǎo)律與姿態(tài)控制律間的時間尺度分離已無法被滿足,為充分發(fā)揮飛行器動態(tài)性能,需要研究制導(dǎo)控制綜合設(shè)計等相關(guān)問題。

針對由這些新的作戰(zhàn)需求及新技術(shù)帶來的問題,近年來已經(jīng)取得了很多有意義的研究成果。本文將從多源信息條件下的制導(dǎo)控制、多飛行器協(xié)同制導(dǎo)控制、特殊限制條件下的制導(dǎo)控制以及制導(dǎo)控制綜合設(shè)計與評估4個方面進(jìn)行綜述,并進(jìn)一步探討其中的挑戰(zhàn)性問題。

1 多源信息條件下的制導(dǎo)控制問題

隨著臨近空間高超聲速飛行器等高速、大機動、強突防能力目標(biāo)的出現(xiàn),傳統(tǒng)的單傳感器探測飛行器已難以快速、準(zhǔn)確地感知戰(zhàn)場態(tài)勢和提取目標(biāo)運動信息。為實現(xiàn)對這類目標(biāo)的高精度攔截,需要綜合利用不同傳感器得到的多源信息提取目標(biāo)運動信息。隨著體系化作戰(zhàn)方式的發(fā)展和末制導(dǎo)探測技術(shù)的完善,目前已出現(xiàn)了很多具有多源信息探測的末制導(dǎo)場景,例如:①網(wǎng)絡(luò)化的預(yù)警系統(tǒng):可實現(xiàn)對目標(biāo)的持續(xù)觀測；②多模復(fù)合導(dǎo)引頭:通過探測信息的融合,可大幅提高飛行器探測系統(tǒng)的抗干擾能力；③飛行器彈載信息的綜合應(yīng)用:通過綜合利用導(dǎo)引頭測量信息與彈載慣性測量單元測量信息,可進(jìn)一步增強制導(dǎo)信息的提取能力。

另外,戰(zhàn)場環(huán)境日益復(fù)雜,受自然環(huán)境干擾、彈載環(huán)境干擾、目標(biāo)釋放誘餌或其他干擾裝置等因素的影響,會產(chǎn)生很多無用的測量信息,甚至是誘騙信息。這部分測量信息與有用的測量信息并存,因此在研究多源信息條件下的制導(dǎo)控制問題時,亦須考慮這部分測量信息造成的影響。

多源信息條件下的制導(dǎo)控制研究主要包括多源信息下的運動描述、多源信息的預(yù)處理、多源探測信息的估計融合以及多源信息條件下的制導(dǎo)控制等問題。

1.1 多源信息下的運動描述

多源信息下的運動描述主要包括公共坐標(biāo)系的選取、噪聲特性描述以及無用或干擾信息的處理等方面。在末制導(dǎo)過程中,對彈-目相對運動關(guān)系和目標(biāo)機動的描述是在某特定的坐標(biāo)系中進(jìn)行的。多源信息下的彈-目相對運動關(guān)系及目標(biāo)機動的模型描述對制導(dǎo)信息的準(zhǔn)確提取有很大影響,故需選擇恰當(dāng)?shù)墓矃⒖甲鴺?biāo)系。公共參考坐標(biāo)系的選取主要有2種思路:①將慣性坐標(biāo)系定義為公共參考坐標(biāo)系[8],②將視線坐標(biāo)系定義為公共參考坐標(biāo)系[9]。文獻(xiàn)[10]給出了利用框架式雷達(dá)導(dǎo)引頭與地基雷達(dá)預(yù)警系統(tǒng)對目標(biāo)進(jìn)行探測的條件下,分別將慣性坐標(biāo)系和視線坐標(biāo)系設(shè)為公共參考坐標(biāo)系時的運動方程與測量方程的描述形式,并指出將運動方程在慣性坐標(biāo)系下建立、測量方程在視線坐標(biāo)系下建立時,有更好的估計效果。在坐標(biāo)系原點及軸配置方面,文獻(xiàn)[11]分析了坐標(biāo)系原點與軸配置方式與量測信息誤差傳遞間的關(guān)系,指出需綜合考慮傳感器測量精度與傳感器之間的相對距離以選取適合的公共坐標(biāo)系原點,且在條件允許范圍內(nèi)可簡化計算以兩傳感器的連線作為公共參考坐標(biāo)系的某坐標(biāo)軸,提高估計算法的收斂速度。

噪聲描述也是運動描述中的重要部分,由于傳感器探測機制和探測距離的不同,以及多傳感器探測同一目標(biāo)時的噪聲形式不同,導(dǎo)致多源信息條件下的估計融合算法需要對測量模型中的不同形式的噪聲進(jìn)行處理。文獻(xiàn)[12]對利用毫米波(MMW)雷達(dá)/紅外成像復(fù)合導(dǎo)引頭進(jìn)行復(fù)合制導(dǎo)時的探測噪聲進(jìn)行了描述。當(dāng)彈-目標(biāo)相對距離很近時,雷達(dá)角閃爍噪聲可描述為一個高發(fā)生概率的高斯噪聲和一個低發(fā)生概率的拉普拉斯噪聲的混合,紅外成像導(dǎo)引頭的測角噪聲可視作零均值高斯白噪聲。文獻(xiàn)[13]對比了地基預(yù)警系統(tǒng)與天基預(yù)警系統(tǒng)測量信息的噪聲情況,指出由于地基雷達(dá)預(yù)警系統(tǒng)功耗大,目標(biāo)信號損失與距離的四次方成正比,而天基預(yù)警系統(tǒng)監(jiān)測時目標(biāo)信號不經(jīng)過大氣衰減,從而比地基預(yù)警觀測有更高的信噪比。

隨著戰(zhàn)場環(huán)境的復(fù)雜化,自然環(huán)境干擾、彈載環(huán)境干擾、目標(biāo)釋放誘餌或其他干擾裝置,都會導(dǎo)致單次測量產(chǎn)生多個數(shù)據(jù)的情況,考慮這種情形時的測量建模往往不能采取常規(guī)的測量值加噪聲的描述形式。文獻(xiàn)[14]在雷達(dá)探測和窄帶被動聲納探測的背景下,給出了由位置信息與幅度信息共同組成的探測信息,反映了低探測信噪比情況下的多源信息情形。在紅外導(dǎo)引頭探測多熱點目標(biāo)的背景下,文獻(xiàn)[15]利用圖像像素的平均強度與氣動噪聲、背景噪聲構(gòu)成導(dǎo)引頭的探測信息,一定程度上也反映了低探測信噪比情況下的多源信息情形。

1.2 多源信息的預(yù)處理

多源信息的預(yù)處理包括時空配準(zhǔn)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)兩方面。在多源信息條件下,由于采樣周期的不同、數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和不同坐標(biāo)系下的量測,量測數(shù)據(jù)會存在時空不一致性,而各量測數(shù)據(jù)能夠融合的前提是產(chǎn)生于同一時刻且在相同的參考坐標(biāo)系下。因此,對多傳感器量測數(shù)據(jù)進(jìn)行時空配準(zhǔn)是進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的前提條件。時間配準(zhǔn)通常是將各傳感器的量測數(shù)據(jù)統(tǒng)一到掃描周期較長的傳感器數(shù)據(jù)上,目前常用的方法有最小二乘法[16]和內(nèi)插外推法[17]。而空間配準(zhǔn)通常是將異地配置、不同坐標(biāo)系下的各傳感器量測數(shù)據(jù)統(tǒng)一至公共參考坐標(biāo)系下,目前常用的方法有實時質(zhì)量控制法[18]、最小二乘法[19]、極大似然法[20]和基于卡爾曼濾波的空間配準(zhǔn)方法等。對于多模復(fù)合導(dǎo)引頭,文獻(xiàn)[21]利用雷達(dá)、紅外同時開機時的量測信息結(jié)合最小二乘法構(gòu)造出一組時間多項式,在雷達(dá)關(guān)機期間利用該組時間多項式作為雷達(dá)傳感器的偽測量量,輔助紅外傳感器進(jìn)行跟蹤。文獻(xiàn)[22]利用最小二乘算法解決了多枚天基預(yù)警衛(wèi)星對目標(biāo)跟蹤的時空配準(zhǔn)問題,盡可能精確地實現(xiàn)了對目標(biāo)航天器的定位,從而為進(jìn)一步地跟蹤濾波創(chuàng)造條件。針對具有時間約束的目標(biāo),文獻(xiàn)[23]提出一種基于平方根中心差分濾波的邊配準(zhǔn)邊跟蹤方法,該方法具有較高的精度和數(shù)值穩(wěn)定性。在預(yù)警衛(wèi)星輔助飛行器探測方面,文獻(xiàn)[24]利用內(nèi)插外推法,將預(yù)警衛(wèi)星初始觀測時刻的目標(biāo)高度和速度等先驗信息構(gòu)造為飛行器的偽測量量,并基于這些先驗信息利用修正最大似然估計算法估計目標(biāo)運動。

在制導(dǎo)問題中,目標(biāo)的數(shù)量可能未知,即使是只有一個目標(biāo)的情況,由于測量噪聲的影響,也可能認(rèn)為存在多個目標(biāo)。若存在多個真實目標(biāo),系統(tǒng)就無法判定量測數(shù)據(jù)是屬于真實目標(biāo),還是來自虛警信息,因此需要運用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)來解決多源信息條件下傳感器量測信息和目標(biāo)源對應(yīng)關(guān)系的問題。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法主要有最近鄰方法、概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波(PDAF)[25]、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)濾波[26]和多假設(shè)跟蹤(MHT)[27]等。文獻(xiàn)[28]結(jié)合紅外目標(biāo)的紅外強度幅值信息,提出一種極大似然-概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波技術(shù),具有較好的目標(biāo)跟蹤性能。文獻(xiàn)[29]針對復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下紅外點目標(biāo)雜波多、跟蹤精度不高以及實時性不好等問題,提出一種基于灰色預(yù)測-概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波(GPPDAF)的弱小目標(biāo)跟蹤方法。以雙基地高頻地波雷達(dá)為背景,文獻(xiàn)[30]將多普勒頻差加權(quán)因數(shù)引入到近似優(yōu)化的JPDA(NJPDA)中,提出一種新型的Doppler-NJPDA多目標(biāo)快速跟蹤算法,通過仿真比較JPDA算法、MHT算法和Doppler-NJPDA算法的關(guān)聯(lián)性能和關(guān)聯(lián)時間,證明了Doppler-NJPDA算法具有更好的實時性和關(guān)聯(lián)精確性。

1.3 多源探測信息的估計融合

估計融合是傳統(tǒng)估計理論與數(shù)據(jù)融合理論的有機結(jié)合,也是多源信息條件下制導(dǎo)信息提取的一種解決方法。估計融合理論主要研究融合結(jié)構(gòu)、估計方法和數(shù)據(jù)不穩(wěn)定問題,目前的估計融合算法都與融合結(jié)構(gòu)密切相關(guān),融合結(jié)構(gòu)大致可分成3大類:集中式、分布式和混合式。將傳統(tǒng)的估計濾波方法與以上融合結(jié)構(gòu)算法相結(jié)合,產(chǎn)生了諸如集中式卡爾曼濾波[31]和分布式有/無反饋卡爾曼濾波[32]等估計融合算法。文獻(xiàn)[22]采用集中式結(jié)構(gòu),結(jié)合大氣層外目標(biāo)運動模型,分別給出了集中式交互多模型(IMM)濾波方法和集中式自適應(yīng)交互式多模型濾波方法,實現(xiàn)了對目標(biāo)飛行器的實時跟蹤。針對大氣層外目標(biāo),文獻(xiàn)[33]利用多模型來描述目標(biāo)的運動并應(yīng)用IMM濾波對彈目運動信息進(jìn)行估計,同時為提高被動跟蹤的可觀性,提出了帶有間歇輔測量的集中式協(xié)同跟蹤方案,仿真結(jié)果表明這種方法能夠在很大程度上提高估計精度。針對MMW雷達(dá)和紅外導(dǎo)引頭復(fù)合的情況,文獻(xiàn)[34]考慮方差平穩(wěn)但均值變化的非平穩(wěn)隨機過程,提出了一種自適應(yīng)權(quán)重的融合估計算法,通過一階差分方法將非平穩(wěn)隨機過程轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)隨機過程,并基于帶有權(quán)重的融合算法給出了最終的觀測值,仿真結(jié)果表明該方法簡單可行并且收斂速度較快。針對高軌非合作目標(biāo),文獻(xiàn)[35]為降低集中式濾波相對導(dǎo)航的維數(shù),提出了多視線分布式EKF相對導(dǎo)航方法,并通過仿真說明了其有效性。

另外,探測環(huán)境的復(fù)雜性會造成測量數(shù)據(jù)不穩(wěn)定和數(shù)據(jù)傳輸丟失等問題。文獻(xiàn)[32]提出了一種基于固定點平滑的數(shù)據(jù)融合方法以用于雙模制導(dǎo)濾波器。當(dāng)一個傳感器的數(shù)據(jù)受到顯著延遲時,利用增廣狀態(tài)的固定點平滑方法將延遲的測量轉(zhuǎn)化為非延遲測量的條件分布形式,并通過仿真驗證了跟蹤方案和合成數(shù)值結(jié)果的有效性。對于制導(dǎo)過程中數(shù)據(jù)丟包問題,雖然目前鮮有研究,但部分理論成果具有一定的借鑒意義。文獻(xiàn)[36]提出了一種存在丟包情況下多速率系統(tǒng)的集中式Hinf融合濾波器,并給出了保證設(shè)計的融合估計器穩(wěn)定的條件。文獻(xiàn)[34]討論了各信道丟包率不同情況下的集中式和分布式卡爾曼濾波算法,并利用伯努利分布的隨機變量來描述不確定的測量。

1.4 多源信息下的制導(dǎo)控制

在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下,單一模式的探測裝置容易受到干擾,且其探測能力有限,無法滿足作戰(zhàn)任務(wù)需求,因此多源信息條件下的制導(dǎo)控制問題得到了廣泛研究,如巡航導(dǎo)彈和戰(zhàn)術(shù)空地導(dǎo)彈通常采用的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)、全球定位系統(tǒng)(GPS)、地形匹配(TERCOM)、MMW雷達(dá)以及紅外成像等3種以上的復(fù)合制導(dǎo)方式。

目前,多源信息下的制導(dǎo)控制更多研究集中于多源信息的處理與融合,然后基于可信度較高的信息進(jìn)行制導(dǎo)控制。文獻(xiàn)[37-38]分別基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和模糊自適應(yīng)融合算法研究了雷達(dá)/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭的信息提取問題。文獻(xiàn)[39]基于固定點平滑方法研究了雷達(dá)與紅外雙模導(dǎo)引頭的信息融合方法,主要考慮了雷達(dá)探測器于紅外探測器信息頻率的不同,并將多源信息下的制導(dǎo)過程分成了多個階段,即基于艦載雷達(dá)信息的中制導(dǎo)段、基于雷達(dá)導(dǎo)引頭探測信息的末制導(dǎo)初段以及基于雷達(dá)和紅外復(fù)合探測信息的末制導(dǎo)末段,整個過程采用比例導(dǎo)引,但不同階段的比例系數(shù)不同?？紤]到慣導(dǎo)信息短期精度高、穩(wěn)定性好且不受外界干擾的優(yōu)點,文獻(xiàn)[40]提出了一種利用慣導(dǎo)位置和速度信息輔助抗干擾的制導(dǎo)方法,即在導(dǎo)引頭受到干擾的情況下,基于對目標(biāo)位置的預(yù)測和慣導(dǎo)給出的慣性信息對導(dǎo)彈進(jìn)行導(dǎo)引。

1.5 可能的研究方向及展望

隨著戰(zhàn)場環(huán)境的復(fù)雜化和末制導(dǎo)信息精度需求的提高,常規(guī)末制導(dǎo)系統(tǒng)描述中忽略的彈體抖動和測量干擾等逐漸成為影響制導(dǎo)信息精確提取的主要因素。那么,如何利用多源信息的優(yōu)勢,通過完善濾波和控制方法減輕這些因素的影響,則是一個亟待解決的問題。

目前,多源信息條件下的制導(dǎo)控制問題研究大多集中于多源信息預(yù)處理和融合濾波方面,在得到制導(dǎo)信息后再采用常規(guī)制導(dǎo)控制方法實現(xiàn)控制。這種處理方式思路清晰、便于實現(xiàn),但在制導(dǎo)控制的設(shè)計中沒有充分考慮多源信息的優(yōu)勢。若在制導(dǎo)控制設(shè)計中將控制與濾波進(jìn)行綜合設(shè)計,充分利用多源信息可能會取得更好的效果。

在多源信息下的制導(dǎo)信息處理方面,多數(shù)文獻(xiàn)忽略了濾波器初值的賦予問題,這是由于濾波器的收斂是由濾波器本身的穩(wěn)定性保障的。但末制導(dǎo)問題是一個有限時間的控制問題,濾波器初值的準(zhǔn)確與否對濾波能否快速收斂有著很大的影響,且當(dāng)存在2個濾波器切換時,遞歸濾波器初值的準(zhǔn)確性也影響著收斂速度。因此,如何利用多源信息,給予濾波器或遞歸濾波器準(zhǔn)確的初值,是需要進(jìn)一步探索的問題。

2 多飛行器協(xié)同制導(dǎo)控制問題

隨著未來戰(zhàn)場環(huán)境的愈加復(fù)雜和目標(biāo)智能化程度的提高,部分目標(biāo)具有釋放誘餌或其他干擾裝置的能力,且機動能力也越來越高。在此情況下,單個飛行器的探測能力和攔截能力難以滿足高精度的攔截需求。在末制導(dǎo)攔截過程中,采用多飛行器協(xié)同攔截,一方面可以通過飛行器間的協(xié)同探測提高對目標(biāo)運動信息的估計精度[41-42]；另一方面可以擴大攔截區(qū)域[43],彌補預(yù)警系統(tǒng)對目標(biāo)探測和預(yù)報的不準(zhǔn)確以及飛行器機動能力的不足。因此,研究多飛行器協(xié)同制導(dǎo)控制問題具有重要的現(xiàn)實意義,多飛行器協(xié)同攔截技術(shù)也逐漸得到了廣泛的關(guān)注。

多飛行器協(xié)同是指多個配置相同或配置不同的飛行器之間通過信息共享與功能互補,共同執(zhí)行某項任務(wù),以完成單個飛行器所不能完成的任務(wù)。按照配置及任務(wù)的不同,目前的多飛行器協(xié)同通常包含以下2種情形:①飛行器配置及任務(wù)相同,如多個配置相同的飛行器協(xié)同攔截單個或多個來襲目標(biāo)；②飛行器配置及任務(wù)不同,如部分飛行器安裝高精度的探測裝置負(fù)責(zé)探測,而另外一些機動能力較強的飛行器負(fù)責(zé)攔截。以色列研究人員提出的目標(biāo)-導(dǎo)彈-防御器(Target-Missile-Defender)制導(dǎo)問題[44-45]以及美國陸軍的“網(wǎng)火”計劃[46],都可以視為配置及任務(wù)不同的多飛行器協(xié)同作戰(zhàn)。

多飛行器協(xié)同制導(dǎo)控制主要涉及多飛行器協(xié)同策略、多飛行器協(xié)同探測以及多飛行器協(xié)同制導(dǎo)控制等關(guān)鍵問題。針對這些問題,近年來國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了廣泛的研究。

2.1 多飛行器協(xié)同策略

在多飛行器協(xié)同制導(dǎo)問題中,首先要解決的是多飛行器的協(xié)同策略問題,即針對不同的作戰(zhàn)場景及任務(wù)確定飛行器的使用方案,包括確定飛行器配置及功能,并對各飛行器的任務(wù)進(jìn)行分配。目前在飛行器配置和功能優(yōu)化方面的研究比較少,多數(shù)研究側(cè)重于飛行器的任務(wù)分配問題。為了提高戰(zhàn)場指揮控制水平及作戰(zhàn)效率,任務(wù)分配問題的研究正逐步應(yīng)用于復(fù)雜戰(zhàn)場條件下的指揮控制、火力調(diào)配及作戰(zhàn)效能評估等領(lǐng)域[47]。根據(jù)分配過程是否考慮時間因素,可將任務(wù)分配問題分為靜態(tài)任務(wù)分配和動態(tài)任務(wù)分配。

靜態(tài)任務(wù)分配問題主要研究任務(wù)分配模型和最優(yōu)分配方案求解算法。任務(wù)分配模型研究包含對作戰(zhàn)環(huán)境的合理假設(shè)和抽象、目標(biāo)函數(shù)的選取以及約束條件的描述。在不同的研究背景下,任務(wù)分配的目標(biāo)函數(shù)一般具有不同的物理含義,例如:在攻防對抗過程中,防御方的目標(biāo)函數(shù)通常取為使資源損失最小,而在末制導(dǎo)過程中,目標(biāo)函數(shù)通常取為對目標(biāo)的殺傷概率最高或使能量消耗最少等。分配問題的約束通常包括飛行器數(shù)量約束和飛行器對目標(biāo)的殺傷概率要求等。在任務(wù)分配的求解算法方面,傳統(tǒng)的算法有枚舉法、分支定界法、割平面法、動態(tài)規(guī)劃法及匈牙利法等[48-50]。這些方法較為簡單,但隨著飛行器和目標(biāo)數(shù)量的增加,計算量呈指數(shù)增長,收斂速度減慢,從而無法滿足實際的應(yīng)用需求。近年來,遺傳算法[51]、禁忌搜索算法[52]、模擬退火算法[53]及蟻群算法[54]等智能算法在任務(wù)分配中得到了更多的應(yīng)用。

在實際作戰(zhàn)過程中,戰(zhàn)場環(huán)境隨時間動態(tài)變化,不考慮時間因素的一次性靜態(tài)分配難以滿足作戰(zhàn)任務(wù)的需求,因此動態(tài)任務(wù)分配問題逐漸成為研究的熱點。動態(tài)任務(wù)分配的概念由美國學(xué)者Hosein等提出[55-56],主要利用動態(tài)規(guī)劃的思想來解決實際作戰(zhàn)過程中的多次靜態(tài)任務(wù)分配問題,但目前并沒有建立真正意義上的動態(tài)任務(wù)分配問題的描述。文獻(xiàn)[56]采用動態(tài)規(guī)劃方法研究了多階段發(fā)射的飛行器任務(wù)分配問題,給出了“射擊-觀察-射擊”(Shoot-Look-Shoot)防御方案下的最優(yōu)目標(biāo)分配。在相同的防御壓力下,該方案可以減少飛行器的使用個數(shù),節(jié)省戰(zhàn)斗成本。在某些特殊情況下,對目標(biāo)攔截的時間窗口不能滿足“射擊-觀察-射擊”攔截方案的需求,因此文獻(xiàn)[57]提出了“射擊-射擊-觀察”(Shoot-Shoot-Look)的攔截方案,對該攔截方案下的目標(biāo)分配問題進(jìn)行了描述并進(jìn)行了求解。

另外一些動態(tài)任務(wù)分配問題考慮在分配過程中會有一定的概率產(chǎn)生新的目標(biāo)。該類任務(wù)分配問題通常分為2個步驟解決:首先,根據(jù)當(dāng)前可用的飛行器數(shù)量、新出現(xiàn)的目標(biāo)數(shù)量及目標(biāo)的重要程度決定對哪些新目標(biāo)進(jìn)行打擊；然后,給要打擊的目標(biāo)分配飛行器。考慮戰(zhàn)場環(huán)境中隨時可能會出現(xiàn)新目標(biāo),文獻(xiàn)[58]證明了經(jīng)過適當(dāng)?shù)某橄?可以用馬爾可夫決策過程(MDP)來描述飛行器-目標(biāo)動態(tài)分配問題。文獻(xiàn)[59]給出了最優(yōu)分配策略的求解算法,該算法在初始策略選取規(guī)則、策略改進(jìn)規(guī)則以及最優(yōu)策略的判斷準(zhǔn)則等方面進(jìn)行了改進(jìn),具有計算量小等優(yōu)點。

上述動態(tài)任務(wù)分配過程均未考慮時間和空間的約束,而在實際的攔截過程中,飛行器的發(fā)射具有時間約束,其航跡也具有一定的空間約束。文獻(xiàn)[60]提出了“時間窗”(Time Window)的概念,在任務(wù)分配的同時確定飛行器的發(fā)射時機,并基于混合遺傳算法解決該動態(tài)分配問題。文獻(xiàn)[61]基于動態(tài)約束滿足問題(DCSP)和MDP對隨機資源分配問題中的約束進(jìn)行了描述,分析了該問題的復(fù)雜性,并提出一種簡單可行的求解算法。

從目前的研究現(xiàn)狀來看,飛行器的發(fā)射時間僅是任務(wù)分配模型的靜態(tài)約束,尚未建立時間與任務(wù)分配指標(biāo)間的動態(tài)約束關(guān)系,這使得任務(wù)分配算法對未來隨機事件的處理不夠靈活。因此,動態(tài)任務(wù)分配的描述與求解有待進(jìn)一步深入研究。

2.2 多飛行器協(xié)同探測

復(fù)雜的探測環(huán)境下,往往需要采用多飛行器對高速高機動目標(biāo)進(jìn)行攔截。在目標(biāo)信息探測與處理方面,單個飛行器的能力有限,多個飛行器協(xié)同可以提高對目標(biāo)信息處理的精度并獲得更加豐富的目標(biāo)信息。例如:在攔截帶有誘餌的作戰(zhàn)場景中,飛行器的探測器會探測到多個“目標(biāo)”,單個飛行器由于能力的限制不能在同一時刻給出所有目標(biāo)的信息。多飛行器協(xié)同探測的研究主要涉及飛行器探測傳感器優(yōu)化配置、多飛行器隊形優(yōu)化及多飛行器協(xié)同信息處理等問題。目前多飛行器協(xié)同探測的研究尚處于起步階段,在多飛行器協(xié)同探測傳感器優(yōu)化配置方面的研究較少,多數(shù)研究集中于飛行器隊形保持及協(xié)同信息處理。

文獻(xiàn)[62]研究了多飛行器協(xié)同探測問題,引入了目標(biāo)的興趣值和年齡的概念,并根據(jù)目標(biāo)興趣值的不同,基于混合邏輯動態(tài)優(yōu)化的方法優(yōu)化了對多個目標(biāo)點的信息處理時序,提高了多個飛行器協(xié)同處理目標(biāo)運動信息的效率。帶有紅外探測器的飛行器僅能獲得與目標(biāo)之間的相對角度/角速度信息,僅依靠單個飛行器的探測信息難以對高機動目標(biāo)的機動加速度進(jìn)行估計。針對此問題,文獻(xiàn)[41]基于IMM卡爾曼濾波算法和多模型粒子濾波算法研究了2個紅外探測飛行器協(xié)同估計目標(biāo)運動信息的問題,利用2個飛行器與目標(biāo)之間的三角形關(guān)系估計與目標(biāo)之間的距離信息,進(jìn)而估計目標(biāo)的機動加速度信息。

在多飛行器對目標(biāo)運動信息的協(xié)同估計中,目標(biāo)運動信息的估計精度會受到多飛行器與目標(biāo)之間相對構(gòu)型的影響。因此,在研究多飛行器協(xié)同探測問題時,需對飛行器間的多飛行器與目標(biāo)之間相對構(gòu)型的保持問題進(jìn)行研究。針對2個安裝紅外探測器的飛行器在與目標(biāo)共線的情況下仍無法獲得彈-目距離信息的問題,文獻(xiàn)[42]在協(xié)同攔截制導(dǎo)律中考慮了2個紅外探測飛行器與目標(biāo)視線之間的夾角,通過增大兩飛行器與目標(biāo)視線之間的夾角提高目標(biāo)運動信息的估計精度,并基于最優(yōu)控制方法設(shè)計了考慮信息估計精度的多飛行器協(xié)同制導(dǎo)律。帶有雷達(dá)導(dǎo)引頭的飛行器在受到干擾的情況下也可能無法獲得與目標(biāo)之間的距離信息,文獻(xiàn)[63]研究了2個飛行器對目標(biāo)的協(xié)同定位問題,通過2個飛行器之間的信息共享和數(shù)據(jù)融合,可以進(jìn)一步提高飛行器的制導(dǎo)精度,仿真結(jié)果表明2個飛行器與目標(biāo)的相對構(gòu)型會影響對目標(biāo)的定位精度。

目前的多飛行器協(xié)同探測研究大多假設(shè)飛行器安裝相同特性的探測器,這在目標(biāo)特性信息的提取方面具有一定的局限性。在多飛行器協(xié)同估計問題中,飛行器與目標(biāo)相對構(gòu)型會影響到目標(biāo)運動信息的估計精度。因此在考慮對目標(biāo)攔截任務(wù)的同時,如何對末制導(dǎo)過程中多飛行器與目標(biāo)的相對運動軌跡進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,以保持有利的探測隊形,也是需要考慮的一個問題。

2.3 多飛行器協(xié)同制導(dǎo)

根據(jù)飛行器和目標(biāo)個數(shù)及目標(biāo)重要程度的不同,目標(biāo)分配的結(jié)果可能會出現(xiàn)一對一攔截和多對一協(xié)同攔截的情形,在考慮攔截帶有伴飛誘餌的目標(biāo)時還可能出現(xiàn)一對多兼顧攔截的情形。即飛行器在未識別出真實目標(biāo)之前需要兼顧所有目標(biāo)點,之后隨著彈-目距離的接近,飛行器再選擇概率高的目標(biāo)進(jìn)行攔截[64-67]?？紤]到一對一攔截的研究成果較多且技術(shù)已趨于成熟,這里主要對一對多兼顧攔截和多對一協(xié)同攔截的成果和方法進(jìn)行總結(jié)。對于復(fù)雜環(huán)境下的多飛行器協(xié)同制導(dǎo)問題,目前常用的設(shè)計方法主要有多智能體協(xié)同控制方法、最優(yōu)控制方法和微分對策方法。

在制導(dǎo)問題中,常用到的多智能體協(xié)同控制方法主要有目標(biāo)區(qū)域覆蓋方法和一致性方法等。在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下,對目標(biāo)運動的信息探測通常具有較大的不確定性,可將目標(biāo)在終端時刻的位置描述成一個帶有不確定性的區(qū)域,然后用飛行器的固定殺傷區(qū)域或當(dāng)前時刻的可攔截區(qū)域覆蓋該區(qū)域,從而保證對目標(biāo)的攔截概率最大。針對帶有伴飛誘餌的目標(biāo),文獻(xiàn)[66-67]考慮了每個目標(biāo)運動信息的不確定性以及每個目標(biāo)是真實目標(biāo)的概率,預(yù)測對真實目標(biāo)在制導(dǎo)終端時刻可能出現(xiàn)的區(qū)域及概率密度分布,以讓飛行器終端時刻的可達(dá)集對目標(biāo)可能出現(xiàn)區(qū)域的覆蓋率最大為目標(biāo)設(shè)計飛行器的制導(dǎo)控制指令。當(dāng)單個飛行器的殺傷區(qū)域或可攔截區(qū)域無法完全覆蓋目標(biāo)運動的不確定區(qū)域時,研究者提出采用多個飛行器的殺傷區(qū)域或可攔截區(qū)域來覆蓋目標(biāo)的不確定區(qū)域[68-72]。多智能體的一致性問題是指在一段時間之后,智能體的某些狀態(tài)趨于一致。相關(guān)的理論方法常用于多飛行器協(xié)同攔截的同時到達(dá)[62,73]及多飛行器的協(xié)同編隊和姿態(tài)同步問題[74-75]。

最優(yōu)控制方法和微分對策方法在多飛行器協(xié)同制導(dǎo)問題中也有著廣泛的應(yīng)用。多飛行器協(xié)同攔截問題中,當(dāng)飛行器從不同的方向與目標(biāo)交會時,對各飛行器與目標(biāo)之間的終端交會角存在一定的約束,而最優(yōu)控制是解決此類問題的有效方法之一。此外,飛行器與目標(biāo)也可以視為相互博弈的雙方,因此微分對策的方法可被應(yīng)用于多飛行器的協(xié)同攔截制導(dǎo)問題。文獻(xiàn)[76]基于最優(yōu)控制方法研究了帶有終端角度約束的多飛行器協(xié)同攔截制導(dǎo)問題。針對帶有誘餌的目標(biāo),文獻(xiàn)[64]基于最優(yōu)控制方法研究了一對多兼顧攔截的制導(dǎo)律,設(shè)計了飛行器的最優(yōu)目標(biāo)切換指令,將每個目標(biāo)保持在飛行器的可修正能力之內(nèi)。針對大機動目標(biāo)的攔截問題,文獻(xiàn)[77]考慮2個飛行器協(xié)同攔截一個高機動目標(biāo),將該制導(dǎo)問題描述為一個非零和線性二次型微分對策問題,通過2個飛行器的合作可以降低對中、末制導(dǎo)交班的要求,提高了攔截概率。針對目標(biāo)-導(dǎo)彈-防御器制導(dǎo)問題,文獻(xiàn)[78-80]采用微分對策的方法設(shè)計了2個飛行器的合作制導(dǎo)律,降低了防御器的過載需求,更有利于成功突防。

就目前的研究現(xiàn)狀而言,基于多智能體協(xié)同控制方法的研究大多以末制導(dǎo)初始時刻的視線為基準(zhǔn)進(jìn)行線性化,在慣性直角坐標(biāo)系下采用線性模型研究多飛行器協(xié)同制導(dǎo)問題,而在大機動目標(biāo)攔截等問題中,線性化的假設(shè)可能不再成立。因此,考慮更貼近實際的非線性模型應(yīng)是下一步的研究方向。在多飛行器協(xié)同覆蓋目標(biāo)區(qū)域問題中,目前的研究大多假設(shè)飛行器在同一時刻與目標(biāo)交會,而在實際制導(dǎo)過程中,由于飛行器僅有前進(jìn)方向的推力,難以精確地控制與目標(biāo)的交會時間。因此,交會時間不同下對目標(biāo)不確定區(qū)域的協(xié)同覆蓋問題需進(jìn)一步深入研究。

2.4 可能的研究方向及展望

在多飛行器協(xié)同制導(dǎo)建模方面,目前大多研究只考慮了飛行器和目標(biāo),而實際戰(zhàn)場環(huán)境中的自然環(huán)境、作戰(zhàn)場景、信息支援系統(tǒng)以及作戰(zhàn)人員等因素未能在問題中得以描述,而這些因素對戰(zhàn)場態(tài)勢的影響也至關(guān)重要。信息物理系統(tǒng)(CPS)可以綜合考慮計算、網(wǎng)絡(luò)以及物理環(huán)境的影響,通過3C(Computing,Communication,Control)技術(shù)的融合與協(xié)作,實現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)的實時感知、動態(tài)控制和信息服務(wù)。復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下的多飛行器協(xié)同作戰(zhàn)問題描述可以借鑒CPS的研究,實現(xiàn)對整個戰(zhàn)場態(tài)勢的實時感知及動態(tài)決策將是未來可能的研究方向。

在多飛行器協(xié)同探測方面,多個飛行器若安裝相同的探測傳感器,則只能獲得單一的目標(biāo)特性信息。為了更好地估計目標(biāo)運動信息,需要分析不同探測傳感器組合方式下的測量信息對目標(biāo)運動信息可觀性和估計精度的影響,從而確定最優(yōu)的探測傳感器組合方案。此外,在一些特殊場景中,不同探測器的配合能夠獲取更多的目標(biāo)特性信息,比如在真假目標(biāo)識別方面需要根據(jù)目標(biāo)的雷達(dá)和紅外特性對探測傳感器的波長和頻段進(jìn)行優(yōu)化,以獲得更豐富的目標(biāo)特征信息。因此,在未來的復(fù)雜探測環(huán)境中,對多飛行器的探測傳感器進(jìn)行優(yōu)化配置是需要考慮的問題之一。

在飛行器協(xié)同策略方面,目前動態(tài)任務(wù)分配研究中尚未建立發(fā)射時間與分配指標(biāo)間的動態(tài)關(guān)系,無法通過優(yōu)化給出飛行器的最佳發(fā)射時刻。而對更為復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境,考慮飛行器發(fā)射時間與最終攔截效果的動態(tài)關(guān)系,建立合適的動態(tài)任務(wù)分配模型,在任務(wù)分配的同時對飛行器的發(fā)射時間進(jìn)行綜合優(yōu)化,應(yīng)可取得更好的作戰(zhàn)效果。

在多飛行器協(xié)同制導(dǎo)控制理論方法方面,多智能體協(xié)同控制的方法逐漸被引入到協(xié)同制導(dǎo)研究中,但是飛行器與智能體(如傳感器、機器人等)不同,飛行器控制和運動特性具有約束、制導(dǎo)時間有限的特點,且其相對運動模型是非線性的。因此,針對末制導(dǎo)問題的特點,探討有限時間下的多飛行器一致性問題及帶有約束的多飛行器協(xié)同制導(dǎo)控制問題等是未來可能的研究方向。

3 特殊限制條件下的制導(dǎo)控制問題

隨著戰(zhàn)場環(huán)境的日益復(fù)雜,作戰(zhàn)需求及飛行器探測和動力配置方式的多樣化等給飛行器的制導(dǎo)控制問題帶來了一些特殊的限制。為完成作戰(zhàn)任務(wù),在研究制導(dǎo)控制問題時需考慮這些限制條件帶來的影響。就目前的作戰(zhàn)場景而言,特殊限制條件下的制導(dǎo)控制主要涉及3類問題:①多約束條件下的制導(dǎo)控制,如考慮終端交會角約束或側(cè)窗視場約束的作戰(zhàn)情形等；②輸入不理想條件下的制導(dǎo)控制,如飛行器部分執(zhí)行機構(gòu)故障下的作戰(zhàn)情形等；③特殊需求下的制導(dǎo)控制,如偏置制導(dǎo)的需求下的作戰(zhàn)情形等。近年來,學(xué)者們對特殊限制條件下的制導(dǎo)控制問題開展了廣泛的研究,并取得了一定的研究成果。

3.1 多約束條件下的制導(dǎo)控制

新的作戰(zhàn)場景和作戰(zhàn)需求給制導(dǎo)控制問題帶來了不同類型的約束。例如:在對高超聲速目標(biāo)的攔截問題中,需考慮熱流、動壓、過載等因素對飛行器航跡及姿態(tài)的約束[1]；在反艦或?qū)Φ啬繕?biāo)攻擊的制導(dǎo)控制問題中,為保證殺傷效果,要求飛行器以特定的角度攻擊目標(biāo),即對終端交會角產(chǎn)生約束[81]。同時,一些新技術(shù)的應(yīng)用也會給制導(dǎo)控制問題帶來約束。例如:對于采用側(cè)窗探測技術(shù)的飛行器,側(cè)窗視場會對飛行器的航跡和姿態(tài)造成約束[7]；采用直/氣復(fù)合控制技術(shù)的飛行器,其側(cè)向噴流發(fā)動機的開關(guān)特性可視為對控制輸入的約束。就表述形式而言,制導(dǎo)控制中的約束通?？擅枋鰹槎ǔ?時變的區(qū)間型約束或與狀態(tài)變量相關(guān)的函數(shù)型約束。從控制角度來說,約束可分為2類:①輸入約束,即對控制輸入的約束。如過載的飽和特性、姿態(tài)控制問題中氣動舵的飽和特性和側(cè)向噴流發(fā)動機的開關(guān)特性帶來的約束等。②狀態(tài)約束,即在制導(dǎo)控制的某些時刻或全過程中對某些狀態(tài)變量的約束。如反艦導(dǎo)彈所要求的終端交會角約束、攻擊時間一致性約束、對地攻擊要求的落角約束等均可視為對狀態(tài)變量在末制導(dǎo)命中時刻的約束(也被稱為終端約束)；側(cè)窗視場對視線角產(chǎn)生的約束,熱流、動壓等因素對飛行器姿態(tài)產(chǎn)生的約束等可視為對末制導(dǎo)全過程的狀態(tài)約束。在實際的作戰(zhàn)環(huán)境及飛行器配置方式下,約束問題可能表現(xiàn)為數(shù)種不同類別約束的混合形式。

約束條件下的制導(dǎo)控制問題本質(zhì)上是狀態(tài)變量或控制輸入受多種不同形式約束的一類非線性系統(tǒng)的控制問題,解決此類問題的方法主要有預(yù)測控制類方法[82-86]和滑模控制類方法[81,87-93],此外還有多項式制導(dǎo)方法[94]等。

預(yù)測控制是處理約束條件下制導(dǎo)控制問題的一類常見方法,其主要思想是將控制問題的約束轉(zhuǎn)化為求解優(yōu)化問題時的約束,從而實現(xiàn)對各類約束的處理。文獻(xiàn)[82]研究了針對固定目標(biāo)的帶有落角約束的最優(yōu)制導(dǎo)律設(shè)計,但其重點在于制導(dǎo)性能與能量消耗的平衡,對落角約束僅作為約束條件之一進(jìn)行研究。在考慮終端角度約束的前提下,文獻(xiàn)[83]以最小化脫靶量為控制目標(biāo),基于最優(yōu)控制方法設(shè)計了制導(dǎo)律,對不同終端角度需求下的攔截情況進(jìn)行了分析,考慮了自動駕駛儀動態(tài)特性的影響,但忽略了目標(biāo)機動和模型不確定性等問題,一定程度上影響了所提出的方法的適用性。文獻(xiàn)[84]基于模型預(yù)測靜態(tài)規(guī)劃方法研究了帶有落角約束的空-地導(dǎo)彈三維制導(dǎo)律設(shè)計問題,給出了次優(yōu)的制導(dǎo)指令,提出的制導(dǎo)律可滿足對俯仰角和偏航角的終端約束,同時有著較高的命中精度和較小的計算量。文獻(xiàn)[85-86]研究了一類帶有輸入約束的直/氣復(fù)合控制飛行器的姿態(tài)控制問題,采用Fliess展式建立了輸入輸出間的關(guān)系,基于輸出預(yù)測控制方法得出了姿態(tài)控制律,并考慮了模型中的參數(shù)攝動問題。就目前的研究現(xiàn)狀而言,預(yù)測控制是處理具有復(fù)雜約束控制問題的一類有效方法[95],對各類約束均具有良好的處理能力,但其過大的計算量限制了其在制導(dǎo)控制這一高動態(tài)特性需求問題中的應(yīng)用。因此,需要進(jìn)一步開展高效率優(yōu)化算法的研究,例如可滿足系統(tǒng)實時控制要求的優(yōu)化問題在線求解方法、離線設(shè)計在線綜合方法[96-97]以及顯式預(yù)測控制方法[98-99]等。

滑?？刂剖翘幚砑s束條件下制導(dǎo)控制問題的另一類常見方法,其主要思想是利用終端滑模理論處理制導(dǎo)控制問題中的終端約束,且部分方法對輸入約束也具有一定的處理能力。文獻(xiàn)[87-88]研究了具有終端角度約束的制導(dǎo)律設(shè)計問題,通過設(shè)計合理的過載指令保證終端滑模收斂于指定的切換面,以滿足終端角度約束,仿真說明了該方法在不同初始條件和終端角度約束上的適用性。文獻(xiàn)[89]基于最優(yōu)滑模方法研究了具有終端角度約束的制導(dǎo)問題,考慮制導(dǎo)過程中的干擾抑制問題,結(jié)合最優(yōu)控制和滑模控制理論設(shè)計了三維制導(dǎo)律,仿真結(jié)果表明該方法具有較小的脫靶量,且對干擾有著較強的適應(yīng)性。在考慮自動駕駛儀動態(tài)特性的前提下,文獻(xiàn)[90]基于有限時間滑?？刂评碚撛O(shè)計了帶有終端角度約束的有限時間收斂制導(dǎo)律,提出的方法包含可估計目標(biāo)機動的觀測器,可實現(xiàn)對機動目標(biāo)的跟蹤和對自動駕駛儀動態(tài)特性的補償。針對反艦的攻擊需求,文獻(xiàn)[81]在同時考慮攻擊時間約束和終端角度約束的前提下,基于反演控制思想設(shè)計了二階滑模制導(dǎo)律,提出的方法可在目標(biāo)有不確定性運動的情況下實現(xiàn)攔截,具有較強的魯棒性。文獻(xiàn)[91-93]提出了一種單向輔助面滑模控制方法。該方法可將區(qū)間型狀態(tài)約束轉(zhuǎn)化為滑模面附近的單向輔助平面,通過設(shè)計合理的控制律來保證系統(tǒng)的狀態(tài)軌線在單向輔助面所構(gòu)成的凸多面體內(nèi)運動,從而實現(xiàn)了對狀態(tài)約束的處理,但該方法無法處理輸入約束和函數(shù)型狀態(tài)約束。滑?？刂剖翘幚砑s束條件下的制導(dǎo)控制的一類有效方法,但研究多考慮僅有定常的終端約束情況,對具有輸入約束和復(fù)雜形式狀態(tài)約束的情況尚需進(jìn)一步深入研究。

3.2 輸入不理想條件下的制導(dǎo)控制

在實際制導(dǎo)控制過程中,經(jīng)常會出現(xiàn)一些輸入不理想的情形,包括由于飛行器的配置方式使得輸入維數(shù)少于飛行器在空間運動的維數(shù)以及由于執(zhí)行機構(gòu)故障而不能提供理想的控制輸入的情況等。針對輸入條件的不理想,常用的方法有非完整控制理論方法和容錯控制方法等。

在制導(dǎo)問題中,飛行器前進(jìn)方向的速度大小一般不可控,僅能通過側(cè)向加速度改變飛行器的速度方向,而在一些特殊需求下需要對飛行器與目標(biāo)的交會時間進(jìn)行控制。此外,在一些空間任務(wù)中,飛行器只安裝了側(cè)向發(fā)動機而沒有軸向的推力,需通過姿態(tài)運動來產(chǎn)生三維方向所需要的加速度。為了彌補傳統(tǒng)的氣動舵以及噴氣發(fā)動機存在的不足,質(zhì)量矩飛行器也得到了廣泛的研究[100],即利用飛行器內(nèi)部質(zhì)量塊的移動使飛行器的質(zhì)心位置發(fā)生變化,從而產(chǎn)生飛行器的控制力和控制力矩。當(dāng)質(zhì)量矩飛行器內(nèi)部質(zhì)量塊的個數(shù)少于飛行器需要控制姿態(tài)的自由度時,該姿態(tài)控制系統(tǒng)為典型的欠驅(qū)動系統(tǒng)。上述情形均為控制輸入維數(shù)少于飛行器運動自由度維數(shù),常用欠驅(qū)動控制的方法進(jìn)行處理。文獻(xiàn)[101]將具有時間和角度約束的多個飛行器協(xié)同制導(dǎo)問題描述為同時控制彈-目相對距離和視線角的二階欠驅(qū)動控制問題,采用李雅普諾夫穩(wěn)定定理求取了控制律。文獻(xiàn)[102]基于相平面規(guī)劃的方法研究了只有側(cè)向發(fā)動機的空間飛行器對非合作目標(biāo)的繞飛問題。文獻(xiàn)[103]基于混合策略方法研究了帶有2個移動質(zhì)量塊的飛行器的姿態(tài)控制問題。

此外飛行器執(zhí)行機構(gòu)在故障的條件下(如舵面卡死或燒蝕等)也不能提供理想的控制輸入。文獻(xiàn)[104]分析了十字型布局火箭發(fā)動機執(zhí)行機構(gòu)的故障模式及影響,并基于補償?shù)乃枷虢o出了在執(zhí)行機構(gòu)卡死故障和恒值偏差故障情況下的容錯控制算法。文獻(xiàn)[105]研究了發(fā)動機十字型布局的導(dǎo)彈姿態(tài)控制系統(tǒng)的容錯控制問題,針對執(zhí)行機構(gòu)的恒增益變化故障和卡死故障,提出了集成容錯控制的總體策略,并基于線性矩陣不等式的方法和故障補償思想給出了容錯控制器和故障補償器的設(shè)計方法。針對高速飛行器的舵面燒蝕問題,文獻(xiàn)[106]建立了舵面的故障模型,基于自適應(yīng)魯棒反饋設(shè)計了飛行器控制器。

3.3 特殊需求下的制導(dǎo)控制

隨著空間競爭的日益加劇,空間對抗技術(shù)正在迅速發(fā)展。以動能攔截為代表的空間進(jìn)攻方式因造成空間污染的問題,使其發(fā)展與應(yīng)用一直備受爭議,因此亟需對空間軟殺傷方式開展研究,以替代傳統(tǒng)直接碰撞式的硬殺傷。軟殺傷方式對制導(dǎo)控制提出了特殊需求,傳統(tǒng)的制導(dǎo)控制通常將飛行器與目標(biāo)看作質(zhì)點,關(guān)注飛行器與目標(biāo)的相對位置控制問題,而軟殺傷不僅要求對飛行器與目標(biāo)間的相對位置進(jìn)行精確控制,同時對二者間的相對姿態(tài)提出了控制要求。因此空間目標(biāo)軟殺傷制導(dǎo)控制問題的研究主要關(guān)注相對位姿估計算法和相對位姿耦合控制。此外,在空間態(tài)勢感知領(lǐng)域,要求對衛(wèi)星進(jìn)行監(jiān)視和偵察,對于處在高軌的衛(wèi)星,如地球同步軌道衛(wèi)星,目前的地基觀測設(shè)備很難探測。近距離觀測是實現(xiàn)這一目標(biāo)的有效手段,因此需要對近距離觀測技術(shù)進(jìn)行研究。偏置制導(dǎo)控制問題就是在這一需求下提出來的,與傳統(tǒng)制導(dǎo)控制以零脫靶量作為控制目標(biāo)不同,偏置制導(dǎo)控制以對非零脫靶量的精確控制為目標(biāo),即利用與目標(biāo)間的相對運動信息實現(xiàn)對飛行器與目標(biāo)間最小相對距離(偏置距離)的精確控制。

相對位姿估計算法是獲取飛行器與目標(biāo)相對位置和姿態(tài)信息的關(guān)鍵,是進(jìn)行相對位姿控制的基礎(chǔ)。針對目標(biāo)的相對位姿以及目標(biāo)外形的估計問題,文獻(xiàn)[107]提出了一種基于單目視覺測量的不需要目標(biāo)先驗信息的估計算法。文獻(xiàn)[108]提出了一種基于雙目視覺測量的狀態(tài)估計算法,將測量得到的圖像信息與運動學(xué)數(shù)據(jù)融合后輸入卡爾曼濾波器,可以獲得目標(biāo)的相對位姿,根據(jù)一系列的圖像信息還可以估計得到目標(biāo)形狀。文獻(xiàn)[109]利用激光測距儀的測量信息,對空間中自由漂浮目標(biāo)的相對位姿進(jìn)行了估計。針對飛行機器人捕獲在空間中目標(biāo)飛行器的相對導(dǎo)航問題,文獻(xiàn)[110]利用GPS的偽距測量信息對飛行器的位置和速度進(jìn)行估計,并將基于GPS測量的估計結(jié)果和視覺傳感器的測量信息相融合,設(shè)計了一種數(shù)據(jù)融合的估計算法,最終得到飛行器軌道與姿態(tài)的精確估計值。但當(dāng)系統(tǒng)的可觀性較弱或無法保證時,目標(biāo)的相對位姿估計問題是一個極具挑戰(zhàn)性的課題。針對飛行器在軌服務(wù)系統(tǒng),文獻(xiàn)[111]描述了基于3D技術(shù)的估計算法,利用激光成像系統(tǒng)獲得目標(biāo)飛行器的位置和姿態(tài)信息,為在軌修復(fù)等任務(wù)的實施提供決策依據(jù)。文獻(xiàn)[112]在研究飛行機器人捕獲翻滾目標(biāo)飛行器的最優(yōu)控制時,針對翻滾目標(biāo)飛行器動力學(xué)參數(shù)未知的情況,基于視覺測量系統(tǒng),采用自適應(yīng)卡爾曼濾波算法對目標(biāo)飛行器的相對位姿進(jìn)行估計,并結(jié)合目標(biāo)的運動模型對目標(biāo)的未來運動進(jìn)行預(yù)測,為在軌服務(wù)飛行器機械臂的運動軌跡規(guī)劃提供了依據(jù)。針對非合作目標(biāo)的相對位姿估計問題時,文獻(xiàn)[113]提出了一種對初值具有魯棒性的相對位姿估計算法。

偏置制導(dǎo)控制問題的研究主要涵蓋偏置制導(dǎo)策略設(shè)計、偏置制導(dǎo)信息提取和偏置導(dǎo)引律設(shè)計等幾個方面。在偏置制導(dǎo)策略研究方面,文獻(xiàn)[114]提出了偏置起始點及偏置丟失目標(biāo)點的概念,指出偏置起始點的選擇主要與飛行器的探測和機動能力有關(guān),而偏置丟失目標(biāo)點主要與偏置距離、相對接近速度及飛行器的姿態(tài)控制能力有關(guān),其研究結(jié)果可以用來指導(dǎo)偏置制導(dǎo)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計。文獻(xiàn)[105]通過分析偏置制導(dǎo)精度的影響因素,明確了偏置制導(dǎo)系統(tǒng)的探測精度需求,給出了偏置制導(dǎo)精度的主要影響因素,并指出偏置制導(dǎo)精度與偏置丟失目標(biāo)點處的彈-目視線轉(zhuǎn)率、彈-目相對距離及相對接近速度誤差有關(guān)。在偏置制導(dǎo)信息提取方法方面,與傳統(tǒng)的制導(dǎo)控制問題不同,偏置制導(dǎo)控制要求對彈-目相對距離信息進(jìn)行精確測量或估計,由于飛行器的載荷有限而難以配備精確測距設(shè)備,如何實現(xiàn)對彈-目相對距離信息的精確估計是實現(xiàn)高精度偏置的重點和難點。文獻(xiàn)[115]利用目標(biāo)先驗信息,基于紅外成像探測模型及目標(biāo)空間姿態(tài),利用目標(biāo)特征信息估計出了飛行器與目標(biāo)的距離,但此方法只能在相對距離較近的情況下實現(xiàn),實際使用中存在一定的局限。文獻(xiàn)[116]利用彈-目視線角信息,采用修正增益卡爾曼濾波算法估計了飛行器與目標(biāo)間的相對距離信息。文獻(xiàn)[117]基于測量得到的方位角、俯仰角與目標(biāo)位置坐標(biāo)的非線性函數(shù)組成測量方程,利用濾波方法進(jìn)行非線性狀態(tài)估計并得出目標(biāo)距離。系統(tǒng)可觀性與彈-目相對距離估計精度之間存在著密切聯(lián)系,文獻(xiàn)[118]應(yīng)用非線性系統(tǒng)可觀性分析方法,分析了彈-目相對距離的可觀性,指出了系統(tǒng)可觀性矩陣奇異值與系統(tǒng)狀態(tài)可觀性之間的關(guān)系,并將滾動時域濾波方法應(yīng)用到彈-目相對距離的估計中。在偏置制導(dǎo)律設(shè)計方面,文獻(xiàn)[119]以傳統(tǒng)比例制導(dǎo)律為基礎(chǔ),加入偏置比例項,設(shè)計了一種基于比例導(dǎo)引的偏置制導(dǎo)律,具有較好的偏置效果。文獻(xiàn)[120]考慮了大氣層外飛行器采用直接力控制的特點,基于預(yù)測控制理論,設(shè)計了開關(guān)控制形式的偏置制導(dǎo)律,能夠較好地實現(xiàn)偏置目標(biāo)。文獻(xiàn)[121]將偏置制導(dǎo)控制問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)控制問題,給出了最優(yōu)導(dǎo)引方案,并提出了虛擬目標(biāo)的概念,通過解算得到飛行器與目標(biāo)偏置點的視線轉(zhuǎn)率,在此基礎(chǔ)上利用比例導(dǎo)引方法實現(xiàn)制導(dǎo)。

3.4 可能的研究方向及展望

對于多約束條件下的制導(dǎo)控制問題,目前尚有很多理論工作需進(jìn)一步完善。對于預(yù)測控制類方法,其算法本身的實時性限制了其在制導(dǎo)控制領(lǐng)域的應(yīng)用,應(yīng)進(jìn)一步開展高效率優(yōu)化算法,以滿足制導(dǎo)控制的快速性需求。此外,執(zhí)行器開關(guān)特性引起的輸入約束可描述為一類混雜系統(tǒng),可基于混雜系統(tǒng)的預(yù)測控制方法進(jìn)行處理。對于滑?？刂祁惙椒?雖然現(xiàn)有研究成果對定常的終端約束和狀態(tài)約束有著一定的處理能力,但依舊無法應(yīng)對復(fù)雜形式約束(如時變的區(qū)間型或函數(shù)型約束),且缺少對不同類型約束的統(tǒng)一處理方法,因此如何綜合現(xiàn)有研究成果,提出可處理不同類型約束的理論框架需進(jìn)一步深入研究。

對于特殊控制需求下的制導(dǎo)控制問題,由于末制導(dǎo)過程的相對接近速度較快,如何在快速接近的條件下,實現(xiàn)對相對位姿的快速估計是未來軟殺傷制導(dǎo)控制問題的重要研究方向。此外,針對空間目標(biāo)的近距離觀測及軟殺傷攻擊是未來偏置制導(dǎo)控制技術(shù)主要的應(yīng)用方向,在避免造成嚴(yán)重空間污染及國際爭議的條件下,如何實現(xiàn)對敵威懾、觀測或軟殺傷,是未來空間作戰(zhàn)技術(shù)的重要研究方向,需要對偏置制導(dǎo)控制的使用條件進(jìn)行深入分析,在不同的使用條件下,對偏置制導(dǎo)系統(tǒng)的配置方案進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,并在此基礎(chǔ)上開展對偏置制導(dǎo)控制方法的深入研究。

4 制導(dǎo)控制綜合設(shè)計與評估問題

為應(yīng)對攔截高速大機動目標(biāo)的作戰(zhàn)需求,要求飛行器具有快速響應(yīng)能力,且可快速、準(zhǔn)確地估計目標(biāo)機動并進(jìn)行補償。對于目標(biāo)機動估計問題而言,傳統(tǒng)的估計器與制導(dǎo)律均基于分離定理(ST)進(jìn)行設(shè)計,雖然ST僅在線性高斯系統(tǒng)中得到了證明[122],但是長久以來由于飛行器的機動能力相對于目標(biāo)具有絕對優(yōu)勢,單獨設(shè)計估計器和制導(dǎo)律仍然能獲得較小的脫靶量。然而,隨著目標(biāo)機動能力的不斷提高,飛行器相對于目標(biāo)的機動優(yōu)勢不再明顯,且復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下探測噪聲較強,末制導(dǎo)系統(tǒng)成為強非線性、非高斯系統(tǒng)。在這樣的末制導(dǎo)系統(tǒng)中,不存在能夠滿足全局最優(yōu)的單獨設(shè)計的估計器與制導(dǎo)律組合[123],即基于ST的估計器與制導(dǎo)律設(shè)計無法滿足制導(dǎo)精度需求。因此,需要充分考慮估計器與制導(dǎo)律之間的相互影響,對估計器與制導(dǎo)律進(jìn)行綜合設(shè)計。

為應(yīng)對攔截問題中的快響應(yīng)需求,飛行器往往采用直/氣復(fù)合控制技術(shù)以提高動態(tài)性能。在此條件下,制導(dǎo)律與姿態(tài)控制律間的時間尺度分離已無法滿足,故在研究制導(dǎo)問題時需考慮姿態(tài)控制律(或自動駕駛儀)的動態(tài)特性。在傳統(tǒng)的制導(dǎo)控制設(shè)計中,往往將姿態(tài)控制的動態(tài)特性簡化為一個一階慣性環(huán)節(jié),但隨著對攔截精度和飛行器動態(tài)性能需求的進(jìn)一步提升,這種簡化的建模因無法準(zhǔn)確描述飛行器的動態(tài)特性已不能滿足設(shè)計需求。同時,在一些帶有復(fù)雜約束條件的制導(dǎo)控制問題中,約束亦會造成制導(dǎo)回路和姿態(tài)控制回路間的耦合。因此,需考慮這種相互作用,對制導(dǎo)律與姿態(tài)控制律進(jìn)行綜合設(shè)計。

此外,面對層出不窮的新型探測技術(shù)、控制技術(shù)與制導(dǎo)方法,如何在不同的作戰(zhàn)需求和戰(zhàn)場環(huán)境下選擇合適的技術(shù)方案并進(jìn)行合理的指標(biāo)分配,也成為了末制導(dǎo)系統(tǒng)分析和設(shè)計的關(guān)鍵問題。因此,需要對末制導(dǎo)系統(tǒng)綜合評估問題進(jìn)行研究。

綜上,對高速大機動目標(biāo)的攔截需求和飛行器的特殊配置方式,造成了制導(dǎo)控制問題中估計器、制導(dǎo)律和姿態(tài)控制律間復(fù)雜的耦合關(guān)系,因此有必要對制導(dǎo)控制系統(tǒng)進(jìn)行綜合設(shè)計和評估。近年來,在制導(dǎo)控制綜合設(shè)計與評估領(lǐng)域,學(xué)者們開展了廣泛的研究。

4.1 制導(dǎo)控制綜合設(shè)計

制導(dǎo)控制綜合設(shè)計包括2類問題:估計制導(dǎo)綜合設(shè)計和制導(dǎo)控制綜合設(shè)計。對于估計制導(dǎo)綜合設(shè)計問題,目前主要有2類研究方案:在原有的制導(dǎo)律基礎(chǔ)上,尋求新的估計方法；在原有的估計器基礎(chǔ)上,尋求新的制導(dǎo)方法。

文獻(xiàn)[124]采用第1種方案設(shè)計了估計器與制導(dǎo)律切換的策略,通過仿真比較了不同形式的微分對策制導(dǎo)律的性能,得出了制導(dǎo)律的性能在剩余飛行時間較小時受估計延遲影響較大的結(jié)論,給出了基于邏輯的估計器與制導(dǎo)律切換策略,并考慮對目標(biāo)機動的檢測延遲會影響末制導(dǎo)精度,提出了在末制導(dǎo)末端增加加速度指令的策略。在文獻(xiàn)[124]的研究基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[125]改進(jìn)了估計器,引入輸入補償,并得到了較好的結(jié)果。然而,這種基于邏輯的估計器與制導(dǎo)律切換策略缺乏嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撝?因此具有很大的局限性。第2種研究方案的理論基礎(chǔ)是廣義分離定理(GST)。GST表明在末制導(dǎo)系統(tǒng)中的估計器可以單獨設(shè)計,但在制導(dǎo)律設(shè)計中需考慮估計器輸出的概率密度分布函數(shù)造成的影響[126]。文獻(xiàn)[126]提出了未達(dá)集的概念,即在這一時刻通過預(yù)測得到的飛行器或目標(biāo)的終端位置可達(dá)集,給出了飛行器的未達(dá)集包含目標(biāo)的未達(dá)集的最優(yōu)制導(dǎo)律。文獻(xiàn)[127]提出了最高概率區(qū)(HPI)的概念,即飛行器能最大概率攔截目標(biāo)的覆蓋區(qū)域,并以此作為最優(yōu)制導(dǎo)律的設(shè)計準(zhǔn)則。文獻(xiàn)[128]借助HPI的概念,選取了新的性能指標(biāo),并設(shè)計了多對多的協(xié)同制導(dǎo)律。上述文獻(xiàn)所設(shè)計的最優(yōu)制導(dǎo)律可得到較為理想的結(jié)果,但由于這些方法需在線求解且計算量過于龐大,難以滿足末制導(dǎo)實時性的需求,故離實際應(yīng)用尚存一定距離。

制導(dǎo)控制綜合設(shè)計問題在本質(zhì)上是一類針對高階非線性系統(tǒng)的控制設(shè)計問題,傳統(tǒng)的制導(dǎo)律和姿態(tài)控制設(shè)計中需考慮的關(guān)鍵問題均需在此設(shè)計框架中考慮。近年來,學(xué)者們基于滑模控制、自適應(yīng)控制、反演控制和自抗擾控制等一系列理論,提出了諸多制導(dǎo)控制綜合設(shè)計方法。在考慮落角約束的條件下,文獻(xiàn)[129]基于多滑模面控制理論研究了BTT飛行器的制導(dǎo)控制一體化設(shè)計問題,但未考慮模型不確定性的影響,一定程度上限制了方法的適用性。文獻(xiàn)[130]研究了三維空間內(nèi)的制導(dǎo)控制一體化設(shè)計問題,對三維空間內(nèi)的制導(dǎo)問題進(jìn)行解耦,并基于自適應(yīng)滑?？刂评碚撛O(shè)計了一體化控制律,仿真結(jié)果表明該方法具有良好的性能,對機動目標(biāo)也有較好的制導(dǎo)效果。文獻(xiàn)[131-132]基于L1自適應(yīng)控制方法設(shè)計了飛行器的一體化制導(dǎo)控制律。有別于傳統(tǒng)的使視線轉(zhuǎn)率收斂的控制目標(biāo),文獻(xiàn)[131]以最小化零效脫靶量為目標(biāo)進(jìn)行控制設(shè)計,與傳統(tǒng)比例導(dǎo)引和微分對策方法相比,該方法可在一定程度上適應(yīng)模型參數(shù)的攝動。反演控制可在一定程度上簡化復(fù)雜非線性系統(tǒng)的控制設(shè)計,也是制導(dǎo)控制綜合設(shè)計中的一類常用方法[133-134]。在考慮終端角度約束的前提下,文獻(xiàn)[133]研究了飛行器的制導(dǎo)控制一體化設(shè)計問題,采用滑模干擾觀測器估計由目標(biāo)機動引起的不確定性和氣動參數(shù)攝動,基于反演控制理論設(shè)計了一體化控制律,并證明了此方法在李雅普諾夫意義下的穩(wěn)定性。自抗擾控制是一種可以實時估計和補償系統(tǒng)內(nèi)部不確定動態(tài)的控制方法,該控制方法不需要精確的模型信息,也不需要假設(shè)不確定模型為參數(shù)線性化或有界[135],可處理很大一類的不確定系統(tǒng),因此在飛行器制導(dǎo)控制綜合設(shè)計中比較常用。針對機動目標(biāo)的攔截問題,文獻(xiàn)[134]基于自抗擾方法設(shè)計了飛行器的制導(dǎo)控制一體化控制律,可在有非線性不確定動態(tài)的情況下實現(xiàn)對目標(biāo)的攔截,具有良好的性能。在考慮目標(biāo)機動和模型不確定性的前提下,文獻(xiàn)[136]基于自抗擾方法設(shè)計了飛行器制導(dǎo)控制一體化控制律,通過設(shè)計擴張狀態(tài)觀測器對氣動參數(shù)攝動導(dǎo)致的模型不確定性進(jìn)行估計和補償,提出的方法對模型不確定性具有較強的魯棒性。此外,預(yù)測控制[137]、穩(wěn)定性理論[138]以及動態(tài)逆[139]等方法也被應(yīng)用于制導(dǎo)控制綜合設(shè)計中。目前,對于制導(dǎo)控制綜合設(shè)計問題的研究比較廣泛,方法多樣,對問題的關(guān)注點主要集中于目標(biāo)機動和氣動參數(shù)攝動等問題,但對這些問題的研究中使用的假設(shè)較為理想,缺乏有針對性的深入研究。

4.2 制導(dǎo)控制系統(tǒng)性能綜合評估

通過對末制導(dǎo)系統(tǒng)的性能評估,一方面可以根據(jù)導(dǎo)引頭技術(shù)參數(shù)、制導(dǎo)律參數(shù)、控制系統(tǒng)的配置等預(yù)測攔截某目標(biāo)可能的脫靶量,對制導(dǎo)控制設(shè)計的優(yōu)劣做出評價,為系統(tǒng)設(shè)計的修改提供依據(jù)；另一方面也可以協(xié)調(diào)系統(tǒng)中各主要設(shè)備的參數(shù)需求,為系統(tǒng)總體參數(shù)的分配提供參考。

由于飛行器作戰(zhàn)環(huán)境的復(fù)雜多變與氣動參數(shù)的嚴(yán)重不確定性,末制導(dǎo)系統(tǒng)是一個復(fù)雜的、具有噪聲輸入和系統(tǒng)參數(shù)攝動的非線性時變系統(tǒng),因此需要考慮系統(tǒng)中各種誤差、模型不確定性和外部干擾的影響,對末制導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行全面的綜合性能評估。目前,末制導(dǎo)系統(tǒng)性能的評估方法主要有蒙特卡羅方法、伴隨方法、協(xié)方差方法以及基于定量性能指標(biāo)體系的評估方法等。

蒙特卡羅方法是以某現(xiàn)象出現(xiàn)的頻率作為近似概率的一種試驗方法,因此可以同時考慮各種誤差源對同一個復(fù)雜系統(tǒng)的影響,所采用的系統(tǒng)模型更加完整、精確。但是這種方法需要進(jìn)行多次隨機采樣解的運算,工作量大且精度與試驗次數(shù)有關(guān)[140],仿真結(jié)果難以指導(dǎo)制導(dǎo)控制系統(tǒng)的設(shè)計。系統(tǒng)參數(shù)的調(diào)整只能依靠經(jīng)驗通過試湊完成,且設(shè)計與分析過程通常需要反復(fù)多次,有著較大的局限性。

Zarchan在共扼及統(tǒng)計線性化這2種方法的基礎(chǔ)上提出了統(tǒng)計線性化伴隨方法(SLAM),該方法建立在非線性函數(shù)統(tǒng)計線性化的基礎(chǔ)上,將伴隨技術(shù)用于統(tǒng)計線性化后的時變系統(tǒng)。該方法不僅可以得出均方根脫靶量,而且可以得出各種隨機干擾對總均方根脫靶量的影響程度,這對攔截系統(tǒng)設(shè)計時研究減小主要隨機干擾對總均方根脫靶量的影響是極為重要的。文獻(xiàn)[141-142]基于SLAM方法進(jìn)行了制導(dǎo)系統(tǒng)的性能分析,基于平面內(nèi)彈目運動的簡化線性模型,分析了目標(biāo)正弦機動對尋的制導(dǎo)系統(tǒng)攔截性能的影響,分析結(jié)果表明正弦機動的頻率和幅值以及制導(dǎo)時間常數(shù)、有效導(dǎo)航比以及飛行器的可用過載等因素決定著最終脫靶量,仿真結(jié)果表明當(dāng)目標(biāo)作低頻或者高頻正弦機動時均不會產(chǎn)生太大的脫靶量,當(dāng)目標(biāo)正弦機動頻率處于中頻段時最終脫靶量將會增加,當(dāng)目標(biāo)機動頻率與飛行器制導(dǎo)時間常數(shù)乘積約等于1的時候最終的脫靶量達(dá)到最大[143]。傳統(tǒng)的伴隨方法只能用于線性系統(tǒng),為了克服這一缺點,文獻(xiàn)[144-145]采用標(biāo)稱點線性化技術(shù),對傳統(tǒng)的伴隨方法進(jìn)行了改進(jìn),使得擴展的伴隨方法也可應(yīng)用于非線性時變系統(tǒng)。文獻(xiàn)[146]考慮連續(xù)和離散2種情形,將伴隨方法在狀態(tài)空間中進(jìn)一步推廣,分析了飛行器系統(tǒng)中確定性誤差、隨機誤差以及目標(biāo)機動對脫靶量的影響。文獻(xiàn)[147]利用伴隨方法分析了盲區(qū)對制導(dǎo)精度的影響。

協(xié)方差分析描述函數(shù)法[148]是另外一類脫靶量分析方法,該方法可直接確定具有隨機輸入的非線性時變系統(tǒng)的解,在一定程度上可以代替蒙特卡羅方法,具有計算簡單、便于系統(tǒng)分析的優(yōu)點。該方法可適用于具有時變參數(shù)和多個非線性環(huán)節(jié)的系統(tǒng),對分析多輸入、多非線性因素及多隨機干擾系統(tǒng)的性能具有較好的效果。文獻(xiàn)[149]考慮某型空對面戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈自動導(dǎo)引系統(tǒng)側(cè)向通道,在系統(tǒng)加入陀螺漂移、導(dǎo)引頭測量誤差、舵機安裝角誤差和風(fēng)干擾等多種隨機干擾的條件下,運用協(xié)方差分析描述函數(shù)法對其精度進(jìn)行了仿真分析。

近年來,基于范數(shù)指標(biāo)體系的性能分析和評估方法受到了人們的關(guān)注。這類方法考慮末制導(dǎo)系統(tǒng)的線性時變、有限時間特點,將末制導(dǎo)系統(tǒng)的性能分析工作統(tǒng)一在有限時間范數(shù)的框架下,建立了一類末制導(dǎo)系統(tǒng)性能的評估體系。文獻(xiàn)[150]基于有限時間廣義H2范數(shù)對末制導(dǎo)系統(tǒng)的脫靶量進(jìn)行分析,指出了導(dǎo)引頭測量噪聲、目標(biāo)機動、末制導(dǎo)系統(tǒng)回路參數(shù)與脫靶量之間的關(guān)系,在有限時間范數(shù)框架下定量地分析了末制導(dǎo)系統(tǒng)子系統(tǒng)性能、中末交班誤差、目標(biāo)機動與能量需求間的關(guān)系。文獻(xiàn)[151-153]基于有限時間范數(shù)方法對末制導(dǎo)系統(tǒng)的需用過載進(jìn)行分析,揭示了末制導(dǎo)系統(tǒng)回路參數(shù)與需用過載間的定量關(guān)系。考慮到末制導(dǎo)系統(tǒng)通常以終端脫靶量為評價指標(biāo),文獻(xiàn)[154]提出了有限時間廣義H2性能指標(biāo)用于分析末制導(dǎo)過程中脫靶量的最大值。文獻(xiàn)[155]提出了有限時間終端性能指標(biāo)用于末制導(dǎo)系統(tǒng)的性能分析,文獻(xiàn)[156]給出了基于該指標(biāo)的控制設(shè)計方法。

4.3 可能的研究方向及展望

對于估計制導(dǎo)綜合設(shè)計問題,目前國內(nèi)外研究尚處于起步階段,如何完善現(xiàn)有理論并將其應(yīng)用于實際,是估計制導(dǎo)綜合設(shè)計需要面對的問題?；贕ST的估計制導(dǎo)綜合設(shè)計方案在理論上是可行的,但由于過大的計算量使其難以應(yīng)用于實際。因此需對算法進(jìn)行改進(jìn),以期優(yōu)化解算方案減少計算量。目前大多數(shù)研究均以現(xiàn)有制導(dǎo)律為基礎(chǔ)設(shè)計新的估計器,或以現(xiàn)有估計器為基礎(chǔ)設(shè)計新的制導(dǎo)律,如何將這2種方案結(jié)合起來,發(fā)揮其各自的優(yōu)勢,實現(xiàn)完全的估計制導(dǎo)綜合設(shè)計是需要深入研究的重點。

對于制導(dǎo)控制綜合設(shè)計問題,雖然已有很多研究成果,對目標(biāo)機動、參數(shù)攝動等制導(dǎo)控制中的關(guān)鍵問題均有所提及,但研究中對這些問題使用的假設(shè)較為理想,缺乏有針對性的深入研究。同時,隨著作戰(zhàn)環(huán)境與飛行器配置方式的日趨復(fù)雜,制導(dǎo)控制中出現(xiàn)的新的問題(如約束問題、輸入不理想條件下的控制問題等)也應(yīng)被納入制導(dǎo)控制綜合設(shè)計的范疇,因此考慮實際作戰(zhàn)需求的針對性研究是未來的發(fā)展方向。

對于末制導(dǎo)系統(tǒng)的性能評估,由于問題的復(fù)雜性,尚有很多需要完善的工作。首先,由于末制導(dǎo)系統(tǒng)為復(fù)雜的非線性系統(tǒng),而現(xiàn)有方法多僅適用于線性系統(tǒng),因此需開展適用于非線性末制導(dǎo)系統(tǒng)的性能評估方法研究。其次,伴隨方法和協(xié)方差分析描述函數(shù)法對脫靶量進(jìn)行評估時并未考慮系統(tǒng)的不確定性,因此如何在存在不確定性情況下評估末制導(dǎo)系統(tǒng)也是一個亟待解決的問題。最后,現(xiàn)有研究方法主要針對末制導(dǎo)系統(tǒng)的脫靶量的性能分析,然而動態(tài)性能、魯棒性能等也是末制導(dǎo)系統(tǒng)非常重要的性能,因此如何綜合考慮末制導(dǎo)系統(tǒng)的各項性能,建立綜合性能評估體系也是未來研究的熱點。

5 結(jié)束語

本文對新的作戰(zhàn)需求和技術(shù)條件下末制導(dǎo)中的幾個熱點問題,包括多源信息條件下的制導(dǎo)控制、多飛行器協(xié)同制導(dǎo)控制、特殊限制條件下的制導(dǎo)控制以及制導(dǎo)控制綜合設(shè)計與評估進(jìn)行了探討,總結(jié)了目前的一些研究進(jìn)展,分析了其中的關(guān)鍵問題,并給出了未來可能的發(fā)展方向。隨著新的作戰(zhàn)場景和應(yīng)用需求的出現(xiàn),以及新技術(shù)的不斷拓展和應(yīng)用,飛行器末制導(dǎo)中的新挑戰(zhàn)和新問題不斷涌現(xiàn),并不僅限于本文所討論的幾個方面,許多重要的理論和實際問題亟待解決,新的研究領(lǐng)域還有待于開發(fā)。本文期望能拋磚引玉,為末制導(dǎo)問題及相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考。

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