【技术实现步骤摘要】
一种基于改进灰狼算法的助推段飞行程序优化方法和装置
本申请涉及弹道规划
，特别是涉及一种基于改进灰狼算法的助推段飞行程序优化方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
弹道导弹具备射程远、精度高、威力大、破坏力强等突出特点，是一种具有极强进攻性和威慑力的武器，也是保卫国土安全、维持地区战略平衡的重要支柱。弹道导弹的飞行轨迹多为离线装订，因此，设计出满足战场需求且能够完成指定任务的标准弹道具有十分重要的意义。现有技术中存在弹道设计精度还不够高的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高弹道设计精度的基于改进灰狼算法的助推段飞行程序优化方法、装置、计算机设备和存储介质。一种基于改进灰狼算法的助推段飞行程序优化方法，所述方法包括：构建弹道导弹运动模型并得到导弹助推段的攻角模型；将所述攻角模型中的攻角特征参数作为灰狼算法中灰狼的位置向量，根据预先设置的取值范围初始化灰狼种群；将经典灰狼算法中的线性收敛因子改进为非线性收敛因子，得到改进的灰...
【技术保护点】
1.一种基于改进灰狼算法的助推段飞行程序优化方法，其特征在于，所述方法包括：/n构建弹道导弹运动模型并得到导弹助推段的攻角模型；/n将所述攻角模型中的攻角特征参数作为灰狼算法中灰狼的位置向量，根据预先设置的取值范围初始化灰狼种群；/n将经典灰狼算法中的线性收敛因子改进为非线性收敛因子，得到改进的灰狼算法；所述非线性收敛因子在迭代前一时刻衰减速度小于在迭代后一时刻衰减速度；/n通过所述改进的灰狼算法对所述攻角特征参数进行寻优，并根据终端状态偏差的适应度函数更新所述位置向量，迭代直到达到最大迭代次数，输出全局最优灰狼，根据所述最优灰狼的位置向量得到所述弹道导弹运动模型的标准弹道。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于改进灰狼算法的助推段飞行程序优化方法，其特征在于，所述方法包括：
构建弹道导弹运动模型并得到导弹助推段的攻角模型；
将所述攻角模型中的攻角特征参数作为灰狼算法中灰狼的位置向量，根据预先设置的取值范围初始化灰狼种群；
将经典灰狼算法中的线性收敛因子改进为非线性收敛因子，得到改进的灰狼算法；所述非线性收敛因子在迭代前一时刻衰减速度小于在迭代后一时刻衰减速度；
通过所述改进的灰狼算法对所述攻角特征参数进行寻优，并根据终端状态偏差的适应度函数更新所述位置向量，迭代直到达到最大迭代次数，输出全局最优灰狼，根据所述最优灰狼的位置向量得到所述弹道导弹运动模型的标准弹道。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建弹道导弹运动模型并得到导弹助推段的攻角模型包括：
构建弹道导弹运动模型并得到导弹助推段的攻角模型为：
其中，α(t)表示t时刻的攻角；t0,t11表示垂直起飞段的起止时间；t12,t13表示跨声速段的起止时间；t1f,t20,t2f,t30,t3f表示级间分离段的起止时间；t20,t2f表示导弹第二级飞行段的起止时间；t30,tf表示导弹第三级飞行段的起止时间；表示的起止时间；tm表示α1对应时刻；α1、α2、α3、α4分别为第一至四次负攻角转弯的最小值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述攻角模型中的攻角特征参数作为灰狼算法中灰狼的位置向量，根据预先设置的取值范围初始化灰狼种群，包括：
将所述攻角模型中的攻角特征参数作为灰狼算法中灰狼的位置向量；所述攻角特征参数为四次负攻角转弯的最小值；
在预先设置的取值范围内生成随机值，根据所述随机值初始化灰狼种群。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将经典灰狼算法中的线性收敛因子改进为非线性收敛因子，得到改进的灰狼算法；所述非线性收敛因子在迭代前一时刻衰减速度小于在迭代后一时刻衰减速度，包括：
将经典灰狼算法中的线性收敛因子改进为非线性收敛因子，得到改进的灰狼算法；所述非线性收敛因子为：
其中，a为非线性收敛因子；t为当前迭代次数；e为自然数；max为最大迭代次数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据终端状态偏差的适应度函数更新所述位置向量之前，还包括：
根据所述攻角特征参数得到导弹当前终端状态；所述导弹终端状态包括导弹的终端高度、速度以及弹道倾角。
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，孙晟，汤国建，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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