多飞行器协同再入轨迹规划方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及一种多飞行器协同再入轨迹规划方法、系统、电子设备及介质，属于飞行器轨迹规划领域。该方法首先建立飞行器的动力学模型，并通过重新定义自变量对动力学模型进行改进；根据改进后的飞行器动力学模型建立终端时间约束，附加飞行器的其他各项约束确定轨迹规划问题模型并进行处理，得到处理后的轨迹规划问题模型；根据期望的初始和终端条件生成可用的初始参考轨迹，并结合处理后的轨迹规划问题模型，采用序列凸优化方法确定多飞行器协同再入轨迹。本发明专利技术方法能够解决多高超声速滑翔飞行器的协同再入轨迹规划问题，提高多飞行器协同再入轨迹规划效率和精度。同再入轨迹规划效率和精度。同再入轨迹规划效率和精度。

【技术实现步骤摘要】
多飞行器协同再入轨迹规划方法、系统、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及飞行器轨迹规划
，特别是涉及一种多飞行器协同再入轨迹规划方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]高超声速滑翔飞行器(Hypersonic GlidingVehicle，HGV)是一种临近空间飞行器，具有高速、大规模机动和远程滑翔能力，具备作战范围广、突防能力强等特点，有广阔的应用前景。为了对抗导弹防御系统，有必要提高HGV的突防能力。但随着防空武器系统的发展，目前对单一高超声速飞行器的防御和拦截能力越来越强，对其打击效果产生了较大的限制。在此种背景下，发展多枚高超声速飞行器协同作战技术变得更加必要。多飞行器协同作战打击可以大大增加防御系统的拦截难度，实现对目标的饱和攻击。而对于高超声速滑翔飞行器这样飞行环境不确定性大、参数剧烈时变、耦合严重的控制对象，对其多约束协同打击情况下的轨迹规划和跟踪控制更加具有挑战性。
[0003]高超声速飞行器再入段的轨迹规划研究是一个具有复杂多约束限制的非线性规划问题。在早期的研究中，规划轨迹的状态剖面是常用的方法，并在不断改进中取得了许多成果。值得注意的是，实时性在HGV协同轨迹优化中至关重要。凸优化方法由于具有良好的收敛性能和广泛的适用性，在轨迹优化领域得到了广泛的应用。具有复杂约束和非线性动力学的轨迹优化问题可以通过凸化技术转化为一系列凸优化问题。
[0004]关于多高超声速飞行器协同再入制导问题的研究大多集中在于实现再入段的时间协同。目前的主要方法是分析和设计再入段飞行时间与各状态量的对应关系，校正飞行轨迹实现期望的时间协同。但其不能直接控制末端时间，浪费了求解次数。而且其目标函数致力于保证终端约束，无法满足如最小热流过载等更好的性能指标。因此，针对多飞行器的协同再入轨迹优化问题需要进一步关注和研究。

技术实现思路

[0005]为解决或至少缓解上述问题，本专利技术提出一种多飞行器协同再入轨迹规划方法、系统、电子设备及介质，以提高多飞行器协同再入轨迹规划效率和精度。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一方面，本专利技术提供一种多飞行器协同再入轨迹规划方法，包括：
[0008]建立飞行器的动力学模型，并通过重新定义自变量对所述动力学模型进行改进，生成改进后的飞行器动力学模型；
[0009]根据所述改进后的飞行器动力学模型建立终端时间约束，附加飞行器的其他各项约束确定轨迹规划问题模型；
[0010]对所述轨迹规划问题模型进行处理，得到处理后的轨迹规划问题模型；
[0011]根据期望的初始和终端条件生成可用的初始参考轨迹；
[0012]根据所述处理后的轨迹规划问题模型和所述初始参考轨迹，采用序列凸优化方法
确定多飞行器协同再入轨迹。
[0013]可选地，所述建立高超声速滑翔飞行器的动力学模型，并通过重新定义自变量对所述动力学模型进行改进，生成改进后的飞行器动力学模型，具体包括：
[0014]建立高超声速滑翔飞行器的动力学模型；所述动力学模型采用以时间t为自变量的运动学方程描述飞行器再入段无动力滑翔过程；
[0015]通过重新定义归一化时间τ∈[0,1]为自变量，对所述动力学模型进行改进，生成改进后的飞行器动力学模型其中x＝[r,θ,φ,v,γ,ψ,σ,t]T
为飞行状态向量；r为地心到飞行器的距离，θ和φ分别表示经度和纬度，v是飞行器相对于地球的飞行速度，γ和ψ分别是弹道倾角和速度航向角，σ是倾侧角；u
σ
为倾侧角的变化率；时间控制量f(x,u
σ
)和f
Ω
(x,u
σ
)分别表示所述改进后的飞行器动力学模型中不带有和带有地球自转角速度的项。
[0016]可选地，所述根据所述改进后的飞行器动力学模型建立终端时间约束，附加飞行器的其他各项约束确定轨迹规划问题模型，具体包括：
[0017]根据所述改进后的飞行器动力学模型建立终端时间约束，附加飞行器的其他各项约束确定轨迹规划问题模型P0其中J表示优化函数，表示热流密度；分别是飞行器能承受的热流密度过载n和动压q的无量纲化最大值；g1‑
g3表示约束的函数表达式，K
Q
是热流密度常数，ρ是大气密度，L和D分别是升力和阻力加速度；σ
max
是倾侧角的限幅值；u
σmax
是倾侧角变化率的限幅值；是期望的总飞行时间；r0,θ0,φ0,v0,γ0,ψ0分别表示初始状态量；r
f
,θ
f
,φ
f
,v
f
,γ
f
,ψ
f
分别表示终端时刻状态量；v
fmin
，v
fmax
分别表示期望终端速度的最小值和最大值。
[0018]可选地，所述对所述轨迹规划问题模型进行处理，得到处理后的轨迹规划问题模型，具体包括：
[0019]基于小扰动线性化方法对所述轨迹规划问题模型进行线性化处理和凸化处理，将所述轨迹规划问题模型P0转换为连续凸优化问题模型P1；
[0020]对所述连续凸优化问题模型P1进行离散化处理，得到处理后的轨迹规划问题模型P2。
[0021]可选地，所述根据期望的初始和终端条件生成可用的初始参考轨迹，具体包括：
[0022]根据期望的初始和终端条件确定控制量初始序列其中和分别表示i离散点的倾侧角变化率控制量和时间控制量；
[0023]将所述控制量初始序列代入所述轨迹规划问题模型P0，通过四阶龙格库塔数值积分生成可用的初始参考轨迹。
[0024]另一方面，本专利技术还提供一种多飞行器协同再入轨迹规划系统，包括：
[0025]飞行器建模及模型改进模块，用于建立飞行器的动力学模型，并通过重新定义自变量对所述动力学模型进行改进，生成改进后的飞行器动力学模型；
[0026]轨迹规划问题模型建立模块，用于根据所述改进后的飞行器动力学模型建立终端时间约束，附加飞行器的其他各项约束确定轨迹规划问题模型；
[0027]轨迹规划问题模型处理模块，用于对所述轨迹规划问题模型进行处理，得到处理后的轨迹规划问题模型；
[0028]初始参考轨迹生成模块，用于根据期望的初始和终端条件生成可用的初始参考轨迹；
[0029]协同再入轨迹求解模块，用于根据所述处理后的轨迹规划问题模型和所述初始参考轨迹，采用序列凸优化方法确定多飞行器协同再入轨迹。
[0030]另一方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的多飞行器协同再入轨迹规划方法。
[0031]另一方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现所述的多飞行器协同再入轨迹规划方法。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多飞行器协同再入轨迹规划方法，其特征在于，包括：建立飞行器的动力学模型，并通过重新定义自变量对所述动力学模型进行改进，生成改进后的飞行器动力学模型；根据所述改进后的飞行器动力学模型建立终端时间约束，附加飞行器的其他各项约束确定轨迹规划问题模型；对所述轨迹规划问题模型进行处理，得到处理后的轨迹规划问题模型；根据期望的初始和终端条件生成可用的初始参考轨迹；根据所述处理后的轨迹规划问题模型和所述初始参考轨迹，采用序列凸优化方法确定多飞行器协同再入轨迹。2.根据权利要求1所述的多飞行器协同再入轨迹规划方法，其特征在于，所述建立飞行器的动力学模型，并通过重新定义自变量对所述动力学模型进行改进，生成改进后的飞行器动力学模型，具体包括：建立高超声速滑翔飞行器的动力学模型；所述动力学模型采用以时间t为自变量的运动学方程描述飞行器再入段无动力滑翔过程；通过重新定义归一化时间τ∈[0,1]为自变量，对所述动力学模型进行改进，生成改进后的飞行器动力学模型其中x＝[r,θ,φ,v,γ,ψ,σ,t]
T
为飞行状态向量；r为地心到飞行器的距离，θ和φ分别表示经度和纬度，v是飞行器相对于地球的飞行速度，γ和ψ分别是弹道倾角和速度航向角，σ是倾侧角；u
σ
为倾侧角的变化率；时间控制量f(x,u
σ
)和f
Ω
(x,u
σ
)分别表示所述改进后的飞行器动力学模型中不带有和带有地球自转角速度的项。3.根据权利要求2所述的多飞行器协同再入轨迹规划方法，其特征在于，所述根据所述改进后的飞行器动力学模型建立终端时间约束，附加飞行器的其他各项约束确定轨迹规划问题模型，具体包括：根据所述改进后的飞行器动力学模型建立终端时间约束，附加飞行器的其他各项约束
确定轨迹规划问题模型其中J表示优化函数，表示热流密度；n
max
,q
max
分别是飞行器能承受的热流密度过载n和动压q的无量纲化最大值；g1‑
g3表示约束的函数表达式，K
Q
是热流密度常数，ρ是大气密度，L和D分别是升力和阻力加速度；σ
max
是倾侧角的限幅值；u
σmax
是倾侧角变化率的限幅值；是期望的总飞行时间；r...

【专利技术属性】
技术研发人员：董希旺，黄继开，李清东，于江龙，化永朝，任章，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：