一种凸元学习多约束制导方法技术

本发明专利技术公开了一种凸元学习多约束制导方法，包括以下步骤：设置飞行器制导运动模型；基于制导运动模型，以飞行器与目标之间的距离作为决策变量，设置第一制导优化模型；采用序列凸优化方法求解第一制导优化模型，获得制导律。本发明专利技术公开的凸元学习多约束制导方法，采用凸优化和元学习相结合的思想，以高效的凸优化算法求加快离线训练网络和在线制导应用时的计算速度；并利用元学习提高计算制导方法的可靠性，同时有效降低了深度学习对样本的需求量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种凸元学习多约束制导方法，属于飞行器控制。

技术介绍

1、飞行器在飞行过程中可能出现任务目标改变的情况，即出现制导任务偏差。

2、传统的飞行器制导方式，例如基于迁移学习等的制导方法等，在新旧制导任务偏差较大时，会出现无法完成制导任务的情况。

3、因此，有必要对现有的制导方法进一步研究，以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服上述问题，本专利技术人进行了深入研究，提出了一种凸元学习多约束制导方法，包括以下步骤：

2、s1、设置飞行器制导运动模型；

3、s2、基于制导运动模型，以飞行器与目标之间的距离作为决策变量，设置第一制导优化模型；

4、s3、采用序列凸优化方法求解第一制导优化模型，获得制导律。

5、在一个优选的实施方式中，s1中，所述飞行器制导运动模型以飞行器与目标距离r为自变量设置，

6、

7、其中，v表示飞行器的速度，r为飞行器与目标之间的距离，λ为飞行器与目标视线角，ε为前置角，θ为航向本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种凸元学习多约束制导方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

6.根据权利要求3所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种凸元学习多约束制导方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的凸元学习多约束制导方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：王江，胡钦栋，李虹言，范世鹏，李志超，朱少波，侯淼，王鹏，王磊，徐超，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：