基于梯度粒子群算法的纵横向机动跳跃弹道设计及优化

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1、第27卷第3期弹道学报Vol.27No.32015年9月JournalofBallisticsSept.2015基于梯度粒子群算法的纵横向机动跳跃弹道设计及优化鲜勇,李少朋,李振华,刘炳琪,常燕(第二炮兵工程大学七系,西安710025)摘要:为了增强导弹弹道的机动性能和突防效果,采用2级发动机多次点火及横向机动技术,建立了纵横向机动跳跃弹道模型。针对模型中弹道计算时间长、优化参数多的问题,提出并设计了梯度粒子群算法,将梯度搜索的思想融入到粒子群算法中搜索全局最优解,相应改变微粒速度位置向量的更新方式。仿真结果表明,该算法能够有效地解决纵横向机动跳跃弹道模型的优化问题并

2、具有快速收敛性。关键词:机动突防;横向机动;纵向跳跃;优化设计;粒子群算法中图分类号:V412.1文献标识码:A文章编号:1004-499X(2015)03-0001-06DesignandOptimizationofVerticalWavyandCrosswiseManeuveringTrajectoryBasedonGradsParticleSwarmAlgorithmXIANYong,LIShao-peng,LIZhen-hua,LIUBing-qi,CHANGYan(TheSeventhDepartment,TheSecondArtilleryEngineer

3、ingUniversity,Xi’an710025,China)Abstract:Toimprovetrajectorymaneuverabilityandpenetrationeffect,themodelofverticalwavyandcrosswisemaneuveringtrajectorywasestablishedbyusingthetechnologyofrepeatedlyignitionandcrosswisemaneuvering.Inviewofmorecomputingtimeandmultiparameter,gradsparticlesw

4、armalgorithmwasputforwardanddevised,andtheideaofgradssearchwasblendedinthePSO,andtheupdatingmodelofeachparticle’spositionandvelocitywaschangedaccordingly.Thesimulationindicatesthattheverticalwavyandcrosswisemaneuveringtrajectorycanbeeffectivelyoptimizedbythealgorithm,andthealgorithmhasf

5、astconvergencespeed.Keywords:maneuverpenetration;crosswisemaneuvering;verticalwavy;optimizationdesign;particleswarmalgorithm在导弹防御系统不断发展的今天,弹道导弹突不易实现;文献[4]提出了跳跃式弹道方案,延缓了防技术是提高弹道导弹生命力和战斗力的重要手导弹防御系统的早期预警时间,但该方案的设计缺[1]段。机动变轨技术作为重要的突防手段得到了广乏对反导系统的对抗性分析,未能根据反导系统的[2]泛的研究,该技术包括中段机动变轨技术、智能突工作流程提

6、出有效的突防措施,且弹道的跳跃仅在[3]射面内进行,限制了导弹的机动性能。防技术等,对于中段无目的突防手段,其突防效能极其有限;智能突防技术在导弹飞行中段能够有效近年来,现代启发式算法在弹道优化领域得到[5-7]地实现主动规避式突防,但该方案需要突破对大气了广泛的应用,但对于计算量大、优化参数多的层外动能拦截器(exoatmospherickillvehicle,复杂模型优化问题,该类算法在计算时间上很难满EKV)的跟踪探测及机动后制导律设计2项技术,足要求。收稿日期:20140408基金项目:国家自然科学基金项目(61304231)作者简介:鲜勇(1972-),男,

7、教授,研究方向为飞行器设计、制导理论等。E-mail:lishaopeng7172@163.com。2弹道学报第27卷本文以我国现有导弹技术为基础,针对敌导弹2级机动Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ段:防御系统工作流程提出一种纵横向机动跳跃弹道技̇v=ȧv̇v(2)P+g+c+e术,通过对俯仰、偏航飞行程序,初始瞄准方位角,无动力飞行Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ段及自由段:2级发动机开关机时间等参数的设计构建弹道模̇v=g+̇vc+̇ve(3)型;并针对这种迭代计算时间长、优化参数多的复杂式中:aP,aR,g,̇vc,̇ve分别为导弹所受的推力、空气优化模型,提出并设计了梯度粒子群算法,

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