【导弹】基于matlab拦截目标的中程空对空导弹进行稳健和自适应控制

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🔥 内容介绍

在现代空战中，中程空对空导弹作为夺取制空权的核心武器，其拦截精度与抗干扰能力直接决定作战效能。面对高机动目标、复杂电磁环境及气动参数摄动等挑战，传统控制方法难以满足实战需求。本文聚焦中程空对空导弹的稳健控制与自适应控制技术，探讨如何在不确定性条件下实现对目标的高精度拦截，为导弹制导控制系统设计提供理论与技术参考。

一、中程空对空导弹控制面临的核心挑战

中程空对空导弹的拦截过程涉及复杂的多体动力学与环境交互，其控制系统需应对多重不确定性因素：

（一）目标机动特性的未知性

现代作战飞机普遍具备过失速机动能力，可在短时间内实现 6-9g 的过载机动，目标的加速度、角速度等运动参数呈现强非线性变化。传统基于常值加速度假设的制导律（如比例导引法）易产生显著脱靶量，尤其在拦截末端（距离目标 5km 以内）误差累积效应更为突出。

（二）气动参数的时变特性

导弹在跨音速（0.8-1.2 马赫）和高空（15-20km）飞行时，气动系数（升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数等）会随马赫数、攻角及高度发生剧烈变化。例如，当攻角超过 15° 时，弹体可能出现非线性气动耦合现象，导致动态特性偏离标称模型，传统 PID 控制的鲁棒性难以覆盖此类参数摄动。

（三）外部干扰的随机性

战场环境中的大气湍流、电磁干扰及红外诱饵等因素，会对导弹的姿态控制与导引精度产生显著影响。实测数据表明，强度为 8 级的大气湍流可使导弹侧偏位移增加 0.5-1.2m，而宽频谱电磁干扰可能导致导引头测量噪声增幅达 30% 以上。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Define pointers to state variables

%--------------------------------------------------------------------------

% Pointers to states

sel_beta = 1;

sel_RT1  = 2;

sel_RT2  = 3;

sel_RM1  = 4;

sel_RM2  = 5;

sel_VT1  = 6;

sel_VT2  = 7;

sel_VM1  = 8;

sel_VM2  = 9;

% Preallocate solution vector

%--------------------------------------------------------------------------

dy = [0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0];

% Preliminary terms to compute DE RHS

%--------------------------------------------------------------------------

% target and missile velocity magnitudes

VT = sqrt(y(sel_VT1)^2 + y(sel_VT2)^2 );

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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