✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
基于灵活最终时间约束的微分动态规划(FFT-CDDP)导弹轨迹优化,是针对导弹在复杂任务场景中(如需要动态调整攻击时机、适应目标机动或能量约束),通过优化轨迹与终端时间,实现高精度、高机动性、低能耗的轨迹规划方法。其核心是将 “终端时间” 从固定参数转为优化变量,结合连续微分动态规划(CDDP)的局部二次近似与迭代优化能力,解决非线性、带约束的导弹轨迹优化问题。以下从模型构建、算法框架、关键技术等方面展开说明:
一、导弹动力学模型与状态描述
导弹轨迹优化的基础是精确的动力学模型,通常采用三自由度(3DOF)质心运动模型(忽略姿态细节,聚焦位置与速度变化),适用于远程弹道或巡航导弹的轨迹规划。

⛳️ 运行结果




📣 部分代码
function coefficients = halo_third_order_coeffs(c_n)
% Compute annoying long list of third-order coefficients for halo
% orbits
%% Unpack
c1 = c_n(1);
c2 = c_n(2);
c3 = c_n(3);
c4 = c_n(4);
%% Freqs
lambda = sqrt((c2 + sqrt(9*c2^2 - 8*c2)))/2;
wp = sqrt((2 - c2 + sqrt(9*c2^2 - 8*c2)))/2;
wv = sqrt(c2);
kappa = (wp^2 + 1 + 2*c2)/(2*wp);
%% Coeffs
a_mat = zeros(3,4);
b_mat = zeros(3,2);
d_mat = zeros(3,2);
d_vec = zeros(2,1);
s_vec = zeros(2,1);
l_vec = zeros(2,1);
d1 = 3*lambda^2/kappa*(kappa*(6*lambda^2 - 1) - 2*lambda);
d2 = 8*lambda^2/kappa*(kappa*(11*lambda^2 - 1) - 2*lambda);
a21 = 3*c3*(kappa^2 - 2)/(4*(1+2*c2));
a22 = 3*c3/(4*(1+2*c2));
a23 = -3*c3*lambda/(4*kappa*d1)*(3*kappa^3*lambda - 6*kappa*(kappa - lambda) + 4);
a24 = -3*c3*lambda/(4*kappa*d1)*(2 + 3*kappa*lambda);
b21 = -3*c3*lambda/(2*d1)*(3*kappa*lambda - 4);
b22 = -3*c3*lambda/d1;
d21 = -c3/(2*lambda^2);
a31 = -9*lambda/(4*d2)*(4*c3*(kappa*a23 - b21) + kappa*c4*(4 + kappa^2)) + ...
(9*lambda^2 + 1 - c2)/(2*d2)*(3*c3*(2*a23 - kappa*b21) + c4*(2 + 3*kappa^2));
a32 = -9*lambda/(4*d2)*(4*c3*(3*kappa*a24 - b22) + kappa*c4) - ...
(-3*(9*lambda^2 + 1 - c2))/(2*d2)*(c3*(kappa*b22 + d21 - 2*a24) - c4);
b31 = 3/(8*d2)*8*lambda*(3*c3*(kappa*b21 - 2*a23) - c4*(2 + 3*kappa^2)) + ...
3/(8*d2)*(9*lambda^2 + 1 + 2*c2)*(4*c3*(kappa*a23 - b21) + kappa*c4*(4 + kappa^2));
b32 = 9*lambda/d2*(c3*(kappa*b22 + d21 - 2*a24) - c4) + ...
3*(9*lambda^2 + 1 + 2*c2)/(8*d2)*(4*c3*(kappa*a24 - b22) + kappa*c4);
d31 = 3/(64*lambda^2)*(4*c3*a24 + c4);
d32 = 3/(64*lambda^2)*(4*c3*(a23 - d21) + c4*(4 + kappa^2));
s1 = (2*lambda*(lambda*(1+kappa^2) - 2*kappa))^(-1)*(3/2*c3*(2*a21*(kappa^2 - 2) - a23*(kappa^2 + 2) - 2*kappa*b21) - 3/8*c4*(3*kappa^4 - 8*kappa^2 + 8));
s2 = (2*lambda*(lambda*(1+kappa^2) - 2*kappa))^(-1)*(3/2*c3*(2*a22*(kappa^2 - 2) - a24*(kappa^2 + 2) + 2*kappa*b22 + 5*d21) + 3/8*c4*(12 - kappa^2));
l1 = -3/2*c3*(2*a21 + a23 + 5*d21) - 3/8*c4*(12 - kappa^2) + 2*lambda^2*s1;
l2 = 3/2*c3*(a24 - 2*a22) + 9/8*c4 + 2*lambda^2*s2;
%% Assign
a_mat(2,1) = a21;
a_mat(2,2) = a22;
a_mat(2,3) = a23;
a_mat(2,4) = a24;
a_mat(3,1) = a31;
a_mat(3,2) = a32;
b_mat(2,1) = b21;
b_mat(2,2) = b22;
b_mat(3,1) = b31;
b_mat(3,2) = b32;
d_mat(2,1) = d21;
d_mat(3,1) = d31;
d_mat(3,2) = d32;
s_vec(1) = s1;
s_vec(2) = s2;
l_vec(1) = l1;
l_vec(2) = l2;
d_vec(1) = d1;
d_vec(2) = d2;
coefficients = struct('a',a_mat,'b',b_mat,'d',d_mat,'s12',s_vec,'l12',l_vec,'d12',d_vec);
end
🔗 参考文献
[1]王亚敏.深空探测低能量逃逸与捕获轨道设计研究[J].北京理工大学, 2015.
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌟 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化
🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
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
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
8579

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



