【摘 要】
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针对高速飞行器的上升段制导问题,提出了一种基于模型预测静态规划(Model Predictive Static Programming,MPSP)算法的自适应制导方法,实现了在存在不确定情况下高速飞行器对
【机 构】
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华中科技大学人工智能与自动化学院,多谱信息处理技术国家级重点实验室
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针对高速飞行器的上升段制导问题,提出了一种基于模型预测静态规划(Model Predictive Static Programming,MPSP)算法的自适应制导方法,实现了在存在不确定情况下高速飞行器对期望末端状态的高精度制导。MPSP算法在求解带末端约束的两点边值问题方面具有高效性,能够实现飞行过程中制导指令的快速计算。此外,考虑到MPSP算法是一种依赖于模型的算法,而复杂多变的大气环境带来了气动参数的不确定性。采用带遗忘因子的递归最小二乘法(Recursive Least Squares,RLS)在
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