【摘 要】
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针对可重复使用运载器(RLV)再入制导问题,为克服算法复杂度高、时效性差、以及环境扰动引起制导精度降低的问题,提出了一种基于修正方向加速法的再入预测制导方法,通过实时预测落点偏差及性能指标来在线搜索最优控制量增量。该方法以无约束极值理论为基础,将多约束的非线性最优化问题转化为无约束最优化问题。采用修正的方向加速法将多维搜索转化为一维搜索;同时进行最佳搜索方向替换,在性能指标收敛最快的方向上直接搜索
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针对可重复使用运载器(RLV)再入制导问题,为克服算法复杂度高、时效性差、以及环境扰动引起制导精度降低的问题,提出了一种基于修正方向加速法的再入预测制导方法,通过实时预测落点偏差及性能指标来在线搜索最优控制量增量。该方法以无约束极值理论为基础,将多约束的非线性最优化问题转化为无约束最优化问题。采用修正的方向加速法将多维搜索转化为一维搜索;同时进行最佳搜索方向替换,在性能指标收敛最快的方向上直接搜索可行解,降低了算法复杂度并提高了RLV抗扰动能力。仿真结果表明,与单纯形替换法相比,该方法可有效提高制导
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