本發(fā)明屬于制導，尤其涉及信息不透明下巡飛彈對機動目標抵近搜索和精確打擊方法。

背景技術(shù)：

1、巡飛彈是先進的無人機技術(shù)和彈藥技術(shù)有機融合的新式制導武器，能在低空、低速的條件下到達指定目標區(qū)域上空執(zhí)行“巡弋飛行”、“待命”、“偵察”、“打擊”等多種作戰(zhàn)任務(wù)，它不僅能同傳統(tǒng)彈藥一樣發(fā)射于不同的投放平臺，也可以向無人機一樣對作戰(zhàn)區(qū)域進行巡航偵察，成本低于巡航導彈，能夠快速進入目標區(qū)域，具有發(fā)射速度快、滯空時間長、戰(zhàn)術(shù)靈活等特點，可以將作戰(zhàn)場中的戰(zhàn)場偵察、目標識別、毀傷效果評估等完美融為一體，具備迅速響應(yīng)和精準打擊能力?，F(xiàn)有的精確打擊軌線生成方法主要包括遺傳算法、粒子群算法在內(nèi)的啟發(fā)式算法，傳統(tǒng)制導律算法，以及飛行擴展節(jié)點法在內(nèi)的傳統(tǒng)圖搜索算法等。但以上研究很少考慮在信息不透明環(huán)境下巡飛彈精確打擊機動目標軌線生成問題。

2、目前巡飛彈精確打擊機動目標軌線生成方法存在以下缺陷：

3、1)在軌跡規(guī)劃與任務(wù)變更軌跡重構(gòu)方面，目前研究與應(yīng)用較為廣泛的啟發(fā)式算法雖然實現(xiàn)簡單，運行穩(wěn)定，但依賴于全局場景信息，計算量會隨著探索空間的增大、影響因素復雜度的升高而成指數(shù)上漲。對于復雜戰(zhàn)場環(huán)境中敵方態(tài)勢變化，算法必須重新運行，難以兼顧在線實時性和全局最優(yōu)性。

4、2)在目標精準打擊方面，敵方關(guān)鍵目標可能具有機動逃逸能力，可能通過蛇形機動等機動方式躲避我方巡飛彈打擊，導致我方巡飛彈脫靶率上升。現(xiàn)有的傳統(tǒng)制導率方法修正的算法(偏置比例制導律、最優(yōu)制導律等)大多針對靜止目標，或者依賴于苛刻的假設(shè)條件，且缺乏長勢決策能力，無法應(yīng)對我動敵動的博弈場景?；谧顑?yōu)控制或啟發(fā)式算法的軌線生成方法優(yōu)化時間長，依賴于場景信息與敵方機動參數(shù)的精確信息，難以滿足機動目標精打的實時響應(yīng)需求。

5、總之，目前巡飛彈軌跡動態(tài)規(guī)劃主要依賴于“人在回路內(nèi)”的指控模式，武器指揮控制的自動化水平不高，迫切需要研制智能化的巡飛彈機動目標精確打擊技術(shù)。在信息不透明作戰(zhàn)環(huán)境下，敵方目標信息無法準確獲取，同時，敵方目標可能具備躲避打擊的機動能力。在目標抵近搜索階段，巡飛彈對信息不完備作戰(zhàn)環(huán)境適應(yīng)能力較差，現(xiàn)有的軌跡規(guī)劃算法在線調(diào)整困難，無法應(yīng)對目標變化或任務(wù)變更下在線軌跡重構(gòu)的快速性和準確性需求；在目標精確打擊階段，目標通過急動急停急轉(zhuǎn)等機動模式躲避攻擊，現(xiàn)有目標精打算法缺乏長勢決策能力，存在脫靶量上升的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供信息不透明下巡飛彈對機動目標抵近搜索和精確打擊方法，以解決在目標抵近搜索階段，巡飛彈對信息不完備作戰(zhàn)環(huán)境適應(yīng)能力較差，現(xiàn)有的軌跡規(guī)劃算法在線調(diào)整困難，無法應(yīng)對目標變化或任務(wù)變更下在線軌跡重構(gòu)的快速性和準確性需求；在目標精確打擊階段，目標通過急動急停急轉(zhuǎn)等機動模式躲避攻擊，現(xiàn)有目標精打算法缺乏長勢決策能力，存在脫靶量上升的問題。

2、本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：信息不透明下巡飛彈對機動目標抵近搜索和精確打擊方法，其特征在于，包括：

3、步驟1：利用a*算法計算巡飛彈到達目標的航跡，并對該航跡進行平滑處理；

4、步驟2：根據(jù)平滑處理后的航跡計算出制導律，并以制導律為動作、以巡飛彈的向量為狀態(tài)利用深度學習網(wǎng)絡(luò)進行交互學習，進而對制導律進行優(yōu)化使得巡飛彈對目標完成精確打擊；

5、其中，步驟1中a*算法的回報函數(shù)為：

6、g＝α×q+β×b；

7、

8、

9、式中，α、β分別代表兩者的權(quán)重值；q為重要性概率的歸一值；b為路程長度歸一值；p為原始重要性概率，q+p＝1；llong為最長路程長度；lshort為最短路程長度；lnow為當前路程長度。

10、進一步地，其中，步驟2中深度學習網(wǎng)絡(luò)的獎勵函數(shù)為：

11、

12、式中，表示第i個時間步修正后的單步獎勵；ri為第i個時間步修正前的單步獎勵，即密集型事件引導回報和稀疏型終態(tài)回報之和；γa為衰減因子，τ為該回合智能彈藥進行的總時間步數(shù)，g為該回合結(jié)束時獲得的終態(tài)回報；

13、其中，密集型事件引導回報函數(shù)為：

14、rexp＝w1×(r1+r2)+w2×r3，

15、式中，w1、w2分別表示上述密集回報的權(quán)重系數(shù)；

16、其中，

17、r1＝distmt_old-distmt_now；r2＝vm×cosε；r3＝distmo_now-distmo_old；式中，distmt_old表示智能彈藥與目標上一時刻的距離，distmt_now表示智能彈藥與目標當前時刻的距離；vm表示智能彈藥速度，ε表示智能彈藥速度矢量與目標視線之間的夾角；distmo_now表示智能彈藥與禁飛區(qū)當前時刻的距離，distmo_old表示智能彈藥與禁飛區(qū)上一時刻的距離。

18、進一步地，其中，步驟2中巡飛彈的向量為：

19、

20、式中，distmt為彈目距離、ym為彈藥俯仰角、ψm為彈藥偏航角、εmt為彈目視線傾角，βmt為彈目視線偏角、vm為彈藥速度、dt為時間約束，dv為終端速度，da為終端角度。

21、本發(fā)明的有益效果是：

22、本發(fā)明是面向信息不透明環(huán)境下巡飛彈機動目標精確打擊技術(shù)，針對作戰(zhàn)過程中敵方目標可能存在隱真示假現(xiàn)象，以及我方傳感器觀測精度受限導致敵方目標位置信息獲取不精確的問題，巡飛彈可以結(jié)合不可跨越區(qū)域約束與飛行約束，快速生成自主搜索方案，重構(gòu)軌線，完成敵方目標的精確定位；在發(fā)現(xiàn)敵方目標后，針對目標機動逃逸行為，巡飛彈能夠生成具有前瞻特性的機動策略，預判目標未來機動路線，提高打擊精度；

23、本發(fā)明能夠?qū)⒋蟛糠周壽E優(yōu)化計算量轉(zhuǎn)移至離線訓練階段，在目標信息不精確的情況下，巡飛彈可以在線端到端生成機動策略，滿足精打算法時敏性要求，實現(xiàn)ooda環(huán)的快速閉合；

24、本發(fā)明利用交互式自學習方法使巡飛彈在離線環(huán)境中自發(fā)學習，應(yīng)對敵方目標各類逃逸模式的機動策略，在線端到端生快速生成機動目標精打制導軌線，滿足作戰(zhàn)時敏性要求，針對敵方目標存在隱真示假，陣地轉(zhuǎn)移等行為，根據(jù)敵方潛在機動能力對其可能存在的作戰(zhàn)區(qū)域進行快速覆蓋搜索；解決針對定位后的機動目標精打問題。

技術(shù)特征：

1.信息不透明下巡飛彈對機動目標抵近搜索和精確打擊方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息不透明下巡飛彈對機動目標抵近搜索和精確打擊方法，其特征在于，其中，步驟2中深度學習網(wǎng)絡(luò)的獎勵函數(shù)為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息不透明下巡飛彈對機動目標抵近搜索和精確打擊方法，其特征在于，其中，步驟2中巡飛彈的向量為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了信息不透明下巡飛彈對機動目標抵近搜索和精確打擊方法，包括：步驟1：利用A*算法計算巡飛彈到達目標的航跡，并對該航跡進行平滑處理；步驟2：根據(jù)平滑處理后的航跡計算出制導律，并以制導律為動作、以巡飛彈的向量為狀態(tài)利用深度學習網(wǎng)絡(luò)進行交互學習，進而對制導律進行優(yōu)化使得巡飛彈對目標完成精確打擊；本發(fā)明可以結(jié)合不可跨越區(qū)域約束與飛行約束，快速生成自主搜索方案，重構(gòu)軌線，完成敵方目標的精確定位；在發(fā)現(xiàn)敵方目標后，針對目標機動逃逸行為，巡飛彈能夠生成具有前瞻特性的機動策略，預判目標未來機動路線，提高打擊精度。

技術(shù)研發(fā)人員：黎海青,裴瀏玉,孫浩,曹傳碩,梁彥
受保護的技術(shù)使用者：西北工業(yè)大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21