《高速强机动目标制导方法优化途径：不同优化途径能力分析》

基于高速飞行器拦截系统优化方法的要求，本文分析了优化制导方法的不同途径。在逆动力学问题概念的定性层面，考察了经典最优控制理论及其采用局部优化和基于二次-双二次性能泛函极小的局部优化改进形式的能力。此外，还评估了所有途径优化信息支持的方法。

制导系统的军事与技术完善程度很大程度上取决于控制律及其信息支持的优化方法，这构成了其发展的基础。目前，许多已知的优化方法在不同程度上满足了精确且成本效益高的作战要求[1]。其中值得注意的是最优控制统计理论（STOC）的方法，这些方法用于在精度和控制成本方面联合设计最佳制导系统。这些方法基于最小化二次性能泛函的原理，该泛函既包含控制误差，也包含控制实现的能量成本。

在这类优化方法中，有必要区分相当复杂的经典STOC方法（确保整个拦截时间内制导系统的最优性[2–9]）和更简单的方法（确保其在每个当前时刻的局部最优性[2–4, 10–12]）。在各种用途的复杂技术系统的实际开发中，也采用了基于逆动力学问题（IDP）概念的设计方法[13–18]。其特点在于在控制设计过程中能足够简便地考虑各种非线性因素。在忽略控制信号能量消耗的设计方法中，梯度法应用最为广泛[1, 19]。这些方法根据在系统运行区间上具有极值的不同性能泛函来优化控制律。

信息系统的优化常采用卡尔曼滤波器的各种改进形式[3, 4, 20–23]。近来，在先验不确定性条件下运行的系统设计中，基于神经网络方法的所谓智能优化方法[24, 25]日益流行。文献[26]中对优化方法要求的分析首先表明了形成非平稳制导方法的可能性、在给定的应用条件和约束域内运行的可能性，以及通过载体的动态特性实现和估计制导方法中所用坐标的可能性。需要注意的是，后一种可能性只能基于特定制导方法的设计结果进行评估。

已有文献详细讨论了实现非平稳制导方法的实用途径，这些方法能够在飞行过程中改变控制和信息优先级，其基础是时变状态模型以及作为距离和速度函数的精度和成本效益运行的惩罚矩阵系数[4]。还考虑了基于经典STOC方法（采用Letov-Kalman表述形式）及其局部改进形式（将目标与拦截器的动态特性差异视为扰动）的高速飞行器（HSA）制导律设计方法。下文我们定性评估了优化高速飞行器制导方法的不同途径，这些途径在不同程度上符合文献[26]中讨论的要求。需注意，下文提及的章节和公式采用双编号系统：第一个数字对应研究的部分，第二个数字对应章节或公式。