题目：基于PSO的高超声速飞行器轨迹优化与制导方法研究

高超声速飞行器的相关技术理论一直是各国争相研究的热点，而轨迹优化和制导技术是其中的关键之一，是其能够安全、准确地完成飞行任务的先决条件。然而由于高超声速飞行器气动环境复杂、过程约束严格、非线性强的特点，给轨迹优化和制导设计带来了极大的困难，本文将针对此问题进行研究。
一、在半速度坐标系下建立了高超声速飞行器的六元再入运动方程组，分析了再入过程中的过程约束、终端约束以及控制变量约束的意义和模型，为后续的研究工作提供基础。
二、研究了粒子群智能优化算法(PSO)基本原理，分析了PSO 算法的基本流程和优势，针对粒子群算法中存在的早熟收敛、容易陷入局部最优解的问题，提出了几项改进策略。并提出了一种改进的PSO 算法应用方式，不直接离散控制变量，而是将控制变量表示成一系列参数待定的基函数的叠加形式，为后面的仿真分析环节提供基础。
三、研究了改进PSO 算法在高超声速飞行器的再入轨迹优化问题中的应用，对于横向航程最大、再入吸收热最小、禁飞区躲避三种不同的性能指标分别进行了仿真分析。
四、研究了PSO 算法在高超声速飞行器的再入制导问题中的应用。首先提出一种在线跟踪制导方法，但通过仿真发现该算法的制导精度不高，鲁棒性较差。随后，提出了一种在线最优制导方法，算法不再依赖参考轨迹，而是在每个制导周期重新计算整条再入轨迹，使得飞行器的预测再入终端与期望终端的误差最小。仿真分析可知，该方法的制导精度较高，鲁棒性较强。
五、研究了模型预测静态规划法(MPSP)在轨迹优化和再入制导问题中的应用。与PSO 方法相结合，可以实现再入轨迹的快速规划，并应用于再入制导问题中，算法精度很高，具有良好的发展前景。