题目：再入高超声速飞行器制导方法研究

高超声速飞行器具有快速响应、高机动性、大航程等特点，在军事和民用方面都具广阔的应用前景。本文对高超声速飞行器再入制导方法进行了研究，着眼于提高再入制导方法的精确性、自适应性、指令快速生成能力和抗干扰能力。主要研究内容包括：

(1) 建立并分析了高超声速飞行器再入三自由度运动学方程，分析了飞行器再入过程中的路径约束及终端约束条件，为后续制导方法的研究奠定了基础。

(2) 针对高超声速飞行器同时满足过程约束、终端约束及禁飞圆约束的再入制导问题，研究了一种新的规避禁飞圆的预测校正制导方法。纵向制导利用拟平衡滑翔条件将过程约束转化为侧倾角约束，结合数值预测校正方法设计倾侧角大小；将禁飞圆区域约束实时转化为航向角约束，设计并运用航向角偏差走廊动态补偿策略，形成新的偏差走廊来控制侧倾角符号，从而导引规避禁飞圆。分析及仿真结果表明，该方法不依赖于标准轨迹，对不同的禁飞圆具备自适应能力，能满足终端约束和过程约束，成功规避禁飞圆，制导和落点精度高并具有鲁棒性。

(3) 研究了一种基于能量分段的混合制导方法。建立以能量为自变量的三自由度运动学方程。纵向制导在初始下降段采用定倾侧角飞行，在拟平衡滑翔段基于剩余航程随能量单调变化的特性，用航路点将标准轨迹进行分段，然后分段进行在线预测校正制导。侧向制导基于横程与能量的近似线性关系，设计了由分段漏斗形横程走廊控制的侧倾角反转逻辑，以保证侧向制导精度。分析研究和仿真结果表明该方法易于实现，有效减小了制导指令的解算时间，制导和落点精度高，且对再入初始偏差及过程扰动不敏感。

(4) 基于智能控制算法的自组织能力、自适应能力、自学习能力和强鲁棒性特性，研究了一种基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的再入预测校正制导方法。针对高超声速飞行器再入运动模型的非线性特性，设计并利用Matlab建立了自适应神经模糊系统控制器，并将该智能控制器应用于再入制导系统中。分析研究和仿真结果表明了该制导方法的有效性，制导指令解算时间小，制导和落点精度高且对再入初始偏差及过程扰动不敏感。