优化模式决策延迟：末制导系统高机动目标拦截精度提升策略

本文主要探讨了在一致性约束下末制导系统中模式决策延迟对系统性能的重要影响。末制导拦截过程中，由于目标状态的不确定性，如噪声污染和部分不可直接测量的状态，目标状态估计成为一个混合问题，包括基础状态估计和模式决策。这两种任务处理方法——单模和多模，其性能都受到模式决策延迟的显著影响。 在单模方法中，模式决策延迟表现为目标机动的检测延迟，直接影响了系统对目标动态的响应速度。而在多模方法中，它体现在模型概率的收敛时间上，长时间的延迟可能导致估计结果不稳定，从而影响拦截精度。Shinar等人强调，对于高机动目标拦截（HMTI）来说，特别是目标横向加速度估计延迟，是造成非零脱靶量的关键因素。 为了优化系统性能，降低模式决策延迟至关重要。研究者们采取了多种策略来应对这个问题：一是通过设计新型导引律，如基于状态可达集的DGL/C导引律、考虑延迟的DGL/CC以及多信息延迟条件下的微分对策导引律。这些方法旨在适应不同类型的机动目标和延迟情况，减少系统脱靶量。然而，对于HMTI问题，单纯依赖一种估计器和导引律可能不足以应对所有复杂机动。 集成估计导引（Integrated Estimation and Guidance, IEG）方法作为一种新兴策略，通过结合不同精度和带宽的估计器，以及独立的模式决策器，能够在复杂环境下提高末制导系统的精度。逻辑驱动的IEG方法因其潜在的优势，成为未来研究的重点。这种方法能够更好地处理不确定性，并通过实时调整来适应模式决策延迟，从而提升整体拦截任务的执行效果。 总结来说，本文的核心知识点包括：末制导系统中模式决策延迟的重要性、混合状态估计方法的分类及其影响、新型导引律设计以应对延迟、集成估计导引在解决模式决策延迟问题上的应用，以及逻辑驱动的IEG方法的前景。这些研究旨在提高末制导系统的稳定性和准确性，确保在实际操作中能够有效地进行目标拦截。