自适应神经网络制导律设计：高超声速飞行器精准跟踪

"该文提出了一种自适应高超声速飞行器跟踪制导律设计方法，主要解决了在高超声速飞行器再入制导过程中由于高精度数学模型难以获取而带来的问题。该方法基于神经网络控制理论，利用同步扰动随机逼近（SPSA）技术来估计神经网络的权重，以此生成制导指令，简化了传统制导律设计中的建模步骤。通过拉偏仿真和与LQR方法的对比，验证了所提方法的鲁棒性和精度优势。" 高超声速飞行器在现代科技发展中扮演着重要角色，其高速、长距离飞行的特点带来了诸多挑战，特别是在再入地球大气层的滑翔阶段。这个阶段不仅要求飞行器能够精确控制飞行轨迹，还要能有效地消耗其巨大的动能。传统的制导律设计往往需要精确的飞行器模型，但这种模型的获取和建立过程复杂且耗时。 本文提出了一种创新的自适应跟踪制导律设计策略，它不再依赖于飞行器的详细动力学模型。该方法的核心在于神经网络控制理论的应用，神经网络作为一种非线性函数逼近工具，可以有效处理复杂的系统行为。通过同步扰动随机逼近（SPSA）方法，能够在未知模型的情况下实时调整神经网络的权重，从而适应飞行器的实际动态变化，生成适应性的制导指令。 SPSA是一种参数估计方法，它通过对系统参数进行小幅度随机扰动，然后根据系统响应的差异来估计参数，这种方法在存在不确定性或噪声的环境中表现出了良好的性能。在本文中，SPSA被用于估计神经网络的权重，使得制导律能够快速适应飞行条件的变化，提供精确的制导指令。 为了验证新方法的有效性，进行了多种参数的拉偏仿真，结果显示，该制导律在面对模型不确定性时具有良好的鲁棒性。此外，通过与线性二次调节器（LQR）方法的对比，证明了自适应方法在应对复杂环境和不确定性时的优越性。最后，通过蒙特卡洛打靶仿真进一步确认了该算法的高精度跟踪能力和强大的鲁棒性能。 这项工作为高超声速飞行器的制导律设计提供了一个新的思路，即通过神经网络和SPSA相结合，实现无模型或弱模型条件下的高效跟踪控制。这种方法减少了对精确数学模型的依赖，简化了设计流程，同时保证了制导的精度和稳定性，对于未来高超声速飞行器的控制技术发展具有重要启示意义。