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基于DDPG-LQR的高超声速飞行器时间协同再入制导
1
作者 宋志飞 吉月辉 +2 位作者 宋雨 刘俊杰 高强 《导弹与航天运载技术(中英文)》 北大核心 2025年第1期57-64,共8页
针对多高超声速飞行器协同作战的特点,提出一种基于深度策略性梯度和线性二次型调节器(Deep Deterministic Policy Gradient-Linear Quadratic Regulator,DDPG-LQR)的时间协同再入制导方案。首先,采用序列凸优化方法生成满足多个约束的... 针对多高超声速飞行器协同作战的特点,提出一种基于深度策略性梯度和线性二次型调节器(Deep Deterministic Policy Gradient-Linear Quadratic Regulator,DDPG-LQR)的时间协同再入制导方案。首先,采用序列凸优化方法生成满足多个约束的时间协同再入轨迹及其相应的稳态控制量,并且采用Radau伪谱法离散运动学方程,以提高轨迹优化离散精度。其次,采用线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)跟踪时间协同再入轨迹。为了提高协同制导精度和制导效果,采用深度策略性梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)在线优化LQR的权重矩阵系数。在DDPG算法中,通过引入合适的奖励函数来提高算法的优化性能。仿真结果表明,在初始状态误差和不确定性的情况下,通过与传统的LQR控制器相比,本文所提出的协同制导方案具有更好的协同制导精度和制导效果。 展开更多
关键词 多高超声速飞行器 协同制导 序列凸优化 深度策略性梯度 线性二次型调节器
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安全走廊约束的无人机轨迹序列凸优化方法
2
作者 王祝 张振鹏 +1 位作者 张梦通 徐广通 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第1期134-144,共11页
针对无人机时间最优轨迹规划的序列凸优化方法存在初值敏感与收敛能力弱等不足,提出了一种基于安全飞行走廊约束的序列凸优化方法(safe flight corridor-sequential convex programming,SFC-SCP)。通过前端路径规划获得避障路径,用以构... 针对无人机时间最优轨迹规划的序列凸优化方法存在初值敏感与收敛能力弱等不足,提出了一种基于安全飞行走廊约束的序列凸优化方法(safe flight corridor-sequential convex programming,SFC-SCP)。通过前端路径规划获得避障路径,用以构建安全飞行走廊,即为每个轨迹点构建一个不含障碍的凸多边形安全区域,将非凸避障约束转换为线性不等式约束,以提高规划收敛能力。后端使用序列凸优化方法将安全走廊约束下的非线性轨迹优化问题转换为一系列凸规划子问题进行逐次求解,降低问题的复杂度。其中,轨迹优化的初始解基于前端规划的避障路径构建,以缓解局部优化算法的初值敏感问题。仿真对比结果表明SFC-SCP算法在规划成功率、计算时效性和飞行时间最优性等方面相比于SCP有较大提升。 展开更多
关键词 四旋翼 轨迹规划 安全飞行走廊 序列凸优化 时间最优轨迹
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基于改进信赖域的空空导弹轨迹快速凸优化方法
3
作者 曾钰文 章惠君 廖雪阳 《航空兵器》 北大核心 2025年第3期64-71,共8页
针对空空导弹中制导段传统制导律在多非线性约束处理方面的不足,通过序列凸优化方法(SCP)对中制导轨迹进行优化,设计了一种改进信赖域算法以提升优化过程的收敛性能。首先,以纵向平面内的空空导弹运动学模型为研究对象,综合考虑端点约... 针对空空导弹中制导段传统制导律在多非线性约束处理方面的不足,通过序列凸优化方法(SCP)对中制导轨迹进行优化,设计了一种改进信赖域算法以提升优化过程的收敛性能。首先,以纵向平面内的空空导弹运动学模型为研究对象,综合考虑端点约束、过程约束及状态量约束条件,通过对原状态方程及约束条件进行线性化处理和离散化转换,构建了标准的凸优化问题模型。在此基础上,分析并改进了信赖域算法,采用两阶段求解策略:第一阶段解决参考轨迹导致的终端约束违背问题,第二阶段实现向最优轨迹的快速收敛,从而显著提升凸优化问题的求解效率和收敛稳定性。通过数字仿真试验对比分析了所提算法与伪谱法等方法的最优性和收敛性,结果表明所提算法能快速生成符合要求的中制导轨迹,为目标机动条件下的空空导弹自主在线制导提供有效的解决途径。 展开更多
关键词 序列凸优化 端点约束 过程约束 状态量约束 轨迹优化 信赖域 中制导 空空导弹
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基于改进保守凸可分近似的高超声速飞行器轨迹规划方法 被引量：3
4
作者 祝静娴 王剑颖 +1 位作者 罗云皓 王永海 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期935-947,共13页
面向高超声速飞行器轨迹在线规划需求,提出一种改进的保守凸可分近似规划方法,以解决当前序列凸优化的振荡不收敛问题。首先,基于序列凸化、松弛变量、罚函数等方法将高超声速飞行器轨迹规划这一非凸原问题转化为凸的子问题。其次,针对... 面向高超声速飞行器轨迹在线规划需求,提出一种改进的保守凸可分近似规划方法,以解决当前序列凸优化的振荡不收敛问题。首先,基于序列凸化、松弛变量、罚函数等方法将高超声速飞行器轨迹规划这一非凸原问题转化为凸的子问题。其次,针对凸优化中的振荡不收敛问题,设计一种使迭代序列趋于聚点的信赖域更新策略,并验证该策略能有效避免迭代中后期进程缓慢的“振荡现象”。进一步地,结合改进的信赖域更新策略,提出基于改进保守凸可分近似的轨迹规划方法,并对算法进行等效性和收敛性分析,证明该算法能够收敛到原问题的一个驻点。最后,以复杂约束条件下的高超声速飞行器轨迹规划问题为例,对随机初始猜测值和随机终点两种工况进行仿真验证,并与序列二次规划方法的规划结果进行对比,结果表明本文算法在满足求解精度的要求下,具有较快的求解速度、以及较好的收敛性和鲁棒性。 展开更多
关键词 在线轨迹规划 序列凸优化 保守凸可分近似 信赖域
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求解一类可分离凸规划的对偶显式模型DP-EM方法 被引量：8
5
作者 隋允康 彭细荣 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1135-1144,共10页
推导对偶目标函数的精确显式表达式,可选用更多成熟高效的求解方法,从而进一步提高了非线性规划对偶理论求解结构拓扑优化问题的效率.研究工作来源于非线性凸规划同其对偶规划的间隙为零,可以等价转化为对偶问题求解,通常可以大大地缩... 推导对偶目标函数的精确显式表达式,可选用更多成熟高效的求解方法,从而进一步提高了非线性规划对偶理论求解结构拓扑优化问题的效率.研究工作来源于非线性凸规划同其对偶规划的间隙为零,可以等价转化为对偶问题求解,通常可以大大地缩小问题的规模,可是二者不具有显式关系却影响了对偶解法的应用.所幸的是,结构优化当中一大类问题包括连续体结构拓扑优化问题,不仅具有凸性,而且具有变量可分离性,于是原变量和对偶变量之间有了显式关系,因此,对偶解法成了38年来被应用的有效方法之一.然而长期以来,对偶问题的目标函数并不是显式,这缘于含参数的极小化问题导致目标函数为隐式表达,常见的显式化方法是进行二阶近似.本文突破了对偶问题难以显式化只能采用近似显式的定势,将我们提出的"对偶规划-显式模型"(DP-EM)方法应用于连续体结构拓扑优化,并与对偶序列二次规划(DSQP)算法及移动渐近线(MMA)算法为求解器的方法进行计算效率对比,结果显示:(1)MMA算法比DP-EM算法和DSQP算法的外部迭代次数均多;(2)DP-EM算法与DSQP算法外循环次数相同,而内循环数显著减少.说明了DP-EM算法具有显式对偶函数的优势. 展开更多
关键词 对偶目标显式模型化 可分离凸规划 结构拓扑优化 对偶序列二次规划方法 移动渐近线方法
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能效最优准则下无人机空中高度的优化算法
6
作者 陈卡 《弹箭与制导学报》 北大核心 2023年第3期62-67,共6页
利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)组建空中移动基站,可为地面终端用户提供更灵活、高效的接入服务。受UAV覆盖范围和有限能量的约束,研究如何建立能效最优的UAV部署算法至关重要。为此,提出能效最优准则下无人机空中高度的优化... 利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)组建空中移动基站,可为地面终端用户提供更灵活、高效的接入服务。受UAV覆盖范围和有限能量的约束,研究如何建立能效最优的UAV部署算法至关重要。为此,提出能效最优准则下无人机空中高度的优化算法(optimal energy efficient based aerial altitude optimization,EEAO)。先在满足用户最小速率要求和UAV高度的约束条件下,构建能效最优的高度优化的目标函数。同时,定义能效时不仅考虑UAV的通信能耗,还考虑UAV在垂直爬升和悬停阶段的能耗。再分别利用和序列凸规划法(sequential convex programming,SCP)和单调分式规划法(monotonic fractional programming,MFP)求解目标函数,获取能效最优的UAV高度值。性能分析表明,基于SCP法求解的最优高度值与基于MFP法求解的最优高度值相近。同时,相比于不考虑悬停阶段UAV的能耗,考虑悬停阶段UAV的能耗可提升网络能效。 展开更多
关键词 空中通信系统 能效 和序列凸规划法 单调分式规划法 空中高度
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月面着陆动力下降段最优轨迹序列凸优化方法 被引量：12
7
作者 邓雁鹏 穆荣军 +1 位作者 彭娜 吴鹏 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1029-1039,共11页
针对月面着陆器动力下降制导过程中,时变惯性加速度和重力加速度难以估计与补偿等问题,提出一种基于序列凸优化的在线制导算法。在考虑月面曲率及月球自转的着陆器动力学建模基础上,首先对模型及约束条件进行凸化,得到一个二阶锥规划(SO... 针对月面着陆器动力下降制导过程中,时变惯性加速度和重力加速度难以估计与补偿等问题,提出一种基于序列凸优化的在线制导算法。在考虑月面曲率及月球自转的着陆器动力学建模基础上,首先对模型及约束条件进行凸化,得到一个二阶锥规划(SOCP)问题;然后对经典序列凸优化进行了改进,对时变加速度剖面予以实时估计和补偿,提升了现有优化算法的性能,使着陆器在尽可能节约燃料的前提下实现高精度着陆。仿真结果表明,与经典的显式制导律相比,所提出的算法在动力下降段燃料消耗更少。由多种位置偏差下的打靶分析结果可知,所提出的算法均能满足性能指标要求;即使起始位置存在±2500 m的较大波动时,仍能以高精度的速度、位置完成动力下降制导。 展开更多
关键词 月球软着陆 燃料最优控制 高精度着陆 序列凸优化 非线性规划
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基于控制向量参数化和迭代凸规划的无人机编队飞行的建立 被引量：1
8
作者 过娟 褚晶 闫杰 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期607-613,共7页
多个无人机组成的编队飞行可以作为很多应用中现有技术的一种高效、低成本的替代方案。研究了能满足最终编队队形约束的且能量最优的无人机编队飞行的建立。首先,将编队建立问题建模成一个受非线性动力学约束的能量最优控制问题。其次,... 多个无人机组成的编队飞行可以作为很多应用中现有技术的一种高效、低成本的替代方案。研究了能满足最终编队队形约束的且能量最优的无人机编队飞行的建立。首先,将编队建立问题建模成一个受非线性动力学约束的能量最优控制问题。其次,采用直接法来求解该最优控制问题。在采用的直接法中,利用控制向量参数化方法将原始问题转化成一系列待求解的凸优化问题;然后,运用迭代凸规划(SCP)技术求得其最优解。在求解过程中,SCP迭代的每一步本质上都是一个二次型规划问题;由于该规划问题的约束是线性约束,因此可以高效地进行求解。最后,将提出的方法运用到3个无人机的V型编队建立中,并使用了免费的开源求解器CVX进行求解。与MATLAB中提供的全局优化技术相比,文中提出的算法能够快速地收敛到全局最小值。 展开更多
关键词 无人机编队飞行 最优控制 控制向量参数化 迭代凸规划
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变信赖域序列凸规划RLV再入轨迹在线重构 被引量：19
9
作者 宗群 李智禹 +1 位作者 叶林奇 田栢苓 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期147-155,共9页
针对可重复使用运载器(RLV)的再入轨迹重构问题,提出一种基于变信赖域序列凸规划的RLV再入轨迹快速求解方法.首先,通过离散化及对非凸约束的线性化处理,将RLV的非凸轨迹优化问题转换为凸优化问题,然后通过序列凸规划方法对凸优化问题进... 针对可重复使用运载器(RLV)的再入轨迹重构问题,提出一种基于变信赖域序列凸规划的RLV再入轨迹快速求解方法.首先,通过离散化及对非凸约束的线性化处理,将RLV的非凸轨迹优化问题转换为凸优化问题,然后通过序列凸规划方法对凸优化问题进行求解.在序列凸规划求解过程的初始迭代中,采用预测校正算法对初值猜测轨迹进行设计,确定轨迹求解的终端时间;在后续迭代过程中,设计基于优化性能指标的信赖域更新策略,提升算法的收敛性能.在轨迹快速求解方法的基础上,考虑RLV再入过程中可能发生的突发事件,如实际轨迹大幅度偏离参考轨迹或目标点变更,基于变化的初值约束及终端约束在线重构轨迹,并结合重构轨迹和LQR(Linear quadratic regulator)方法设计再入制导律实现对重构轨迹的有效跟踪.最后,将此设计方法与Gauss伪谱法及传统序列凸规划算法进行仿真对比验证.仿真结果表明:变信赖域序列凸规划方法相较于伪谱法和传统的序列凸规划方法在轨迹求解实时性及收敛性方面有较大的提升,具备应用于轨迹在线重构的能力,此外,所提出的轨迹在线重构方法具备良好的鲁棒性以及抗扰性. 展开更多
关键词 可重复使用运载器 再入轨迹优化 凸优化 序列凸规划 轨迹重构 信赖域
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考虑目标视线角指标的近距离接近位姿一体序列凸规划
10
作者 周鼎 陈洪波 李顺利 《导弹与航天运载技术》 CSCD 北大核心 2020年第6期55-62,共8页
针对服务航天器近距离接近非合作目标的任务,考虑相对导航高质量成像需求,将目标视线角作为优化指标的一部分,建立能量+视线角最优的位姿一体规划问题,设计一种信赖域约束的序列凸规划方法对非凸原问题进行迭代求解。通过直接线性化或... 针对服务航天器近距离接近非合作目标的任务,考虑相对导航高质量成像需求,将目标视线角作为优化指标的一部分,建立能量+视线角最优的位姿一体规划问题,设计一种信赖域约束的序列凸规划方法对非凸原问题进行迭代求解。通过直接线性化或二阶锥近似对性能指标、系统动力学及路径约束中的非凸项进行凸化处理,原问题被松弛为凸化子问题。引入信赖域变量对序列迭代的轨迹偏差进行约束,促进序列凸规划算法求解高维非凸问题时的收敛性。仿真结果验证了视线角性能指标的有效性和信赖域约束的序列凸规划方法良好的收敛性。 展开更多
关键词 序列凸规划 近距离接近 位姿一体 目标视线角 信赖域约束
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