考虑时间约束的解析再入滑翔制导

doi:10.7527/S1000-6893.2024.29844

Abstract

Abstract:

A time controllable entry guidance method is proposed based on analytical design of drag-energy profile， online adaptive analytical update， and robust tracking algorithm. Firstly， a multi-segment smooth drag-energy standard profile based on corridor boundary dual parameter interpolation is designed， and multiple constraints including terminal flight path angle are applied. Then， the analytical predictive formulas for time and range to-go considering the influence of earth rotation are derived， and high-precision analytical design of the standard profile is completed by correcting the double parameters of the profile. Subsequently， a drag-energy profile online adaptive update strategy based on dual/single parameter sequential solution mode is designed， which can adaptively switch between two profile update algorithms based on real-time situation， and complete analytical update of the remaining profile adaptively， satisfying the constraints of terminal energy， flight path angle， range and flight time. On this basis， a standard profile tracking algorithm and time controllable entry analytical guidance algorithm framework are designed， achieving online rapid generation of guidance commands. Finally， using CAV-H entry glide as an example， simulation is conducted to verify the effectiveness， computational efficiency， and multi-task applicability of the proposed method. Compared with current methods based on analytical predictor-corrector guidance， the proposed method has higher time， range and terminal states control accuracy. Compared with existing methods based on standard profile， the proposed method has higher computational efficiency and larger adjustable time range.

Key words: entry glide, analytical entry guidance, time constraint, drag acceleration profile, analytical predictor-corrector, profile adaptive update

CLC Number:

V412.4

Peichen WANG, Xunliang YAN, Xinguo LI, Zian WANG. Reentry glide analytical guidance considering time constraints[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(23): 329844.

Figures/Tables 17

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Table1

Prediction algorithm simulation results

算例	$s f$ /km	$t f$ /s	$Δ s f$ /km	$Δ t f$ /s	预测耗时/ms
1	9 268.5	1 965.2	48.5	6.7	1.2
2	3 697.1	823.4	15.8	1.5	0.6
3	6 360.1	1 275.0	27.9	3.3	0.8
4	6 360.1	1 530.0	31.2	4.2	1.0
5^［13］	6 360.1	1 530.0	0.3	0.2	223.5

Table1

Fig.4

Table 2

Terminal parameters corresponding to different update cycles under nominal conditions

算例	周期/s	$h f$ /km	$V f$ / （m·s^-1）	$γ f$ /（°）	$s t o g o, f$ /km	$t f$ /s
1	0.5	25.10	1 999.12	-0.96	0.52	1 154.56
2	1.0	25.12	1 999.54	-0.97	0.55	1 154.63
3	2.0	25.15	1 999.63	-0.98	0.87	1 155.85
4	5.0	25.16	1 999.65	-0.96	2.83	1 157.35

Table 2

Table 3

Terminal parameters for different update strategies under nominal conditions

策略	$h f$ /km	$V f$ /（ $m ⋅ s - 1$ ）	$γ f$ /（°）	$s t o g o, f$ /km	$t f$ /s
1	25.06	1 999.71	-1.01	6.72	1 132.12
2	22.95	2 009.53	0.81	644.34	960.72
3	25.12	1 999.54	-0.97	0.55	1 154.63

Table 3

Fig.5

Table 4

Simulation condition settings of multi⁃tasks

算例	$θ 0 /$ （°）	$ϕ 0 /$ （°）	$ψ 0 /$ （°）	$γ f * /$ （°）	$t f * / s$	$s f * / k m$
1	50	15	-90	-4	980	4 371.8
2	0	55	170	-1	1 155	5 080.5
3	-20	-40	40	-1	1 275	6 360.1
4	-20	-40	40	-1	1 530	6 360.1
5	10	-70	0	-2	1 950	8 895.7

Table 4

Fig.6

Table 5

Terminal parameters corresponding to different simulation conditions

算例	$h f / k m$	$V f /$ （ $m ⋅ s - 1$ ）	$s t o g o, f$ /km	$γ f /$ （°）	$t f$ /s
1	25.06	1 999.35	0.53	-3.95	980.42
2	25.12	1 999.54	0.55	-0.97	1 154.63
3	25.17	1 998.65	0.27	-0.98	1 275.08
4	25.05	2 000.21	0.36	-1.02	1 530.52
5	25.04	1 999.52	0.56	-1.99	1 949.72

Table 5

Table 6

Coordinated entry simulation condition settings

飞行器	$θ 0 /$ （°）	$ϕ 0 /$ （°）	$ψ 0 /$ （°）	$s f * / k m$	$t m i n / s$	$t m a x / s$
1	-55	25	90	7 029.6	1 400.8	1 658.5
2	-50	0	80	6 725.4	1 336.3	1 598.5
3	-45	40	110	6 340.5	1 280.5	1 536.2

Table 6

Table 7

Terminal parameters of multi-vehicles

算例	$h f / k m$	$V f /$ （ $m ⋅ s - 1$ ）	$s t o g o, f$ /km	$γ f /$ （°）	$t f / s$
1	25.07	1 999.75	0.18	-1.94	1 499.4
2	25.23	1 998.56	0.25	-2.12	1 500.2
3	25.10	1 999.45	0.32	-2.04	1 500.3

Table 7

Fig.7

Table8

Parameters uncertain setting

不确定参数	分布类型	$3 σ$
$ρ$	高斯	15%
$C L$	高斯	15%
$C D$	高斯	15%
$h 0$ /km	高斯	3
$V 0$ /（m·s^-1）	高斯	100
$θ 0$ /（°）	高斯	0.5
$ϕ 0$ /（°）	高斯	0.5
$γ 0$ /（°）	高斯	0.5
$ψ 0$ /（°）	高斯	0.5

Table8

Fig.8

Table 9

Terminal parameter dispersion results

终端

参数

h f

/km

θ f /

（°）

ϕ f /

（°）

V f /

（

m ⋅ s - 1

）

γ f /

（°）

t f

均值

24.95

10.01

9.98

1 998.35

-0.98

1 154.56

标准差

0.26

0.011

0.026

2.31

0.083

1.24

Table 9

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Reentry glide analytical guidance considering time constraints

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