再入滑翔机动突防轨迹规划与制导方法综述

doi:10.7527/S1000-6893.2025.31810

Abstract

Abstract:

With the continuous development of new air defense and anti-missile technologies， the entry vehicles face the threats from multi-level， multi-platform， and multi-batch defense systems， leading to a significantly decline in their survival and mission-completion capabilities. Against this backdrop， the maneuvering penetration trajectory planning and guidance of entry vehicles have become one of the major research topics. This paper firstly analyzes the performance advantages and difficult problems of entry penetration. Secondly， it reviews the typical no-fly zone modeling methods encountered during the entry flight process. Starting from four typical penetration patterns， namely passive evasion of no-fly zones， active detouring of defense zones， game confrontation， and coordinated maneuvering penetration of multiple vehicles， this paper summarizes and generalizes the research status of the corresponding maneuvering penetration trajectory planning and guidance methods from multiple perspectives and at multiple levels. The characteristics and limitations of the existing research results are also discussed. Based on this， this paper outlines the challenges and difficulties faced by the development of this type of technology. Finally， combined with the current research progress， challenges faced， and future requirements， this paper analyzes the development trends of the maneuvering penetration trajectory planning and guidance technology for entry vehicles， and preliminarily proposes five future development directions in this research field， aiming to provide new ideas and technical references for the development and research of related technologies.

Key words: entry vehicles, maneuvering penetration, trajectory planning, penetration guidance, no-fly zone, game confrontation, cooperative penetration

CLC Number:

V412.4

Xunliang YAN, Peichen WANG, Yang GUO. Review of trajectory planning and guidance methods for entry glide maneuvering penetration[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(17): 331810.

Figures/Tables 8

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Table 1

Comparison of advantages and disadvantages of passive evasion trajectory planning and guidance methods for different types of no-fly zones

类型	方法	优点	缺点
静态禁飞区	基于动态航向角走廊	原理简单，易于实现，实时性较好	适用于单个或多个分布稀疏的禁飞区场景
	基于可行轨迹规划	适用于复杂禁飞区分布场景，规划精度较高	可适用于分布复杂的禁飞区场景，但计算耗时随禁飞区数量、分布复杂度的提升而显著增大
	基于轨迹优化	规划结果的最优性较好，规划精度较高	计算效率依赖于初值猜测，难于处理多个复杂禁飞区分布场景
	基于启发式算法	可解释性较强，计算效率高	参数设置对算法性能影响较大，复杂禁飞区场景的适应性有待提升
	基于深度强化学习	复杂禁飞区分布场景的适应性较强，实际应用过程中的计算实时性较好	需要对动力学进行了一定程度的简化，且存在稀疏奖励的问题，算法的收敛性和泛化能力有待提升
动态禁飞区	基于滚动优化	最优性较好，规划精度高	需要已知禁飞区分布全局信息，规划实时性较差，难以适用于高动态快时变的场景
	基于自适应触角探测	无需禁飞区先验信息，可适用于复杂形状禁飞区，算法的自主性和自适应性较强	计算量与禁飞区个数和分布复杂度相关，难以适用于多禁飞区复杂分布的场景
	基于深度强化学习	规划实时性较好，高动态快时变场景的适应性和自主性较强	算法可解释性较差，需要简化飞行器的动力学模型，可行性有待提升
概率禁飞区	基于机会约束	计算效率高，可适用于固定突防概率约束下少量禁飞区规避的场景	处理多个概率禁飞区耦合情况下的联合机会约束问题时较为保守，不能将禁飞区违反概率引入目标函数中进行优化
概率禁飞区	基于不确定量化	能够将多个禁飞区约束的联合违反率引入目标函数中进行优化，避免概率约束施加的保守性	待优化变量随概率禁飞区个数的增大呈指数增长，计算效率和最优性难以兼顾

Table 1

Table 2

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方法	优点	缺点
基于程序机动	不依赖相对运动信息，简单易行，计算实时性较好	机动模式容易被识别，在强对抗条件下的突防概率较低
基于轨迹优化	可实现终端速度最大、机动能量最省或脱靶量最大情况下的最优机动决策	适用场景相对固定，全局信息需完全已知，实时性较差
基于微分对策	可通过一定的假设推导得到解析解，具有近最优性和实时性	适用场景与突防策略相对单一，推导过程的简化近似导致机动突防性能有所降低
基于机器学习	复杂强对抗环境适应性和决策自主性较好	可解释性较差，网络训练的收敛效率低，决策的智能化水平有待提升

Review of trajectory planning and guidance methods for entry glide maneuvering penetration

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