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第1章 绪论1

1.1 精确制导律的研究背景及其意义1

1.2 精确制导技术发展概况2

1.2.1 精确制导技术与制导武器2

1.2.2 精确制导技术在现代战争中的地位及其发展趋势4

1.3 国内外末制导律研究现状及分析4

1.3.1 经典导引律5

1.3.2 现代制导律7

1.3.3 智能制导律8

1.4 本书的主要内容及结构10

第2章 导弹导引系统运动学模型12

2.1 导弹的动力学基本方程12

2.2 常用坐标系和坐标系间的转换13

2.2.1 导弹导引系统坐标系的定义14

2.2.2 坐标系之间的转换关系16

2.3 导弹运动方程组21

2.3.1 导弹质心运动的动力学方程21

2.3.2 导弹质心运动的运动学方程22

2.3.3 质量变化方程23

2.3.4 导弹运动学描述23

2.3.5 目标运动学描述25

2.3.6 拦截几何和导弹目标相对运动25

2.4 导引系统仿真框图26

2.5 本章小结27

第3章 传统导引律分析28

3.1 导引飞行概述28

3.1.1 导引方法分类28

3.1.2 自动瞄准的相对运动方程29

3.2 追踪法31

3.2.1 弹道方程31

3.2.2 直接命中目标的条件33

3.2.3 导弹命中目标所需的飞行时间33

3.2.4 导弹的法向过载34

3.2.5 允许攻击区35

3.3 平行接近法38

3.3.1 直线弹道的条件39

3.3.2 导弹的法向过载40

3.3.3 平行接近法的图解法弹道41

3.4 比例导引法41

3.4.1 比例导引法的相对运动方程组42

3.4.2 弹道特性42

3.4.3 比例系数K的选择46

3.4.4 比例导引法的优缺点47

3.4.5 其他形式的比例导引规律47

3.5 三种速度导引方法的关系50

3.6 脱靶量分析51

3.7 本章小结51

第4章 解析描述自适应模糊制导律设计52

4.1 模糊控制52

4.1.1 模糊控制的基本原理52

4.1.2 模糊控制器的基本设计方法53

4.1.3 解析描述控制规则可调整的模糊控制器60

4.2 导弹-目标三维运动描述63

4.3 解析描述模糊末制导律65

4.3.1 解析描述模糊末制导律原理65

4.3.2 模糊制导律设计66

4.3.3 模糊制导律参数的确定67

4.3.4 仿真结果及分析68

4.4 本章小结75

第5章 神经网络优化的自适应模糊导引律76

5.1 神经网络76

5.1.1 神经网络技术的发展与现状76

5.1.2 RBF神经网络简介79

5.1.3 RBF神经网络学习算法80

5.1.4 RBF神经网络的优点及问题84

5.1.5 RBF神经网络在控制中的应用84

5.2 基于RBF网络调整的自适应模糊导引律86

5.2.1 RBF网络的学习算法86

5.2.2 RBF网络调整α的公式推导87

5.3 基于模糊RBF神经网络辨识的自适应模糊导引律88

5.3.1 模糊RBF神经网络结构89

5.3.2 基于模糊RBF神经网络的辨识算法90

5.4 仿真结果及分析91

5.4.1 RBF神经网络调整的模糊导引律91

5.4.2 模糊RBF神经网络辨识的模糊导引律93

5.4.3 三种导引律的对比分析95

5.5 本章小结96

第6章 模糊变结构制导律97

6.1 变结构控制的基本原理97

6.1.1 变结构系统的定义97

6.1.2 变结构系统的一般性质98

6.1.3 切换面和滑动模态不变性条件99

6.1.4 可达模态可达条件和可达空间101

6.1.5 滑动模态的抖振103

6.1.6 切换函数的设计方法107

6.1.7 控制律的设计109

6.2 变结构制导律的研究现状110

6.2.1 滑模制导律110

6.2.2 切换偏置比例导引律110

6.2.3 SWAR制导律111

6.2.4 具有终端约束的变结构制导律112

6.2.5 最优滑模制导律113

6.2.6 全局滑模变结构控制113

6.2.7 变结构制导律的发展方向114

6.3 模糊变结构制导律的设计114

6.3.1 变结构控制在非线性系统中的应用115

6.3.2 目标-导弹相对运动模型116

6.3.3 制导律的设计117

6.3.4 模糊变结构制导律119

6.4 仿真结果及分析119

6.5 本章小结120

第7章 神经网络滑模制导律121

7.1 CMAC神经网络简介121

7.1.1 引言121

7.1.2 CMAC神经网络的优越性122

7.1.3 CMAC神经网络的结构123

7.1.4 CMAC学习算法124

7.1.5 CMAC神经控制124

7.1.6 需要解决的问题128

7.2 神经网络滑模变结构控制129

7.2.1 引言129

7.2.2 常规神经网络和滑模变结构控制的结合129

7.2.3 自适应神经网络滑模变结构控制133

7.2.4 基于模糊神经网络的滑模变结构控制134

7.2.5 基于滑模变结构系统理论的神经网络自适应学习134

7.2.6 关于神经网络滑模变结构控制的其他问题135

7.3 CMAC与滑模变结构复合控制的新型制导律135

7.3.1 滑模变结构制导律136

7.3.2 CMAC与VSG复合控制制导律136

7.4 自适应RBF神经网络滑模制导律138

7.4.1 导弹-目标运动方程138

7.4.2 ARBFSM制导律设计139

7.4.3 稳定性分析140

7.5 基于自适应RBF网络切换增益调节的变结构制导律141

7.6 仿真对比及分析143

7.6.1 CMAC-VSG制导律143

7.6.2 ARBFSM制导律144

7.6.3 基于自适应RBFNN切换增益调节的变结构制导律146

7.7 本章小结147

附录 7种智能导引律的性能对比148

参考文献150