导弹自动驾驶仪的群优化自适应增广
系统与控制
2025-09-10 v1 系统与控制
摘要
本文研究了导弹自动驾驶仪的优化问题。具体而言，本文探讨了一种在线学习技术的应用，用于学习和优化针对平面导弹的三回路拓扑自动驾驶仪的增益，该导弹以非线性动力学和非线性气动力与力矩建模。经典的导弹自动驾驶仪基于三回路拓扑，其中每个回路包含可调的比例增益。通过用基于学习的控制器增广经典自动驾驶仪的固定增益控制器，构建了自适应三回路自动驾驶仪，该控制器使用回溯成本优化进行递归优化。数值仿真表明，在标称和非标称拦截场景中，在线学习均提高了经典自动驾驶仪的跟踪性能。
引用
@article{arxiv.2509.07748,
title = {Swarm-optimized Adaptive Augmentation of Missile Autopilot},
author = {Alexander Dorsey and Parham Oveissi and Jeffrey D. Barton and Ankit Goel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.07748},
year = {2025}
}