针对动能拦截器姿态控制的快速性要求, 提出了一种基于欧拉旋转的姿态控制方法, 实现了对目标姿态的快速跟踪。欧拉旋转为姿态跟踪提供了最短路径, 被誉为最优机动方式。控制律以误差动力学方程为基础, 引入姿态误差四元数和动能拦截器角速度信息, 实现了调姿过程的欧拉旋转; 并且利用李雅普诺夫函数, 对控制律进行了稳定性分析; 最后进行了数学仿真。仿真结果表明, 采用本文设计的算法进行姿态跟踪, 过程平滑、精度高, 能够实现欧拉旋转的最短路径效果。

动能拦截器(KKV)控制系统的设计不确定性参数较多,弹道仿真复杂。 在建立弹目运动方程的基础上将模拟退火算法(SA)引入并行蚁群算法(ACO),结合ACO算法的快速寻优能力和SA的概率突跳特性,对决定KKV姿态和轨道控制精度的6个复杂参数进行了全局优化,优化后的参数使得KKV发动机总体拦截工作时间缩短。仿真表明,与单一ACO和SA算法相比,ACO-SA混合优化在解决复杂的KKV控制参数设置问题上有较强的寻优能力和较快的收敛速度。

红外传感器是弹道导弹防御系统可靠监视、探测、识别、瞄准与拦截目标的关键.过去二十几年中,美国的弹道导弹防御系统逐渐从构想成为现实,其中一个重要原因就是由于红外焦平面阵列技术的迅速发展,用于弹道导弹防御的红外传感器取得了突破性的进展.目前用于弹道导弹防御系统的红外传感器和动能拦截器红外导引头已从过去的基于红外探测器线列或较小规模的红外焦平面阵列(64×64)的系统发展到基于较大规模的凝视红外焦平面阵列的系统,红外传感器与拦截器红外导引头的性能有了很大的提高.但由于弹道导弹防御本身的复杂性,目前的导弹防御系统仅是初步的,为此,美国还在继续发展完善其弹道导弹防御系统,包括进一步发展更先进的红外焦平面阵列,改进红外探测跟踪系统与动能拦截弹红外导引头.综述了美国弹道导弹防御系统中红外系统与技术的发展现状与趋势.