针对中距空战接敌过程中载机容易受敌方中距导弹攻击的问题,提出一种利用机载脉冲多普勒雷达探测盲区实现隐蔽接敌的机动决策方法。该方法首先建立当前态势下敌机雷达多普勒盲区模型,并利用电子支援措施(ESM)对辐射源的量测信息生成安全飞行边界,然后对3种ESM战术状态分别建立机动决策模型,最后通过滚动时域控制(RHC)算法求解接敌过程中的最优机动策略。仿真结果证明,优化后的接敌轨迹可有效降低载机被发现和跟踪的概率,并取得较为明显的态势优势。

采用滚动时域控制(Receding Horizon Control, RHC)方法对空战机动决策进行建模研究。首先, 基于空战态势和战斗机作战能力给出探测优势和攻击优势的集合描述, 并建立定量评估函数, 得到机动决策的目标集; 其次, 综合考虑战斗机的战术优势、机动时间和控制损耗构建了决策指标函数; 然后, 基于直接多重打靶法给出其数值求解方法。仿真结果表明: 基于RHC的机动决策方法能够在规避目标威胁的情况下, 有效地达成攻击条件。

滚动时域控制是一种考虑整个固定时域范围的控制方法，对于每次由优化算法得到的最优控制序列，仅取序列中的第一个元素作为当前此时刻的控制率。滚动时域控制是一种基于模型、滚动优化并结合反馈校正的优化控制算法。在由控制自由变量的非线性函数组成的非线性优化问题中，该控制自由变量的求取可采用凸优化理论中的相关算法来获取，进而采用滚动时域的思想来重新组合控制变量，以得到最优的控制变量。对于非线性系统中滚动时域控制所得到的最优化问题，分析非线性系统的滚动时域控制是否存在最优解，利用凸优化理论中的基本知识分别推导出此最优化问题在无和有集合约束条件下存在最优解的充要条件，并将此充要条件与经典优化理论中现有的最优条件进行对比，得出该充要条件的优势，最后将凸优化理论在无人机航迹规划算例中进行仿真验证。

滚动时域控制(RHC)具有状态约束和输入约束处理、综合多控制目标、适应条件变化等特点，在编队控制领域渐受关注。无人机编队控制涉及队形描述、气动耦合、位置关系描述、控制算法等问题，针对目前应用范围较广的长机-僚机描述的松散编队控制，提出基于二次规划描述的RHC编队控制方法，设计了基于标准RHC的编队控制器。在此基础上，结合不变集理论设计了双模RHC编队控制器，分析了其应用局限性及对控制器参数设计的指导意义。仿真实验验证了控制律的有效性，并分析了控制器参数对闭环性能的影响。