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本书结合当前人工智能算法在飞行器制导控制领域的应用研究，内容具有前沿性、深入性、理论和应用紧密结合等特点。本书在介绍智能飞行器概念与特征的基础上，重点介绍智能飞行器信息获取系统、多约束动态航迹规划算法、目标智能动态分配系统、动态环境下的智能制导控制和多类型编队协同飞行控制系统的理论方法与设计算法，并结合相关的应用场景介绍飞行器在智能动态航迹规划、智能动态分配、博弈制导、智能制导和编队协同智能飞行控制方面的核心范例。

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  序
  前言
  第1章绪论1
  1.1智能飞行器发展状况2
  1.2.1智能无人机2
  1.2.2智能导弹3
  1.2智能飞行器内涵4
  1.3智能飞行器系统的总体架构5
  1.3.1智能飞行器系统组成5
  1.3.2智能飞行器系统关键技术6
  思考题10
  参考文献10
  第2章智能飞行器信息获取系统11
  2.1信息获取系统组成11
  2.2系统的时空配准12
  2.2.1时空配准的任务13
  2.2.2偏差估计与补偿13
  2.2.3空间配准方法13
  2.2.4空间配准方法评价与选择15
  2.2.5多传感器的时间配准16
  2.2.6时间配准方法评价与选择18
  2.3异类多源信息融合方法18
  2.3.1异类多源信息融合的结构18
  2.3.2传感器空间配准方法与多传感器信息融合方法19
  2.3.3多传感器信息融合中的时间配准方法33
  思考题45
  参考文献45
  第3章多约束动态航迹规划算法46
  3.1飞行器多约束航迹规划46
  3.1.1飞行器航迹规划任务46
  3.1.2飞行器多约束航迹规划模型与算法47
  3.2航迹规划的群智能优化算法50
  3.2.1粒子群优化算法50
  3.2.2蚁群优化算法54
  3.2.3遗传优化算法59
  3.3在线航迹规划算法68
  3.3.1优化算法68
  3.3.2在线航迹优化69
  思考题77
  参考文献77
  第4章目标智能动态分配系统79
  4.1多目标分配规划80
  4.1.1多目标分配问题80
  4.1.2目标威胁程度81
  4.1.3拦截有效程度81
  4.2目标分配智能算法84
  4.2.1基于粒子群优化的目标分配算法84
  4.2.2基于蚁群优化的目标分配算法85
  4.2.3基于深度Q网络的目标分配算法86
  4.3动态多目标分配方法87
  4.3.1基于DQN的决策过程设计87
  4.3.2基于DQN的动态多目标分配系统89
  4.3.3仿真试验90
  思考题92
  参考文献92
  第5章动态环境下的智能制导控制94
  5.1多目标优化下的博弈制导方法94
  5.1.1多目标优化制导问题94
  5.1.2一对一追逃博弈模型96
  5.1.3追逃博弈模型求解98
  5.2智能制导算法105
  5.2.1经典Q学习算法106
  5.2.2基于DQN的制导算法107
  5.2.3仿真试验108
  5.3智能姿态控制方法111
  5.3.1高速飞行器动力学模型111
  5.3.2面向控制的模型112
  5.3.3基于自适应动态规划的鲁棒最优跟踪控制律设计113
  5.3.4仿真试验119
  思考题124
  参考文献124
  第6章多类型编队协同飞行控制系统128
  6.1编队协同飞行控制系统综述128
  6.2飞行器编队协同飞行控制结构130
  6.2.1有中心编队控制结构130
  6.2.2无中心编队控制结构131
  6.3飞行器编队协同飞行控制方法131
  6.3.1领导-跟随法131
  6.3.2虚拟结构法132
  6.3.3一致性方法134
  6.4有中心编队考虑通信耦合的协同飞行控制系统135
  6.4.1通信耦合问题描述135
  6.4.2协同编队控制设计139
  6.4.3时延协同编队控制设计142
  6.4.4仿真试验145
  6.5无中心编队具有通信时延和联合连通拓扑的协同飞行控制系统152
  6.5.1基于一致性理论的多飞行器协同控制方法设计153
  6.5.2稳定性证明154
  6.5.3仿真试验157
  思考题161
  参考文献161
  第7章智能飞行系统的核心范例164
  7.1飞行器智能动态航迹规划范例164
  7.1.1深度确定性策略梯度算法的训练流程164
  7.1.2禁飞区规避的航迹规划模型166
  7.1.3仿真试验168
  7.2多对多飞行器智能动态分配范例170
  7.2.1多对多飞行器场景170
  7.2.2智能动态分配算法171
  7.2.3防御方优势下的目标分配172
  7.2.4进攻方优势下的目标分配173
  7.2.5双方均势下的目标分配175
  7.3博弈制导范例176
  7.3.1主动防御运动学模型177
  7.3.2主动防御微分博弈模型及求解178
  7.3.3博弈制导仿真测试183
  7.4基于近端策略优化算法的智能制导范例187
  7.4.1拦截器制导问题描述187
  7.4.2拦截器制导问题强化学习框架188
  7.4.3近端策略优化算法190
  7.4.4仿真试验191
  7.5编队协同智能飞行控制范例195
  7.5.1无人飞行器编队协同控制架构195
  7.5.2基于深度强化学习方法的编队协同控制策略196
  7.5.3仿真试验198
  思考题200
  参考文献200