仿真是系统设计和开发中非常重要的工具;特别是在制导和控制领域。本文首先讨论了单控制平面滑移（STT）红外（IR）滚动导弹实时六自由度（6DOF）飞行仿真模型的实现与评估。其次，应用真比例导航（TPN）代替真实导弹制导系统中的经典比例导航（CPN）制导定律。通过应用TPN制导定律，重新计算了飞行控制系统中的自动驾驶增益，以提高导弹性能。对使用TPN引导律时的仿真结果进行评估，并与使用CPN引导律时的仿真结果进行比较。对比结果表明，TPN提高了导弹打击更多速度和机动目标的能力。
导弹飞行模拟是一种在不同动力学下发现导弹性能的方法，这是飞行测试或分析解决方案无法找到的。此外，它提供了现实的实践，而无需花费实际的导弹分析技术无法准确预测子系统的相互作用。最可信的手段是飞行测试，但它的成本很高。实验室测试是可信的，但仅限于子系统评估。由于这些缺点，计算机仿真适用于导弹飞行共谋和子系统之间的相互作用。计算机模拟应该实时运行，以促进向实验室测试的转换。
飞行模拟基于导弹和目标的数学模型。目标模型通常不太详细，但足以确定目标飞行路径。导弹模型描述了运动学、动力学、制导和自动驾驶仪。最有效的防空系统之一是便携式制导导弹。但它总是需要减小尺寸、成本和重量。因此，具有单一控制平面的滚动导弹通常用于此目的。但是，由于滚动和仅使用一个控制平面而实现耦合是一个很大的挑战。导弹制导与控制领域的大多数出版物都认为导弹是非滚动的，有两个控制平面。本文建立了一种单平面控制滚动导弹的6自由度非线性时变飞行仿真模型。
Byung Eul 在假设加速度计和速率陀螺仪可用的情况下，为具有单一控制平面的滚动机身提出了有效的积分控制定律 [1]。不幸的是，加速度计不能使用，因为除非它位于导弹重心 （CG） 处，否则它会因滚动而受到向心加速度。在实践中，很难在重心上找到两个加速度计，而且随着发动机推进剂的消耗，重心也会发生变化[11]。设计问题和成本考虑通常会导致没有横向加速度计的滚动导弹。因此，为了应对空中威胁在速度和机动能力方面的进步，本文重点研究了具有相同速率陀螺仪自动驾驶仪的单控制平面滚动导弹制导系统。
指导法的主要目标是减少未命中距离。但这并不总是足够的;在某些情况下，导弹接近目标的方向也很重要[10]。最新的指导法之一是循环航行指导法[4]。但最广为人知和使用最多的寻导弹制导定律是比例导航（PN），因为它固有的简单性和易于实施。PN 及其变体在文献中已得到广泛处理。具体而言，这些变体是CPN、TPN、纯比例导航（PPN）、偏置比例导航（BPN）、广义比例导航（GPN）、增强比例导航（APN）、理想比例导航（IPN）[3]。
在CPN制导定律中，飞行路径角速率与红外寻的导弹中使用的视线（LOS）角速率成正比。但是，运动学表明，垂直于飞行路径的导弹加速度必须等于飞行路径角速率乘以导弹速度，就像在PPN中一样，但导弹速度通常无法在机载上计算。此外，PPN不适用于高速目标[5]。因此，TPN 使用闭合速度而不是导弹速度，它经常用于雷达制导导弹。此外，TPN比PPN更适合高速目标[6]。BPN 通过引入额外的参数来减少控制工作量，从而提高了 PPN 的效率。在 GPN 中，指令加速度是在垂直于 LOS 和闭合速度的固定偏置角方向上应用的。APN 包括一个术语，该术语与指挥导弹加速度中的目标加速度估计成正比。最后，IPN 类似于 GPN。综上所述，本文探讨了单平面控制滚动导弹实时6自由度飞行仿真模型的实现与评估。此外，它还通过使用TPN代替CPN作为指导律来提高导弹性能。
值得关注的导弹是短程STT红外制导导弹，它通过单一控制平面进行空气动力学控制。由于所关注的导弹有两个对称平面，因此仅在俯仰平面上计算空气动力学导数就足够了，而它们在偏航平面上是相似的[2]。制导和控制系统面临的最大挑战之一在于只有一个带有两个前向控制面（鸭翼）的执行器，以减小导弹的尺寸和重量。此外，它以近似的恒定速率滚动。这种类型被称为滚动导弹，具有单一的控制面平面。
由于底层系统的性质，并且为了具有用于测量飞行变量的基准面，仿真假设地球是平坦且不旋转的。惯性参考系（本例中为地球坐标系（ECS））固定在发射点，Z_{e}轴垂直（向下），X_{e}轴向下指向目标，Y_{e}uxis完成正交三元组。原点为导弹质心（c.g.）的导弹体坐标系（BCS）为：纵向X_{b}轴伸出导弹机头，Y_{b}轴伸出导弹右翼，Z_{b}轴完成正交三元组并朝下。速度坐标系 （VCS） 是机械化的，飞行方向是轴与导弹速度矢量的主方向对齐，弹速矢量通过攻角 轴位移。
利用欧拉角方法实现了从ECS到BCS的转换。它是从动轴系统到定轴系统的常规变换方法，在导弹和飞机仿真中经常使用。在考虑作用在导弹上的侧向力和力矩时，可以方便地将由于身体入射、机翼和控制表面引起的合作用力视为通过压力中心（c.p.）作用。如果 c.p. 领先于重心 （c.g.），那么导弹就被称为静态不稳定的。如果它与 c.g. 重合，则称它是中性稳定的，而如果它位于 c.g. 之后，则称它是稳定的。这些导弹的动力学特性主要由其质量的变化、c.g.变化、c.p.变化、转动惯量和速度轮廓来表示。
在6DOF模型中采用仿真过程，开发了一系列结构化模块。这些模块是在VISUAL C++环境下用计算机代码编写的，并为解决仿真过程而开发。描述导弹飞行模拟场景的逐步算法流程图如图9所示。陀螺仪、执行器等机载仪器被建模为零阶传递函数。此外，在代码开发中还考虑了环境条件的变化，例如空气密度的变化和飞行高度上的声速。导引头如何跟踪和如何进行测量的中间细节对于预测飞行性能不是必需的，如果采用仿真来确定一般导弹运动学、发射边界，而不是评估对策，那么在这种情况下，一个常见的假设是导引头是完美的。
主程序是用于仿真的驱动程序，它确定调用子程序的顺序和频率，它还生成带有图形用户界面的可执行文件，允许用户插入目标参数，并显示真实的处理时间、未命中距离和目标状态。如果时间超过最大飞行时间或导弹开始从目标飞离，以及导弹击中目标或地面，则主程序将终止
首先，主程序根据来袭目标的位置和速度信息计算导弹的初始仰角和方位角发射角度，然后调用目标模块计算目标状态的导数，这些导数应用于几何模块，计算各种导弹-目标关系，如相对距离、射程率、LOS、LOS率等。将LOS率应用于导引头模块，以在体坐标中生成LOS率，用于制导模块。在制导模块中计算制导指令，然后将其应用于控制模块，控制模块产生俯仰和偏航命令。这些命令在鳍片模块中被转换为单独的鳍片偏转命令。这些翅片偏转命令被发送到执行器模块，该模块产生实际的翅片偏转。表示鳍片偏转、LOS 率和控制命令的状态根据实际系统硬件限制进行限制。
力和力矩子程序计算导弹 BCS 中导弹子程序中描述的运动方程所需的力和力矩。空气动力学引起的力在空气动力学模块中根据执行器的实际翅片偏转进行计算，并且（声速和空气密度）在大气条件模块中计算。此外，空气动力学模块采用曲线拟合方法来表示空气动力和力矩系数。推力模块不仅确定推力，还确定与推力相关的参数，例如质量、转动惯量和质心位置。
Missile 子程序计算运动方程的所有导数。因此，它将仿真中的几个子程序称为力和力矩模块和推力模块。为了获得导弹的位置，发出了对坐标变换模块的调用，该模块使用欧拉角度方法计算物体到参考变换矩阵，反之亦然。积分模块对所有导数进行积分，这些导数是根据四阶 RungeKutta 数值积分方案在导弹子程序中计算的。该仿真具有对任意数量的状态变量进行积分的能力。
本文将对使用CPN制导律的6DOF飞行仿真模型的仿真结果进行讨论，并与在相同目标机动场景下应用TPN制导法的相同6DOF飞行仿真模型的仿真结果进行了比较。进行了广泛的模拟;表1总结了其中的一些情况。x轴上的初始目标速度为200[m/s]。以非机动目标、机动目标等各种交战情景为案例，以CPN和TPN为指导原则。
表 1： 不同的导弹-目标交战场景
从表1可以清楚地看出，使用TPN代替CPN作为制导律可以提高导弹未命中距离，提高导弹击中高机动目标的能力，如案例研究5所示。
以案例研究 5 为例，目标初始数据如表 2 所示，交战情景如图 10 所示，当使用 TPN 制导法时，在合适的未命中距离下成功命中，而在使用 CPN 制导法时，在不合适的未命中距离下命中不成功。图 11 显示了相应的控制翅片偏转，这些偏转是通过自动驾驶环路计算出的 TPN 和 CPN 制导律。图 12 显示了 TPN 和 CPN 制导律的相关攻角，其中当使用 TPN 小于 CPN 时，注意到的值相对较小。实现的小角度减少了空气动力学非线性，并放松了对称平面之间的耦合。此外，图13和图14分别显示了TPN和CPN制导规律的弹体俯仰率和偏航平面。最后，图15和图16分别显示了TPN和CPN制导规律的导弹俯仰加速度和偏航轴。人们注意到，使用TPN代替CPN作为指导法会降低导弹弹体速率和导弹加速度。
图10：案例5的导弹-目标交战情景比较
图 11：情况 5 的翅片挠度比较
图 12：情况 5 的攻角比较
Fig. 13:Missile pitch turning rate comparison for case 5
图 14：情况5的导弹偏航转弯率比较
图 15：案例5的导弹横向加速度比较
图 16：情况5的导弹法向加速度比较
表 2： 案例研究 5 的目标参数
该文提出了一种完整的底层导弹系统六自由度模型，以及构成仿真和评估过程的所有可能模块。在非线性导弹仿真中，将CPN制导律与速率陀螺仪自动驾驶仪相结合，并针对各种目标场景进行了评估。结果表明，该模型对被动寻的导弹系统仿真效果令人满意。然后，在非线性导弹仿真中将TPN制导律与同一自动驾驶仪集成，并在相同的不同目标场景下进行评估。TPN制导法增强了未命中距离、法向加速度、迎角、导弹弹体率，并且还提高了导弹击中更多高机动目标的能力。所有这些都用于指导和控制方案的性能评估。增加目标机动会导致较大的未命中距离，但使用CPN时的未命中距离大于使用TPN作为制导定律时的未命中距离。
但TPN制导法需要测量闭合速度，不适用于机载红外制导导弹。在过去的 20-30 年中，扩展卡尔曼滤波 （EKF） 已成为众多非线性估计的首选算法。Julier等人在状态估计框架下提出了无迹卡尔曼滤波（UKF）作为EKF的无导数替代方案。因此，据推测，未来的工作将使用这些技术来估计飞行过程中导弹上的闭合速度。
