本研究针对异构感知拓扑下的协同同时拦截静止目标问题，开发了一个统一的非线性估计-制导-控制框架，其中各拦截器的感知能力非均匀分布。具体而言，仅部分智能体配备有弹载导引头（“具备信息/配备导引头”的智能体），而其余智能体（“无导引头”智能体）则通过配备导引头的智能体间接获取目标信息，并执行分布式协同制导以实现同时目标拦截。为解决由此产生的部分可观测性问题，本文利用了一种预设时间分布式观测器，该观测器保证无导引头智能体通过与配备导引头的邻居在有向通信图上进行信息交换，其目标状态估计值能够收敛。随后，利用一种考虑宽广发射包线的改进剩余飞行时间估计来设计分布式协同制导指令。此估计与一种预设时间一致性协议相结合，确保各智能体的剩余飞行时间值达成一致。观测器误差和剩余飞行时间一致性误差收敛至零的时间上限均可预先设定为设计参数。此外，协同制导指令通过自动驾驶仪实现，其中拦截器由鸭翼舵面操控。相应的舵偏指令通过一种预设时间收敛滑模控制律生成。这使得自动驾驶仪能在设计指定的时间内精确跟踪指令横向加速度，同时确保整体设计的非奇异性。理论保证通过不同交战几何形态下的数值仿真得到验证，证实了所提方案的估计精度、协同拦截性能及自动驾驶仪响应。

现代制导系统的主要目标是在满足严格终端要求（如指定命中时间[1–3]和命中角[4–6]）的同时实现精确目标拦截。尽管单枚拦截器的交战已被广泛研究，但其实际效能常因固有局限而受限，包括导引头视场有限、舵机饱和及系统滞后等。与此同时，先进的防御体系采用分层防护和对抗措施，如近程武器系统，使得单一攻击者成功突防的可能性极低。这些挑战凸显了协调多枚拦截器交战（通常称为齐射制导）的必要性，以解决传统一对一拦截的局限性。

当代齐射策略大体分为非协同和协同两类。非协同方案依赖于预先分配命中时间且无需信息交换，这使得它们在飞行期间易受误差影响，降低了同时拦截的可能性。相反，协同方案利用拦截器之间的实时信息共享与协调，从而实现更优的同步性及对不确定性的鲁棒性。例如，文献[7]提出了一种基于偏置比例导引（PN）的分布式协同制导律。在此基础上，文献[8]的作者将命中时间控制重新表述为射程跟踪问题。文献[9]旨在通过变化导航增益来最小化剩余飞行时间方差，但依赖于全向通信。此方法在文献[10]中在加速度约束下得到扩展，文献[11]的作者则结合了终端约束的有限时间一致性，这些研究均考虑无向网络。

文献[12]提出了仅需局部剩余飞行时间估计的有限时间分布式制导律，减少了通信需求；而文献[13]提出了一种滚动时域协同制导律，其中拦截器仅交换邻接数据并求解局部有限时域优化问题。文献[14, 15]通过一种两阶段方案避免了显式的剩余飞行时间估计，该方案首先依赖于射程/航向的分散一致性，随后应用比例导引制导。在文献[16]中，集成了集中式和分布式两种形式的本地制导协调。综合来看，策略[12–16]确保了在无向网络上的一致性，尽管只是渐近收敛。在短时交战中，由于可能缺乏严格的时间控制，这可能导致性能下降。

文献[17]提出了结合基于比例导引的剩余飞行时间估计和超螺旋滑模控制的领导-跟随设计，以确保在存在大航向误差时仍能实现有限时间收敛，以同时拦截静止目标。然而，需考虑到领导者的失效会危及任务。文献[18]的作者针对同时目标拦截，开发了基于次优有限时间状态相关Riccati方程（FT-SDRE）的、依赖于剩余飞行时间的制导律；然而，FT-SDRE固有的次优性可能限制其在高度动态交战场景中的性能。在文献[19]中，开发了一种协同制导律，在非线性框架内明确解决了横向加速度约束，确保即使在大航向误差下也稳定，并将适用性扩展到有向和无向网络。然而，网络内的一致性仅能渐近达成。固定时间协同制导律，例如文献[20–24]，通过保证一致性独立于初始交战条件，从而确保可靠的制导精度，可能解决上述工作中使用的渐近和有限时间方案的缺点。然而，这些方法通常依赖于保守性较大的控制器增益，且每当需要不同的收敛时间时，其设计参数必须重新调整，这可能限制实际灵活性。为克服此点，文献[25]为拦截器群提出了一种基于预设时间一致性的无领导协同制导，保证在静止或机动目标下，在无向动态拓扑中实现任意设定的剩余飞行时间一致性和同时拦截。文献[26]提出了一种具有任意时间一致性的领导-跟随协同齐射制导律，确保在非线性运动学和自动驾驶仪滞后下，剩余飞行时间达成预设时间一致并进行同时拦截。

前述大多数制导策略的开发仅基于拦截器-目标交战的运动学，假设拦截器能瞬时实现任何指令加速度。此假设实际上忽略了拦截器控制回路的动态特性，这可能导致在非理想或快速变化的飞行条件下，特别是交战末段，性能显著下降。为克服此局限性，必须在制定实际制导策略时考虑拦截器动力学，以确保所提出的制导律在实际场景中保持有效和可实施。在这方面，文献[27]的作者提出了一个采用滑模控制框架的综合拦截器制导-自动驾驶仪回路，以实现鸭翼控制拦截器的制导与飞控的无缝协调。综合设计的有效性通过多个末段拦截场景得到验证。此外，文献[28]的工作利用了这种解耦的制导-自动驾驶仪设计，其中协调鸭翼和尾翼面，使用预设时间收敛滑模控制来跟踪指令横向加速度。仿真表明，这确保了在指定时间内精确拦截目标。此框架可准确评估实时性能，包括舵机极限、制导-控制耦合及末段响应特性。

据作者所知，当代文献报道的协同齐射制导策略（例如前述工作及其引用参考文献）通常假设所有拦截器都能获取完整的实时目标位置信息以同步其拦截时间。然而，在实践中，由于成本、有效载荷能力和能源资源的限制，在大规模交战中为每枚拦截器配备弹载导引头通常不可行。此外，由于带宽、计算负载和弹载功率有限，维持完全的双向通信通常不切实际。因此，信息流不对称的有向交互拓扑提供了一个有效的折衷方案，在现实世界的齐射交战中既保证了协调效率又兼顾了实际可行性。在交战时间短的时效关键场景中，在此短时间内达成拦截器间拦截时间的一致性变得至关重要，这促使了预设时间一致性方法的使用，该方法保证在可用时间窗口内实现同步。同样，获得即时的自动驾驶仪响应对于实现协同制导指令至关重要，从而进一步需要对跟踪误差收敛（指令与实际输入）进行精确控制。

本文通过开发一种一次成型的非线性协同估计-制导-控制框架，为协同同时目标拦截问题提供了新的视角，以增强末段制导精度。此联合框架的目标是在一个统一设计中同时解决拦截问题的三个关键组成部分。通过将估计器、制导律和自动驾驶仪集成到一个单一的连贯架构中，且全部实现预设时间收敛，所提框架明确考虑了当代设计的性能局限性，这些设计将这些方面分开处理，而未明确指示其相互影响、闭环稳定性保证或对终端精度的影响。我们总结主要贡献如下：

在我们的处理中，仅部分拦截器配备导引头，而其余智能体在没有直接目标测量的情况下运行。这些无导引头的拦截器通过在异构感知架构下的预设时间分布式观测器重构所需的交战变量，该架构利用有向传感网络上的信息融合和局部协调。

随后，估计的状态被用于一种协同同时拦截方案中，该方案包含一种改进的剩余飞行时间估计（不受小航向角假设限制，因此在大初始航向角误差下也有效）以及一种预设时间一致性协议，以确保尽管目标可观测性异构仍能实现同时拦截。这为拦截器的方位角开辟了完整的圆周范围，从而为实现同时拦截提供了更大的灵活性。

此后，开发了一种预设时间收敛滑模控制律，用于生成拦截器的鸭翼舵偏指令。这保证了自动驾驶仪在设计者指定的稳定时间内独立于初始条件地跟踪指令横向加速度或协同制导指令。通过消除内环动力学的滞后，所提方案确保自动驾驶仪不会降低整个系统的响应，从而使拦截器能以近乎即时的方式实现制导律所需的横向加速度。

所提出的一次成型非线性协同估计-制导-控制框架消除了对全感知冗余的需求，支持分散式决策，并确保对必要变量收敛的严格控制。值得注意的是，所有收敛时间（无论与估计误差动态、一致性误差动态还是自动驾驶仪跟踪误差相关）均是预设时间稳定的，即稳定时间可以预先明确指定为设计参数。

图：所提出的用于第𝑖枚拦截器的一次成型非线性协同估计-制导-控制框架示意图。

本文其余部分组织如下。第2节介绍预备知识，包括非线性交战运动学、拦截器动力学及主要目标。第3节详细阐述所提出的一次成型估计-制导-控制框架。第4节通过各种交战场景演示所提框架的有效性。最后，第5节总结全文。