艦載機自動著艦引導與控制研究進展

甄子洋， 王新華， 江駒， 楊一棟

南京航空航天大學 自動化學院， 南京 210016

艦載機自動著艦引導與控制研究進展

甄子洋*， 王新華， 江駒， 楊一棟

南京航空航天大學 自動化學院， 南京 210016

艦載機自動著艦是一項復雜的系統工程。本文概述與總結了艦載機自動著艦系統及著艦引導與控制關鍵技術的發展現狀；闡述了自動著艦系統的發展歷程、設計規范，詳細描述了自動著艦系統的基本架構和工作原理。在總結艦載機自動著艦引導與控制關鍵問題的基礎上，詳細概述和分析了艦載機數學建模、著艦引導、著艦飛行控制、動力補償/自動油門控制、甲板運動建模、預估和補償控制、艦尾氣流建模與抑制、雷達噪聲抑制與誤差標校、復飛/逃逸決策與控制等關鍵技術的研究進展。最后，對艦載機自動著艦引導與控制的研究成果作了總結，并對未來發展方向進行了展望。本文旨在促進艦載機自動著艦技術的發展。

艦載機； 自動著艦系統； 引導； 飛行控制； 航母

航母(Aircraft Carrier)是衡量國家綜合實力的象征之一。20世紀90年代以來的幾次世界局部戰爭都表明，航母在現代戰爭中發揮了極其重要的作用。以航母或特殊艦船為起落基地的飛機稱為艦載機(Carrier-Based Aircraft)。航母能夠搭載數十至上百架不同機種的艦載機，它們與航母形成航母航空聯隊，具有寬廣的作戰使命和很強的攻擊和生存能力，能夠實施遠距離攻擊、制空制海、對陸對海打擊以及反潛作戰等重要任務。艦載機包括有人駕駛和無人駕駛艦載機，也包括固定翼和旋翼艦載機，本文中的艦載機特指有人駕駛固定翼艦載機，這也是當前應用最多的一種。當然，文中所述的自動著艦系統(Automatic Carrier Landing System,ACLS)也可應用于艦載無人機。

自1911年1月18日，美國飛行員Eugene Ely駕駛飛機在美國“賓夕法尼亞”號(USS Pennsylvania)巡洋艦上進行了首次降落，艦載機的發展已走過了百年歷史，大致經歷了螺旋槳艦載機、噴氣式艦載機(如美國F-8戰斗機)、綜合艦載機群(如美國F-14A、F/A-18艦載機)以及常規艦載機與垂直/短矩起降艦載機(如美國V-22“魚鷹”傾轉旋翼機)并存等發展階段。初期，由于人工著艦事故率比陸基飛機約高3～6倍，而著艦失敗率又占總失誤率的85%，其中黑夜又比白天大2倍；而現代作戰多在夜間行動，時段限制和不利氣象往往是作戰的最佳時機。因此，現代戰爭中要求艦載機具有全天候作戰能力。為此，美國海軍在20世紀70年代開發了全天候著艦引導系統(All Wether Carrier Landing System，AWCLS)，它是一種以自動著艦為主要模態的組合引導系統。AWCLS系統一般由3種工作模態組成：全自動模態、聯合半自動模態和艦面控制進場模態。ACLS系統是AWCLS系統的必要組成部分，它能夠在無飛行員操縱情況下進行著艦，從而減輕飛行員工作負擔，提高著艦安全和作戰效能[1]。然而，現役艦載機和ACLS系統的相關文獻資料相當匱乏。

中國作為海洋大國，正向海洋強國邁進。中國海軍肩負著保衛領土、領海和巨大海洋資源的神圣使命。2011年8月，中國海軍通過改裝前蘇聯“瓦良格”號航母，使中國成為第十個擁有航母的國家。2012年9月，中國首艘可以搭載固定翼飛機的航母——“遼寧艦”加入中國海軍序列。2012年10月，殲15艦載戰斗機在遼寧艦上成功實現觸艦復飛。2012年11月，殲15艦載戰斗機在“遼寧艦”上首次成功完成起飛與著艦。隨著中國艦載機人工著艦的成功試驗，自動著艦系統的研制迫在眉睫，尤其自動著艦引導與控制技術亟待得到深入研究和攻克。自“八五”計劃開始，海軍航空工程學院、南京航空航天大學、哈爾濱工程大學、北京航空航天大學和西北工業大學等科研高校和院所就已開展了艦載機技術研究。尤其是南京航空航天大學飛行控制實驗室研究團隊在艦載機引導與控制技術領域的研究已逾20年，研究成果曾獲得國防科學技術獎，在國內率先出版了十余部相關著作，承擔了中國首批艦載機飛行員的理論培訓任務，為中國相關科研人員和工程技術人員提供了強有力的技術參考[2-9]。

本文通過總結數十年來艦載機自動著艦技術的發展歷程，分析艦載機著艦引導與控制關鍵技術，在總結現有研究成果的基礎上，展望未來發展趨勢，從而為中國航母和艦載機事業貢獻力量。本文內容如下：① 概述自動著艦系統的發展歷史、設計規范和工作原理；② 分析自動著艦引導與控制的關鍵問題；③ 詳細概述引導與控制關鍵技術的研究現狀；④ 總結并展望了研究工作。

1 自動著艦系統概述

1.1 著艦系統發展歷程

艦載機著艦系統從最初的人工著艦方式，先后發展了鏡面光學助降系統(Mirror Optical Landing System，MOLS)、菲涅爾透鏡光學助降系統(Fresnel Lens Optical Landing System，FLOLS)、全天候電子助降系統(即雷達引導系統)和導航衛星助降系統。美國海軍一直在進行航母適配性試驗，并開發未來著艦系統，包括改進菲涅爾透鏡著陸系統(Improved Fresnel Lens Optical Landing System，IFLOLS)、遠距離布陣系統(Long-Range Lineup System，LRLS)和“艾科爾斯”改進型光學助降系統(Improved Carrier Optical Landing System，ICOLS)等。

1965年，美國海軍成功研制了第一代自動著艦系統(AN/SPN-10，隨后改進為AN/SPN-42)。20世紀70年代，美國發展了儀表/微波著艦系統(AN/SPN-41)[10-11]。然而，早期的ACLS系統僅能輔助人工著艦系統，在著艦最后階段仍然需要采用光學助降系統與ACLS系統共同引導并由艦載機飛行員主控的方式進場著艦。20世紀80年代初，美國率先實現了真正意義上的全自動著艦。1984年6月，ACLS系統AN/SPN-42的改進型AN/SPN-46系統在F/A-18A艦載機上通過了相關認證，正式裝備美國海軍。對F/A-18E/F艦載機AN/SPN-46(V) ACLS系統的測試結果表明，AN/SPN-46(V) ACLS系統能夠在模式I下實現完全自動進場著陸[12]。進入20世紀90年代后，全球定位系統(GPS)可進一步提高自動著艦系統的精度，并逐漸取代跟蹤雷達；由此定義了新的自動著艦需求：快速部署、惡劣天氣、不利地形、晝夜、高存活、可移動的精確進場和著陸[13]。針對該需求，美國國防部于1996年5月正式提出聯合精密進近著陸系統(Joint Precision Approach and Landing System，JPALS)研究計劃，利用差分GPS系統引導著艦[14]。2001年4月，F/A-18A飛機進行了差分GPS引導的著艦測驗，從導航傳感器誤差、飛行控制誤差和系統誤差數據中驗證了JPALS系統在艦載機著艦引導中的可行性[15-16]。

此外，由于雷達引導系統設備龐雜，易受電磁干擾，利用光電探測進行自主著陸/著艦已成為當前的研究熱點[17-19]。隨著計算機視覺技術的興起，產生了一種有效的艦載機著艦引導新方法——視覺引導[20-21]。其原理是從圖像中獲取照相機和艦船的位姿關系，并在序列圖像中跟蹤艦船運動，具體步驟包括：圖像艦船目標檢測、目標匹配和位姿估計和目標跟蹤等。但其缺陷在于：要求在圖像中確實存在艦船目標，且視覺精度受能見度低和高等級海況環境影響，難以單獨使用。針對惡劣環境下的艦載機著艦引導問題，文獻[22]組合配置了前置紅外系統、慣性導航系統和無線電測高傳感器，應用了牛頓迭代算法、Kalman濾波和小波變換技術實時估計飛機距離艦船跑道的位置、姿態、速度以及艦船甲板運動。

1.2 著艦模態與進場著艦規范

全天候著艦模態包括I、IA、II、III 4種工作模態：① 模態I：ACLS系統引導，艦上精密跟蹤雷達截獲飛機后，可直接引導飛機實現全自動著艦；② 模態IA：類似于模態I，不同之處是按模態I飛行至離艦約3/4 n mile時，降級為菲涅爾透鏡FLOLS人工目視著艦；③ 模態II：儀表著艦系統(Instrument Landing System，ILS)引導，在駕駛艙內利用指針儀表或平顯儀的指示，即利用ACLS系統所提供的誤差信號，進行手控著艦，將飛機引導至離艦約3/4 n mile處轉入FLOLS著艦；④ 模態III：艦上控制進場系統(Carrier Controlled Approach，CCA)引導，飛行員通過艦上控制臺操作員的指令信息完成著艦任務。

上述模態之間的關系描述如下：

當模態I正常工作時，模態II與模態III成為模態I工作時的監控設備。當駕駛員發現模態I工作時若飛機不在安全區內，則接管飛機由模態II執行半自動進場。在模態II工作狀態下，若飛機超出安全區，則駕駛員接收到已工作在模態III的指令，并按模態III手控著艦。模態I與模態II可單獨工作；但當AWCLS在零決策高度及零能見度條件下著艦時，兩系統同時工作。為了保證艦載機的安全著艦，著艦過程中的各工作模態間需要進行實時轉換；并根據各個工作模態的安全區范圍，設計著艦模態轉換邏輯。為了抑制模態轉換過程中出現的瞬態響應，設計了艦載機著艦多模態轉換技術，確保模態間快速平滑轉換，進而有效降低撞艦概率[23]。

20世紀50年代，美國海軍航空系統司令部采納了一系列設計規范，如進場著艦規范(Carrier Approach Criteria,CAC)，并在聯合軍種規范指南(Joint Service Specification Guide，JSSG)中進行了系統定義，這些定義適用于聯合打擊戰斗機計劃(Joint Strike Fighter，JSF)，也可應用于JSF聯合模型規范(Joint Model Specification，JMS)[24]。Aircraft Recovery Bulletins系列期刊也發表了艦船回收飛行器的各種規范要求。

此外，美國海軍航空作戰中心飛機處(Naval Air Warfare Center Aircraft Division)的Rudowsky等[25]綜述了艦載機進場著艦標準與規范，主要指標包括著艦速度、飛行品質、油門響應、復飛和逃逸、下滑道轉移機動等性能要求。完整著艦過程包括進場下滑和著艦攔阻兩個階段。下滑段的安全準則包括：變軌機動、視野準則、飛行品質和油門響應要求等；攔阻過程中對安全性影響最大的是著艦下沉速率和攔阻距離，這兩條準則可作為攔阻段的參數適配依據。著艦參數的適配特性是影響艦載飛機著艦安全性的重要因素之一。著艦參數是指航母和艦載機預先設定的典型參數，包括著艦質量、著艦速度、下滑角、攔阻索的最大攔阻力等。文獻[26]依據文獻[3]中的著艦安全準則，建立了確定著艦參數適配包線的數學解析方法。著艦下沉速率的限制范圍為2～6 m/s，下滑角一般取3°～4°。在著艦性能評估方面，通常采用著艦軌跡跟蹤偏差的均方根體系；文獻[27]提出了基于二階性能模型的著艦性能評估方法。

值得一提的是，楊一棟等歸納總結了著艦環境及著艦誤差規范、自動著艦飛控系統設計規范、自動著艦制導系統設計規范以及ACLS系統總體試驗與驗證規范，可作為ACLS系統工程設計應遵循的準則[4,28]。

1.3 自動著艦系統基本架構與工作原理

圖1 自動著艦系統(ACLS)的基本架構
Fig.1 Basic framework of automatic carrier landing system (ACLS)

ACLS系統一般由艦載子系統及機載子系統兩部分組成，基本結構如圖1所示[3]。艦載子系統通常包括跟蹤雷達、穩定平臺、高速通用計算機、顯示設備、數據鏈編碼/發射機、數據鏈監控器和飛行軌跡記錄儀等。其中，跟蹤雷達用于測量機艦相對位置關系；高速通用計算機用于計算引導指令；陀螺穩定平臺(含加速度計)通過測量艦體運動，以消除艦船運動對著艦的擾動。機載子系統通常包括數據鏈接收機、接收譯碼器、自動駕駛儀耦合器、自動飛行控制系統(Automatic Flight Control System，AFCS)、自動油門控制系統(Automatic Throttle Control System，ATCS)或自動動力補償系統(Automatic Power Compensation System，APCS)和雷達增強器等。

ACLS系統的工作原理描述如下：

1) 跟蹤雷達測量：雷達由航向和下滑天線向飛機著艦方向發射左右及上下掃描波束，測得以雷達天線為原點的球坐標系中的飛機位置。

2) 數據穩定處理：由引導計算機把雷達測得的飛機數據轉換到由距離、高度和橫向位置組成的笛卡爾坐標系，并將坐標原點設置在理想著艦點位置。

3) 穩定平臺測量：靠近雷達天線的穩定平臺感受航母甲板運動，并將測得的航母甲板運動信息送入引導計算機。

4) 甲板運動補償：將飛機位置建立在穩定水平坐標系(慣性坐標系)中，該坐標系利用了艦體歐拉角，并消除了艦船甲板運動對慣性空間內飛機位置測量的影響。

5) 飛機基準軌跡生成：飛機是沿著基準下滑軌跡著艦的，該軌跡是一條基于飛機重心或基于飛機尾鉤的理想下滑道。

6) 飛機軌跡誤差計算：縱向通道按照機艦相對距離及下滑角計算出高度指令信號，并與實際高度比較得到高度誤差信號；側向通道將測得的飛機橫向位置與航母甲板中心線位置進行比較，得到橫向側偏信號。

7) 飛機導引律計算：根據軌跡導引動特性要求并考慮抗甲板運動和抗雷達電子噪聲等因素，對軌跡誤差進行濾波、限幅微分、積分等處理，按照導引律產生俯仰角和滾轉角控制指令，然后形成數據鏈發送至飛機，送入機載AFCS系統，引導飛機跟蹤下滑道。

8) 飛機動力學信息測量：測量飛機的三軸姿態角及角速率、飛行速度、氣流角，并反饋給機載AFCS系統，用于飛行控制律計算。

9) 自動飛行控制：AFCS系統控制飛機姿態和速度，使艦載機沿著預定下滑道進場著艦，實現艦載機著艦飛行軌跡、姿態和速度的控制。

2 自動著艦引導與控制關鍵問題

為了能夠實現準確安全著艦，需要解決的艦載機自動著艦引導與控制關鍵問題主要包括：

1) 艦載機數學建模問題

飛行器本身是具有非線性、多變量、強耦合等特性的復雜被控對象，著艦過程中還會受到甲板運動和艦尾氣流等環境因素的強干擾。復雜環境因素的干擾、飛行高度和狀態的改變以及建模誤差等因素共同構成了艦載機系統的不確定因素；同時，飛行器氣動舵面到航跡角通道一般具有非最小相位特性。因此，建立較精確的艦載機著艦狀態動力學模型，是分析艦載機著艦狀態自然特性以及設計控制律的前提。

2) 著艦引導問題

自動著艦引導的關鍵問題包括：① 穩定坐標系建立，以消除艦船甲板運動對理想著艦點和基準下滑軌跡的干擾；② 機艦位置測量與轉換，以獲取飛機運動信息以及與艦船的相對運動信息；③ 機艦協同指令計算，以確定初始下滑高度、下降速度、下滑航跡角和著艦時間等協同指令；④ 基準下滑軌跡生成，以控制艦載機沿著下滑道完成著艦；⑤ 軌跡跟蹤誤差計算，以送入引導與控制系統來消除軌跡制導誤差。

3) 著艦飛行控制問題

艦載機要沿著基準下滑軌跡飛行，還要對準甲板中心線，這就要求ACLS系統具有較高的軌跡跟蹤控制能力。除了消除軌跡跟蹤誤差而進行的飛行機動之外，下滑過程中飛行姿態要求保持平穩，飛行速度要求保持較低，即要解決低動壓下的穩定飛行控制問題。復雜環境干擾因素如艦尾氣流、甲板運動的存在，嚴重影響著艦載機的著艦性能，為此還要求自動飛行控制系統具有較強的魯棒性和抗干擾性。因此，艦載機自動著艦控制問題實質上是一種受擾非線性系統的穩定控制與軌跡跟蹤控制問題。

4) 動力補償/自動油門控制問題

與普通飛機不同，艦載機著艦過程處在低動壓狀態，具有靜不穩定的反區特性，因此除了常規縱側向增穩控制外，還需要增加動力補償系統，以改善其飛行品質。在低動壓狀態下，飛機操縱性能變差，單獨依靠升降舵無法精確控制飛行軌跡，航跡角和速度之間的耦合變得更加強烈，飛機易處于不可控狀態；為了保持艦載機在進場著艦段的低速穩定，需要解決油門、氣動舵面等多操縱機構的協調控制問題。同時，由于允許的觸艦區域有限，對下滑和對中精度要求高，因此有必要通過特定的綜合飛行控制策略提高控制性能。

5) 甲板運動建模、預估與補償問題

由于海浪運動的影響，理想著艦點的位置會發生實時變化，特別是理想著艦點高度的變化，會大大增加艦載機的著艦難度，甚至影響飛機著艦的安全性。為防止艦載機撞艦風險，在著艦前最后12 s左右，要求艦載機與航母垂直運動的相位同步。由于ACLS系統在甲板運動的特征頻率內存在無法避免的相位滯后現象，艦載機在著艦過程中對甲板運動的跟蹤會存在延遲，從而造成飛機著艦誤差。因此，需要解決六自由度甲板運動的建模、預估與補償問題。

6) 艦尾氣流建模與抑制問題

艦尾氣流是影響艦載機著艦安全和精度的主要干擾因素之一，甚至將接近艦尾的復雜氣流擾動區稱為進入“鬼門關”。艦尾氣流嚴重影響飛行員操縱品質、負載以及飛機航跡角、下沉率等狀態，僅雄雞尾流分量就能使艦載機下沉近2 m，造成水平著艦誤差約為39 m。艦尾氣流產生的機理十分復雜，與海況、艦船航速和艦體噸位等因素密切相關。因此，有必要研究建立艦尾氣流的數學模型，并研究在ACLS系統中增加對艦尾流的抑制環節。

7) 雷達噪聲抑制與誤差標校問題

著艦引導中實際使用的跟蹤雷達都是相控陣雷達，具有明顯的測量噪聲，所以需要在引導計算中對雷達測量信息中的電子噪聲進行濾波處理。由于著艦引導雷達的特殊工作環境，使航母運動、雷達接收機熱噪聲和不正確安裝帶來了測量誤差，為此需要對跟蹤雷達標校數據進行去噪。

8) 復飛/逃逸決策與控制問題

艦載機在著艦過程中，由于面對的是十分惡劣和復雜的著艦環境，同時受到各種干擾、飛行員技術失誤以及不可預估的故障影響，經常會嚴重偏離理想下滑軌跡，并不能保證艦載機每一次都能順利完成著艦任務。艦載機在即將觸艦之前終止著艦而轉為其他航線的機動飛行，稱之為復飛。如何保證復飛決策更加合理有效，對保證飛機安全至關重要。因此，需要設計復飛區和復飛準則，開發復飛決策系統及流程，解決安全復飛控制問題。此外，艦載機觸艦后直接滑跑離艦的過程稱為逃逸，有必要研究解決甲板運動和艦艏氣流影響下的安全逃逸控制等問題。

3 自動著艦引導與控制關鍵技術研究現狀

3.1 艦載機數學建模

艦載機在著艦狀態下的動力學模型，總體上可分為兩類：六自由度運動的非線性模型和小擾動線性化模型。前者能全面描述艦載機的運動，是試飛前對飛行控制系統進行評定時必被采用的，但是運動方程的強耦合和非線性特點導致直接進行非線性系統分析難以得出結論。相比之下，線性模型是非線性模型經過小擾動線性化后導出的，足以描述只圍繞標稱狀態做小幅度機動的著艦飛機對操縱輸入和外部流場作用的響應特性；利用完備的線性系統理論分析手段，可有效研究艦載機的穩定性和操縱性，因此可將其作為AFCS系統的設計指南。美國海軍航空作戰中心飛機處等部門研究表明：在著艦控制系統的分析和完善階段，將能描述艦載機主要特點的線性擾動模型作為地面物理仿真時使用的飛機數學模型是合適的[29-30]。

傳統上認為大氣擾動對著艦的主要影響是由擾流的垂直分量引起的，所以在艦載機模型線性化過程中只考慮擾流垂直分量的作用效果，將導致得出的線性模型中不含水平擾流項[31-32]。實際上，該簡化方式是不合理的。通過定性理論分析得出，艦尾流水平分量對艦載機的飛行穩定性也有顯著影響，因此需要將艦尾流在飛行平面內的垂直和水平分量引起的附加氣動力和力矩作為干擾項，引入到無風情況下的線性模型，方可得到完整的艦載機縱向線性動力學模型[33]。氣流擾動是進場著艦過程中的下滑軌跡跟蹤和著艦誤差的重要影響因素，傳統縱向線性模型難以精確模擬飛機在最后著艦過程的地速變化，為此夏桂華等提出了一種改進線性化方法，以補償氣流縱橫向分量對空速和迎角的影響，并對下滑道上的誘導力進行量化處理[34-35]。

系統辨識技術的發展為艦載機這類非線性系統模型和參數的辨識提供了有效方法。美國NASA德萊頓飛行研究中心(NASA Dryden Flight Research Center)利用非線性自回歸滑動平均(NARMAX)模型結構檢測方法，基于F/A-18飛行數據，建立了氣動彈性系統的非線性黑箱模型[36]。Barron Associates Inc.的Ward和Monaco針對F/A-18艦載機設計了一種在氣動舵面失效情形下的重構控制方法，通過系統辨識技術在線辨識直接自適應模型跟隨控制器所用到的閉環飛機動力學模型參數[37]。Botez等基于美國NASA德萊頓飛行研究中心提供的飛行顫振實驗數據，結合模糊邏輯和神經網絡算法辨識了F/A-18艦載機的非線性模型，從而建立了結構偏量和控制偏量之間的關系模型，使估計信號與實際信號之間的擬合度超過99%，反映了該方法在飛機模型辨識領域具有很好的應用前景[38-39]。

正常著艦狀態下，飛機機翼處于水平位置，機頭對準甲板中心線。在發生單發停車故障后，為保持力和力矩平衡，飛機難以正常姿態進行著艦，而是可能會出現機翼傾斜、機頭不能完全對準甲板中心線等情況。為了提高艦載機應對各種故障的能力以保障飛行安全，除了采用余度技術外，行之有效的方法是重構飛行控制，即飛行控制系統利用剩余的有效控制機構補償故障或損傷對飛機造成的影響，保證飛機可以繼續安全地飛行[40]。此時，吳文海等建立的雙發艦載機單發停車故障狀態動力學模型，可為AFCS系統中故障重構控制律的設計提供模型依據[41]。

袁東等以艦載機艦基起降階段為對象，利用多體動力學建模方法，反映了“艦載機-起落架-航母”多運動物體之間的動力學關系，可以模擬計算艦載機滑躍起飛和攔阻著艦過程，從而便于分析艦載機艦基起降的主要影響因素[42]。

楊一棟等建立了艦載機著艦狀態等效數學模型，并給出了國外已有典型艦載機的氣動特性[28]。目前由于艦載機種類有限，且艦載機相關數據保密，想要建立完整而準確的艦載機全量數學模型還主要有賴于艦載機數據的公開。

3.2 著艦引導

自動著艦引導需要解決穩定坐標系建立、機艦位置測量與轉換、機艦協同指令計算、基準下滑軌跡生成以及軌跡跟蹤誤差計算等關鍵問題。

1) 穩定坐標系建立：艦上的著艦引導裝置用于測量機艦相對運動關系，但是測量坐標系會隨著甲板運動而運動，使得艦載機空間位置的測量信息受到甲板運動干擾。建立數字穩定平臺，即利用數學方法代替物理方法，以消除甲板運動對飛機位置測量的擾動[3]。

2) 機艦位置測量與轉換：為測得機艦相對位置關系，需要進行引導裝置測量、坐標變換、坐標平移和甲板運動擾動消除等步驟，再根據艦船位置，得到艦載機的空間位置。

3) 機艦協同指令計算：主要是指根據機艦相對運動關系確定著艦初始高度、下降速度、下滑角以及著艦基準軌跡。著艦過程中，通常是艦船正常航行，而飛機需要協同飛行完成著艦。根據艦船運動變量，可以計算理想著艦點位置。

4) 基準下滑軌跡生成：基于著艦協同指令，可以生成一條任意地面坐標系下的基準下滑軌跡。GPS系統是在地面坐標系下引導飛機著艦，所以著艦基準軌跡也要基于地面坐標系建立。楊一棟等設計了基于GPS引導的基準下滑軌跡[43]。

5) 軌跡跟蹤誤差計算：將艦載機實際位置與基準軌跡進行比較，可得軌跡跟蹤誤差。需要通過設計引導律來消除軌跡跟蹤誤差。高度和橫側向軌跡跟蹤誤差被放大后送入濾波器，以消除雷達噪聲，從而更準確地估計出飛機加速度、速度和位置誤差。

綜上可知，有關著艦引導方面的研究文獻較少，機艦協同指令與基準下滑軌跡的生成是實施著艦引導和控制的前提，跟蹤雷達、GPS等不同引導方式下的著艦基準下滑軌跡生成是有待解決的關鍵問題。

3.3 著艦飛行控制

ACLS系統的控制精度和抗擾動能力不僅取決于引導系統的精度，還與AFCS系統性能有密切關系。AFCS系統的主要任務是控制艦載機的著艦軌跡跟蹤、下滑速度保持和姿態穩定等功能。下面概述艦載機的自動飛行控制方法。

1) 常規控制

常規艦載機的AFCS系統結構，將軌跡控制回路作為外回路，姿態控制回路和速度控制作為內回路。軌跡控制回路基于軌跡跟蹤誤差信息，結合甲板運動預測與補償信息，經過比例-積分-微分-二次微分(PIDD)控制器后生成姿態和速度指令信號，并將其發送給AFCS系統；AFCS系統要求跟蹤這些指令信號。其中，內外回路控制律都是基于傳統單回路設計方法。

ACLS系統運行時，艦載機著艦誤差經濾波及導引律計算，為飛行/推力系統提供姿態糾偏指令，改變飛行軌跡角，從而完成對軌跡糾偏。特別在著艦前約1.8 s內，飛機處于跟蹤雷達盲區，導引系統關閉，必須依靠飛行/推力系統保證著艦姿態不變，并且飛行/推力系統應具有抑制艦尾氣流擾動的性能。

此外，ACLS系統中引入直接升力控制，通過擾流板和襟翼實現，能夠提高軌跡跟蹤控制精度和著艦精度，從而拓寬ACLS系統對軌跡偏差、環境擾動、海況等級的應用范疇[44-45]。美國聯合飛行器公司(United Aircraft Corporation)調研表明，推力矢量技術在艦載機著艦中已經得到了成功應用，它能夠很大程度地降低下降速率和空速，改進軌跡控制精度，改進復飛性能，還能補償升降舵效率[45-46]。在波音F/A-18A/B/C/D艦載機計劃中，多款飛機因為落葉式失速墜落而落空，為此海軍航空系統司令部NAVAIR更新了飛行控制律軟件，有效抑制了落葉式失速墜落問題[47]。美國波音公司、海軍學院(U.S. Naval Academy)以及海軍航空系統司令部聯合發表了F/A-18E/F超級大黃蜂艦載機的高迎角控制律的開發和測試結果[48]。美國明尼蘇達大學Balas等針對F/A-18E/F超級大黃蜂艦載機高迎角控制系統在失速飛行中的魯棒性進行了線性和非線性分析，旨在為飛行控制律的改進提供依據[49-50]。

然而，復雜的著艦環境因素干擾下，常規控制難以使艦載機達到精確的著艦性能。

2) 最優控制

著艦軌跡跟蹤控制問題可以利用最優控制理論解決，如美國航空發展中心(Naval Air Development Center)研究了最優控制在F-8C艦載飛機ACLS系統中的應用[51]。王新民等結合最優伺服理論和線性系統解耦理論，對飛行/推力復雜綜合模型進行降階解耦，以狀態反饋輸出跟蹤為目標，設計了艦載機飛行/推力綜合系統控制器[52]。當艦載機偏離下滑道時，在滿足各種約束下的機動時間最優控制問題也很重要，因為空速保持不變，為了按預定時間完成著艦任務，軌跡糾偏時間要盡可能短，否則無法按時到達預定著艦點[53]。

最優控制已經在實際飛行控制系統中成功應用，因此在ACLS系統中有很好的應用前景。

3) 魯棒控制

魯棒控制在被控對象出現參數攝動下仍能使系統保持穩定，且達到某種控制性能。美國海軍航空作戰中心、海軍研究生院(Naval Postgraduate School)、加利福尼亞大學等機構研究表明，H∞、μ分析等魯棒控制在復雜環境下的艦載機著艦問題中有很好的應用前景[54-61]。NASA德萊頓飛行研究中心曾啟動一項多種H∞控制在F/A-18艦載機上應用的驗證計劃[62]。H∞控制是一種多輸入多輸出優化控制方法，而許多控制問題都可表達為凸優化問題，且線性矩陣不等式(LMI)技術比傳統基于Riccati方程設計方法計算要更簡便。常規的PID控制器如果由H∞控制器替換，則只需要測量位置信息，因此能夠省略alpha-beta濾波器，且增加ACLS系統帶寬。ACLS系統性能要求可轉化為對H∞控制分析模型的結構及權陣的選取，從而提高ACLS系統的著艦精度及抗艦尾氣流擾動的能力[63]。基于LMI的H∞理論還可用于設計艦載機著艦飛行/推力綜合控制系統，建立以姿態跟蹤精度和抑風擾動為優化指標的H∞增廣模型[64-65]。

艦載機著艦過程中，橫側向滾轉速率與側滑角之間存在固有耦合問題。在低迎角時，耦合導致滾轉速率與側滑角符號相反，并有較大側滑，嚴重降低了飛行品質，為此文獻[66]提出基于參考模型的H∞/H2控制方法，提高了ACLS系統的操縱品質，降低了多通道之間的相互耦合，從而提高對中著艦效率。H2控制不僅可抑制噪聲干擾，還可降低多通道耦合，線性變參數(LPV)方法可以解決具有模型不確定參數依賴時變系統的精確控制問題。LQG/LTR是一種多變量頻域設計方法，具有魯棒性能和解耦特性，可用于艦載機著艦控制[67]。LPV增益調度控制與傳統變增益調度控制不同，它不需要考慮如何插值并能從理論上保證閉環系統穩定性和魯棒性，因此在飛行控制中應用較廣。美國明尼蘇達大學的Balas等在NASA高置信度飛行仿真平臺上驗證了LPV增益調度多變量控制在F/A-18飛機中應用的可行性，設計了基于線性分式模型的增益調度控制器，進行了飛行員在回路的F-14艦載機非線性模型仿真實驗[68-70]。

現代魯棒控制理論在艦載機著艦過程的抗干擾問題中具有很好的應用前景。

4) 自適應控制與非線性控制

自適應控制在飛行控制中得到了很多應用。Tournes和Landrum采用子空間穩定與線性自適應方法解決了F-14艦載機的多通道耦合問題，但是忽略了艦載機系統結構的不確定性，因此描述的系統模型并不完整[71]。模型參考自適應控制(MRAC)具有快速自適應性而容易引起高增益控制，導致高頻振蕩，激發未建模動態，影響系統穩定性；然而，在系統存在嚴重不確定性的場合下，高自適應增益有助于快速減小跟蹤誤差。為此，NASA德萊頓飛行研究中心和艾姆斯研究中心的研究表明，基于最小化跟蹤誤差L2范數的最優控制原理設計自適應律，可以實現沒有高頻振蕩的高增益快速自適應，從而在保證跟蹤性能的同時，改善系統的穩定魯棒性[72]。基于L1自適應控制方法的艦載機飛行控制系統對高頻和未建模動態也具有魯棒性[73]。Boskovic等針對F/A-18艦載機的執行器故障，設計了多模型自適應和分布式自適應容錯飛行控制系統，能夠實現故障檢測、識別和容錯，但是它是在線性模型中進行的著艦驗證[74-75]。

非線性控制方法主要有非線性動態逆控制、反演(Backstepping)控制和滑模變結構控制等。美國加利福尼亞大學的Winker研究了動態逆結合PID控制的F/A-18艦載機飛行控制[76]。NASA德萊頓飛行研究中心針對F/A-18艦載機，開發了模型參考非線性動態逆控制器，進行了硬件在回路和空中試飛實驗[77]，同時也驗證了馬歇爾太空飛行中心開發的自適應增穩控制器[78]。與傳統飛行控制系統分開設計制導與控制回路不同，Ju等應用非自適應Backstepping控制方法設計了下滑道跟蹤控制律，針對模型不確定性，設計了參數自適應Backstepping控制器[79-80]。雖然它們針對的都是一般著陸下滑軌跡跟蹤問題，但是可對著艦軌跡跟蹤問題提供參考借鑒。自適應變結構滑模控制具有快速響應、對參數攝動和外部擾動不敏感、無需在線辨識系統模型等優點，在ACLS系統中進行了很好的驗證[81-82]。將多種非線性控制方法進行有機結合，能夠實現優勢互補，比如章衛國等采用指令濾波處理Backstepping計算膨脹問題，利用Backstepping方法處理非匹配不確定問題，利用滑模控制解決外界擾動和匹配不確定性問題，并基于高階滑模控制思想降低滑模控制抖動，從而有效抑制著艦過程中的風擾動影響[83]；而基于非線性動態逆的滑模控制方法，也適用于解決精確控制飛行軌跡的問題，具有較強的魯棒性和快速跟蹤性[84]。

自適應控制適合解決艦載機這類參數或結構不確定系統的受擾控制問題；非線性控制基于非線性模型設計，適合解決精度要求高的實際控制問題。而兩者結合正是當前控制理論的研究熱點，也很適合解決自動著艦控制問題。

5) 預測控制與預見控制

預測控制是一種滾動時域控制方法，具有局部滾動優化性能指標，可滿足各種控制約束條件。艦載機著艦通常要求橫側向對中偏差不能超過4.6 m，文獻[85]建立了橫側向著艦誤差方程，采用滾動時域控制設計飛行控制律；文獻[86]針對艦載機著艦鉤索阻攔階段，通過離線計算時變狀態權值矩陣，實時調整各狀態之間的變化關系，離線計算獲得時變控制輸入權值矩陣，能夠調整控制輸入峰值，提高橫側向著艦效率和安全性。

預見控制是一種利用已知期望信息和干擾信息來改善系統動態響應，抑制外界擾動，提高系統跟蹤精度的控制方法，特別適用于控制目標和干擾等未來信息已知的系統，對解決非最小相位系統控制問題也有其獨特的優勢[87]。艦載機著艦下滑跟蹤階段，常規控制較好地使艦載機跟蹤下滑道軌跡，但在甲板運動補償階段，常規控制很難使艦載機完全跟蹤甲板運動。甄子洋等的研究表明[88-90]：① 在著艦前約12.5 s時，將常規PID控制器切換到預見控制器，能夠快速地實現甲板運動補償；② 下滑道軌跡信息以及甲板運動信息均為可預見信息，利用未來可預見信息和當前反饋信息對艦載機進行預見控制，可以實現對下滑道跟蹤及甲板運動的補償；③ 利用未來信息進行前饋控制，同時利用當前信息進行反饋控制，可以提前對艦載機氣動舵面和油門實施操作以達到跟蹤補償目的，減小瞬時能量，加快響應速度。

6) 智能控制

典型智能算法包括模糊邏輯、神經網絡和仿生優化算法。智能控制的優點在于不依賴被控對象精確數學模型，適合解決復雜系統控制問題。

美國海軍航空作戰中心飛機處的Steinberg研究表明[91-92]，基于模糊邏輯的ACLS系統，能夠精確控制觸艦位置、下沉速率、姿態和速度。但是，這需要制定大規模模糊規則，對F/A-18艦載機進行仿真驗證[93]。張宗麟等采用神經網絡動態逆控制設計了艦載機的橫側向著艦控制律，具有良好的魯棒性和解耦能力，該控制律對艦尾氣流擾動的敏感性要低于滾轉角速率指令控制系統[94]。Ha在基本ACLS系統基礎上引入模糊增益調度技術，并采用遺傳算法優化調度邏輯，使艦載機在風切變和側風影響下仍具有良好的著艦性能[95]。Li和Duan基于大腦風暴優化算法，優化了ACLS系統中的自動駕駛儀和自動油門系統的控制參數[96]。Steinberg和Paget給出了艦載機ACLS系統的動態逆控制、間接自適應控制、線性化參數的神經網絡控制器、非線性參數化的神經網絡控制器、模糊邏輯控制器、非線性參數化的神經網絡控制器和改進序列最小二乘辨識器并行控制器的對比結果[97]。此外，模糊邏輯還可用于著艦指揮官(LSO)語音數據和傳感器測量得到的數值數據信息的數據融合，實現著艦軌跡的糾偏，而模糊神經網絡可以根據歷史數據預測艦載機未來短時間內的飛行軌跡，輔助LSO預判艦載機著艦的成功性[98]。

近年來，神經網絡自適應控制得到了廣泛研究。然而，控制系統的結構往往都是利用常規控制器作為內回路用于穩定系統，神經網絡用于補償系統的非線性特性；它的缺陷在于內回路常規控制器必須保證信號有界，才能使神經網絡達到較好的跟蹤性能。針對該問題，Suresh等提出一種新的神經網絡自適應控制方法，將神經網絡和線性濾波器用于近似控制律，采用離線訓練和在線學習策略相結合，使其能夠對氣動參數變化或者操縱面損傷具有在線自適應能力，并將這一方法在F-8艦載機上進行了仿真驗證[99]。

綜上可知，智能與自適應著艦控制技術是艦載機ACLS系統的重要發展趨勢。然而，智能算法在應用前需要進行試飛試驗以搜集樣本數據。

3.4 動力補償/自動油門控制

為了使艦載機在低動壓著艦狀態下有效控制速度，保證飛機長周期運動穩定性，使航跡角對姿態角變化具有快速精確的跟蹤能力，在ACLS系統中常采用APCS系統[100]。

目前兩種最常用的著艦動力補償方案是：保持速度恒定的APCS系統和保持迎角恒定的APCS系統。第1種方案相當于增加飛機速度穩定導數，從而有效抑制由俯仰姿態變化而引起的速度變化，改善長周期運動阻尼，但仍然會存在跟蹤靜差。第2種方案相當于增大飛機縱向氣動導數，從而加速軌跡角對俯仰姿態角的響應過程，因此這種動力補償系統實際功能相當于軌跡響應增強器。為進一步改善姿態角與軌跡角之間的動態響應品質，增加響應阻尼，需在迎角恒定動力補償中引入法向加速度信息。可以證明的是，保持迎角恒定的動力補償方案也兼有保持速度恒定的性能[101-102]。近年來，變結構控制[103]、模糊邏輯[104]和滑模變結構控制[105]等先進控制方法已經用于設計動力補償系統的控制律。

APCS系統要求對發動機推力實施自動控制，所以將傳統手動油門操縱系統改為ATCS系統。ATCS系統實際上是APCS實現對發動機油門進行控制的執行環節[106]。然而，ATCS系統不僅僅局限于油門控制，還與AFCS系統交聯，因此設計飛行/推力綜合控制系統是有效途徑[107]。為此，楊一棟提出了基于H∞理論的著艦飛/推綜合控制系統[64-65,108]。考慮到H∞控制器階次較高，侯志強等提出了基于總能量理論的著艦飛行/推力綜合控制系統[109]。總能量控制是Boeing公司在1979—1985年為NASA提出的控制方法，結構簡單，階次較低，魯棒性較強，但是總能量控制系統的穩定性有待進一步論證。

3.5 甲板運動建模、預估與補償

航母在海上由于受海浪、海涌及風的影響，艦體會產生六自由度運動，包括沿3個坐標軸的直線運動(縱蕩、橫蕩、沉浮)和圍繞三坐標軸的旋轉運動(橫滾、俯仰和偏航)，并且各自由度運動之間是耦合作用的。甲板運動導致艦載機的理想著艦點成為三維空間的活動點，理想著艦點位置的變化，大大增加了著艦難度，甚至導致著艦失敗。因此，艦船的六自由度甲板運動是影響艦載機著艦安全的一個重要因素。艦載機要求降落在六自由度運動的甲板上，為了確保飛機成功降落，著艦前需要使飛機運動與甲板運動同步。

Nimitz級航母長約183 m、寬為27 m，著艦點距離艦尾部49 m處，有4條攔阻索分布在著艦點附近，間隔為12 m，下滑道4.5°。通常飛機到達艦尾時高度約為2.6 m，并在1 s后以3.8 m/s撞擊速度著艦[110]。

1) 甲板運動模型與影響因素分析

甲板運動可分為縱向運動(縱蕩、沉浮、俯仰)和橫側向運動(橫蕩、橫滾、偏航)，縱橫向運動的耦合影響較小。目前常用的艦船甲板運動模型主要包括：

① 正弦波組合的甲板運動確定性模型[3]：甲板運動在國外尤其是美國已被廣泛研究，經過大量的實測數據計算分析，甲板運動可以表示為正弦波組合的確定性模型，工程上常被采用。

② 基于功率譜的甲板運動隨機性模型[3]：大量實驗數據分析表明，甲板運動實際上是一個平穩隨機過程，可利用白噪聲通過與功率譜相對應的成形濾波器的方法得到甲板運動的時域信息。

③ 基于Conolly理論的甲板運動線性模型：它從海浪的建模和船體在海浪中的受力分析出發，將海浪建模為多個單元規則波線性疊加而成的隨機不規則海浪波。當甲板運動幅度較小時可以用Conolly理論建立線性模型。

艦船甲板運動規律受到不同艦型、各種航態(包括海況、航速、遭遇角)等因素的影響：① 在相同航速和遭遇角的情況下，甲板運動隨海況等級不同而不同，海況等級越高，甲板運動越強烈；② 在相同海況和航速的情況下，艦船的橫滾運動隨著遭遇角的增大先增強后減弱，遭遇角為0° 時的艦船橫滾運動最弱，艦船的俯仰和沉浮運動隨遭遇角的增大先減弱后增強，遭遇角為90° 時最弱；③ 在相同海況、航速和遭遇角的情況下，甲板運動隨艦船大小不同而不同，艦船越大，艦船的甲板運動越弱。

2) 甲板運動預估與補償技術

艦載機著艦過程中，為了消除甲板運動對著艦精度的影響，當飛機接近著艦時，應將甲板運動信息引入到自動著艦引導律中，使飛機能夠跟蹤甲板運動。并且，ACLS系統本身存在超調和相位滯后，也需要進行甲板運動補償(Deck Motion Compensation，DMC)。由于艦船的甲板運動補償網絡難以完全消除艦載機對甲板運動的相位差，仍然會存在較大的著艦誤差，不能保證艦載機安全著艦。為此，需要采用甲板運動預估(Deck Motion Prediction，DMP)技術，將甲板運動信息提前加入ACLS系統，為了避免過度操作，通常提前10～13 s加入補償信息。因此，采用甲板運動預估及補償技術，能夠使著艦誤差限制在軍用安全標準規定范圍內，提高航空母艦/艦載飛機武器系統的作戰能力[111-112]。

DMP方法主要分為3類：切片理論(Strip Theory)、時域法和系統辨識法。Suleiman詳細概述了上述3類方法的研究狀況和優缺點[113]。

① 切片理論：它是一種經典的船舶運動建模與預估方法，它將海浪作用在船體上的三維流體作用力(矩)簡化為船體各橫截面的二維流體作用力(矩)，先求得船體各橫截面上的流體作用力(矩)，再疊加獲得總的流體作用力(矩)，通過求解船舶運動的六自由度方程得到船舶姿態運動信息。

② 時域法：包括時間序列分析法[114]、卡爾曼濾波法[115-116]、人工神經網絡方法[117]、遺傳算法、灰色預測方法和自適應多步預測器[118]等。基于統計學的自回歸(AR)模型和自回歸移動平均(ARIMA)模型等只需利用歷史數據預測未來值，對甲板運動進行預測；但它只適合短期預測，預測時間越長，精度越差。統計學方法可用于時間序列預測，但它難以處理噪聲數據，對環境變化缺乏自適應能力[119]。卡爾曼濾波算法受到模型線性和噪聲高斯的約束，而真實的甲板運動不滿足這個約束。粒子濾波是一種基于隨機采樣的濾波算法，可以應用于系統模型非線性和噪聲非高斯的情形，較AR模型和卡爾曼濾波能更準確地預估甲板運動[120]。在海況等級5級以上，如果預測時間間隔超過3～4 s的話，傳統統計學方法和卡爾曼濾波算法的預測精度將難以保證，而基于奇異值分解和遺傳算法的神經網絡預測方法則能夠提高甲板運動的預估精度[117]。此外，文獻[121]利用信號處理領域的次要成分分析法(Minor Component Analysis)提出了艦船甲板運動預測方法，并與神經網絡、AR模型、維納濾波等預測方法進行了對比分析，仿真得出該方法在預測時長5～20 s內精度不變。

③ 系統辨識法：它是一種新穎的船舶運動預測方法，主要包括離線預測和在線預測兩種。Suleiman利用能量公式法(Energy-Formulation Approach)建立了六自由度的艦船非線性運動模型，利用特征系統實現算法(Eigensystem Realization Algorithm)進行線性參數化辨識，利用雙曲型分解進行線性非參數化辨識，結合小擾動技術和高階譜矩進行非線性參數化辨識[113]。

在甲板運動補償技術領域，國內外研究重點在于縱向甲板運動補償[122]。對側向甲板運動補償技術的探討甚少，楊一棟[123]和江駒[124]等建立了含側向甲板運動補償的側向ACLS系統結構配置，設計了雷達測量跟蹤濾波器，建立了側向甲板運動補償滾轉角指令模型。

綜上可知，雖然甲板運動建模、預估技術取得了很大進展，但是有關甲板運動補償策略的研究相對較少，而這對于自動著艦來說至為重要。

3.6 大氣擾動及艦尾氣流建模與抑制

艦載機著艦過程中會受到大氣擾動及艦尾氣流擾動。大氣擾動模型常使用美國軍用規范(MIL-F-8785C)中提出的模型，該模型由3部分組成[43]：湍流、離散陣風和低空風切變模型。

艦尾氣流擾動是著艦軌跡跟蹤和著艦點誤差的主要原因之一。艦尾氣流形成的物理原因非常復雜，除了包含自由大氣紊流之外，還有因航母迎風行駛產生的雄雞形狀的風力和甲板俯仰運動產生的風力，以及其他隨機分量[125]。美國軍用規范(MIL-F-8785C)將艦尾氣流擾動視作4種成分的合成，即自由大氣紊流分量、尾流穩態分量、尾流周期性分量和尾流隨機分量。朱齊丹等根據美軍標MIL-HDBK-1797的艦尾氣流場模型，基于空間功率譜和時間功率譜轉換得到了自由大氣紊流分量的濾波器形式[126]。為了能夠在地面模擬艦尾氣流對著艦的影響，同時為了研究艦尾氣流抑制技術，美國海軍航空系統司令部開發了回收任務精確仿真模型(其中包含艦尾氣流模型)，合成了基于CFD預測的艦尾氣流部分和風洞試驗的艦尾氣流數據[127]。Shipman等利用CFD軟件模擬了F/A-18艦載機著艦過程中與航母艦尾氣流的耦合作用[128]。

艦尾流擾動對艦載機的影響主要是由于垂直擾動成分引起的垂直方向軌跡誤差[129-131]。為有效抑制艦尾氣流擾動，除了采用具有直接力的DLC/APC/ACLS綜合控制以外，常采用以高度變化率為主反饋的飛行控制系統，它在姿態飛行控制系統的基礎上構成[132]。傳統的飛行控制系統是以控制姿態為基準的，而以高度變化率為主反饋的飛行控制系統，則是直接控制飛機的航跡傾斜角，即直接控制飛機的飛行方向，同時由于對原姿態系統進行了高度變化率反饋校正，拓寬了飛行控制系統頻帶，加快了ACLS系統的動態響應過程，顯著抑制了氣流擾動的影響。在此基礎上，江駒等將自適應控制和模糊參數整定相結合，構建了高度變化率主反饋智能飛行控制系統[133]。此外，對飛行控制系統各回路設計非線性動態逆控制器，再應用非線性觀測器進行動態補償，也是一種抑制尾流擾動的有效方法[134]。如果能夠在線測量或者預測艦尾氣流擾動，則可以應用預見控制理論，將擾動作為前饋補償信號加入ACLS系統，以利于抵消艦尾流擾動的不良影響[135]。側風氣流擾動對著艦精度也有一定影響，設計引入側偏速率為主反饋的AFCS系統，能夠有效抑制側風氣流擾動對艦載機著艦性能的不利影響[132,136]。

綜上可知，具有魯棒性的著艦控制系統設計是解決大氣擾動和艦尾氣流擾動的重要途徑。

3.7 雷達噪聲抑制

雷達跟蹤系統使得控制回路引入了噪聲，因此ACLS系統中須進行引導律設計和對雷達測高信息中的電子噪聲進行濾波，這是由艦上的中心計算機完成，避免由于電子噪聲進入ACLS系統，引起舵面振動磨損。濾波器實質上是離散卡爾曼濾波器的穩定解形式，它可在有噪聲污染的雷達信息中估計出高度差及其微分信息；含濾波器的引導律對高頻電子噪聲的抑制有明顯效果。然而，由于濾波器要對雷達測量得到的高度信號進行數值微分，將會導致雷達噪聲被放大，而且濾波過程也會影響響應速度。為此，紐約州立大學的Mook等在ACLS系統中除了利用雷達測量的高度信息之外，還利用了飛機垂直速度和加速度的估計值，使之既能抑制雷達噪聲，又能降低系統對外部擾動的敏感性[137]；接著又提出了一種基于實際飛行動力學的跟蹤濾波器，用于降低高度及其微分信號的噪聲成分，而不降低響應速度。該濾波器基于簡單的升力模型，利用空速和迎角測量信息構建加速度信息，避免了對雷達輸出微分信號的依賴，從而降低了系統對雷達噪聲的敏感度[138]。

除了雷達測量噪聲，航母運動、雷達安裝誤差以及接收機熱噪聲都會引起雷達測量誤差，因此需要對雷達進行標校。標校數據表現為非線性非平穩特性，基于傅里葉變換的頻域濾波需要平穩性假設，小波分析去噪方法通常導致高頻信息丟失，經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)去噪方法存在模態混疊問題，因此將上述幾種方法聯合使用，適用于艦載機著艦引導雷達標校數據的去噪[139]。

3.8 復飛/逃逸決策與控制

復飛/逃逸決策與控制的研究主要包括復飛準則制定、復飛區劃分、復飛決策與控制、逃逸準則制定以及逃逸控制等內容。

1) 復飛準則與復飛區

艦載機復飛準則是綜合考慮飛機復飛的安全高度、飛行員對復飛指令的反應滯后、復飛操縱的手段以及復飛軌跡最低點安全性等因素決定的。艦載機復飛邊界準則如下[3,140-141]：① 飛機到達艦尾時，離甲板有3 m的安全高度間隙；② 飛行員對復飛指令信號的允許反應時間為0.7 s；③ 飛行員采用的復飛操縱手段是在無縱向駕駛桿操縱的前提下，僅使用發動機軍用推力控制；④ 復飛軌跡最低點應高于海平面。

以航跡臨界點為復飛起始點的復飛軌跡包絡線稱為復飛邊界，它包圍的區域稱為復飛區。通過小擾動動力學模型對飛機復飛軌跡進行計算，確定航跡臨界點。通過艦載機著艦飛行軌跡的分析計算，可得到在不同初始條件下的復飛軌跡包絡，它可被轉換成以艦載機距理想著艦點的水平距離和垂直距離為參數的復飛區。

若飛機高于復飛區上邊界，則需要執行復飛操作。復飛區上邊界準則為：飛機正常著艦點必須在最后一根攔阻索之前；飛機到達艦尾時的速度不能超過正常著艦速度。飛機復飛時，飛行員通常通過操縱油門進入軍用推力狀態，飛機飛行速度激增，通過升力變化減小下沉速率，實現安全復飛，以避免撞艦。艦載機著艦過程的側向運動中，要完成側向甲板對中動作，即要盡量對準甲板跑道的正中軸線，否則可能在著艦后撞上甲板上的其他建筑或停放在跑道旁的飛機。為此，可以利用飛機自動過渡的思想建立側向復飛區。

復飛區的確定是開發復飛決策系統的關鍵，形成復飛邊界的航跡臨界點應滿足事先規定的復飛邊界準則。

2) 復飛決策與控制

復飛決策系統目的在于協助LSO及時發出復飛信號，使著艦事故發生的概率降到最低。決策系統實時監測飛機下降速度、前飛速度以及離艦尾的水平與垂直距離，與預定限制值進行比較，即可判定飛機是否會撞艦。目前主要開發了兩種復飛決策系統[3,140]：① 基于小擾動動力學模型的復飛決策系統，即通過將飛機位置與預定復飛區進行比較，確定飛機是否復飛，但是需要計算機有足夠的存儲空間；② 基于終端狀態預估方程的復飛決策系統。它根據簡化的飛機縱向動力學方程，實時預估飛機復飛到達艦尾的高度，按照復飛邊界準則要求，判斷艦載機是否復飛。將兩者結合構成綜合復飛決策系統，能夠提高復飛決策的準確率[141]。其中，復飛區的上邊界可基于小擾動方程得到，下邊界利用基于終端的預估方程得到。

此外，文獻[142]定義了自動著艦安全窗口的概念，它是指觸艦點距離理想著艦點的允許范圍，進而得到下滑過程中的安全窗口，包括縱向和側向安全范圍，艦載機若不在該窗口范圍內，可執行復飛。艦載機復飛過程中，僅靠剩余推力通常不是最優的，通過優化升降舵操縱，保持一定迎角，提高升力，即在軍用推力加升降舵的智能控制操縱下能夠縮小復飛危險區[143-144]。

與常規艦載機相比，推力矢量飛機具有垂直于飛行軌跡的推力分量，可直接改變飛機飛行軌跡，快速糾正下沉速率誤差的影響。因此，艦載機采用推力矢量技術可以減小飛機的復飛區，減少不必要的復飛，從而改善其復飛性能[108]。

3) 逃逸準則與控制

艦載機在著艦過程中，如果尾鉤沒有鉤住攔阻索，那么艦載機必須進行逃逸起飛操作。逃逸準則為[145]：① 當飛機飛至航母艦尾時，若尾鉤距甲板高度間隙大于6 m則執行逃逸操縱；② 飛行員對復飛逃逸反應滯后時間約為0.7 s；③ 應在保證起落架完全放下的情況下使用最大軍用推力，在有限甲板長度內完成逃逸；④ 艦載機復飛逃逸過程時，必須保持適當的姿態，以最優迎角爬升。

艦載機在逃逸過程中，將受到甲板運動、艦艏氣流等著艦環境因素的干擾。著艦環境因素和AFCS系統對逃逸過程的影響分析可以參考艦載機起飛過程影響分析。同理，艦載機的逃逸控制技術亦可以參考起飛控制技術。

綜上可知，今后復飛/逃逸決策與控制技術的研究重點在于：智能復飛決策技術和復飛/逃逸安全控制技術的研究解決。

4 結論與展望

對艦載機自動著艦引導與控制技術的研究綜述得出，目前公開發表的外文文獻多數來自美國的研究機構，再加上幾次現代局部戰爭也證明了美國已經掌握了較完整的自動著艦技術。近年來，中國有關研究機構在該領域的研究得到迅速發展，在自動著艦系統架構、著艦引導、艦載機自動飛行控制、甲板運動預估與補償、艦尾流抑制和復飛決策等關鍵技術方面取得了重要進展。

隨著計算機、傳感器以及導航、制導與控制等技術不斷發展，為艦載機自動著艦系統及其關鍵技術研究提供了可靠支撐。自動著艦引導與控制技術的未來發展趨勢作如下展望：

1) ACLS系統亟待引入信息融合技術。為了提高引導、導航精度，實現全天候、全自動精確引導，單一依靠跟蹤雷達、衛星系統等引導系統難以滿足高精度高可靠性需求，有必要引入多源信息融合技術，組合應用電子引導與光學引導手段，實現多系統聯合引導，因此需要解決信息融合ACLS系統的架構配置以及信息融合算法設計等問題。近年迅猛發展的計算機視覺技術特別適用于相對位置導航問題，它的引入能減少引導系統的系統復雜度和計算復雜度，但是圖像識別、目標跟蹤、視覺引導等技術的工程化問題有待進一步研究實現。中國尤其需要開發基于北斗衛星系統的ACLS系統，減少對GPS系統的依賴。

2) ACLS系統引導與控制關鍵技術方面的未來研究方向：① 針對受擾不確定非線性多變量艦載機系統，需要研究艦載機多個氣動操縱面與發動機推力之間的綜合控制問題；② 控制理論發展迅速，尤其常規飛機的飛行控制方法層出不窮，而艦載機飛行控制技術的進展較慢，因此更加先進的多變量自適應控制、魯棒預見控制等方法有待在ACLS系統中得到應用研究；③ 智能算法在甲板運動預估、復飛決策、控制器設計與優化等眾多問題中有獨特優勢，因此有待研究智能ACLS系統；④ 推力矢量控制技術是目前比較先進的飛行控制手段，在現代飛行器中得到成功應用，美國的F/A-18HARV等艦載機和俄羅斯的米格-29飛機均加裝了推力矢量系統，驗證了推力矢量技術能夠改善艦載機的操作性，可以在速度變化很小的情況下迅速改變飛機的下沉速率，從而顯著改善艦載機的復飛性能，因此推力矢量化是艦載機技術的發展趨勢之一；⑤ 如何在ACLS系統中設計先進引導與控制方法，消除甲板運動影響、抑制艦尾氣流擾動等問題，仍需得到更好的解決。

3) ACLS系統的地面仿真與實驗驗證問題。考慮到試飛條件的限制和試飛安全性問題，有必要開展艦載機著艦地面仿真與實驗驗證技術的研究。無人機可以作為ACLS系統的驗證機，六自由度地面移動平臺可以模擬航母，驗證著艦引導與控制關鍵技術的有效性。

4) ACLS系統在新一代艦載戰斗機、艦載無人機、艦載直升機等新型艦載機著艦中的應用研究。美國洛克希德·馬丁航空有限公司 (Lockheed Martin Aeronautics Co.)啟動了新一代艦載型F-35C“閃電 II”的著艦測試計劃[146]。2013年，美國X-47B無人戰斗機的著艦成功，標志艦載無人機時代已經到來，ACLS系統對于無人機著艦尤為重要[43]。美國的“火力偵察兵”已經實現了自主著艦，而中國與西方國家相比還有不小差距，垂直起降艦載機是海上作戰部隊急需，將成為未來大中型艦艇的重要裝備[147]。

總之，艦載機自動著艦系統及引導與控制技術的研究，在導航、制導與控制領域具有重要的理論研究價值，對中國實現艦載機、無人機和直升機自動著艦、強大海軍力量、邁向海洋強國具有重要的實際意義。

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(責任編輯： 張玉)

URL：www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20160830.1136.004.html

Researchprogressinguidanceandcontrolofautomaticcarrierlandingofcarrier-basedaircraft

ZHENZiyang*,WANGXinhua,JIANGJu,YANGYidong

CollegeofAutomationEngineering,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China

Automaticcarrierlandingofcarrier-basedaircraftisacomplexsystemengineering.Thispapersummarizesthedevelopmentofautomaticcarrierlandingsystem(ACLS)andkeytechniquesofguidanceandcontrolforcarrierlanding.ThedevelopmenthistoryanddesignspecificationoftheACLSaredescribed.ThebasicframeworkandoperationalprincipleoftheACLSarediscussedindetail.Basedonthesummaryofautomaticcarrierlandingguidanceandcontrolkeyproblemsofcarrier-basedaircraft,thedevelopmentofkeytechniquesofautomaticcarrierlandingissummarizedandanalyzed,includingtheaircraftmathematicalmodeling,carrierlandingguidance,carrierlandingflightcontrol,powercompensationandauto-throttlecontrol,flightdeckmodeling,predictionandcompensation,airwakemodelingandrestrain,radarnoiserestrainanderrorcorrect,wave-offandboltdecisionandcontrol.Aconclusionoftheresearchfindingsofautomaticcarrierlandingguidanceandcontrolisgiven,andfuturedevelopmenttrendsareforecasted.

carrier-basedaircraft;automaticcarrierlandingsystem(ACLS);guidance;flightcontrol;aircraftcarrier

2016-05-13；Revised2016-06-14；Accepted2016-07-28；Publishedonline2016-08-301136

s：NationalNaturalScienceFoundationofChina(61304223，61533008,61673209);theFundamentalResearchFundsfortheCentralUniversities(NJ20160026,NZ2015206)

.E-mailzhenziyang@nuaa.edu.cn

2016-05-13；退修日期2016-06-14；錄用日期2016-07-28； < class="emphasis_bold">網絡出版時間

時間：2016-08-301136

www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20160830.1136.004.html

國家自然科學基金 (61304223，61533008，61673209)； 中央高校基本科研業務費專項資金 (NJ20160026,NZ2015206)

.E-mailzhenziyang@nuaa.edu.cn

甄子洋， 王新華， 江駒， 等. 艦載機自動著艦引導與控制研究進展J. 航空學報，2017,38(2):020435.ZHENZY,WANGXH,JIANGJ,etal.Researchprogressinguidanceandcontrolofautomaticcarrierlandingofcarrier-basedaircraftJ.ActaAeronauticaetAstronauticaSinica,2017,38(2):020435.

http://hkxb.buaa.edu.cnhkxb@buaa.edu.cn

10.7527/S1000-6893.2016.0224

V249.1

A

1000-6893(2017)02-020435-22