导弹自适应滑模制导律仿真matlab代码

基于自适应滑模制导律完成了导弹制导仿真，目标做机动飞行，本资源为自适应滑模制导律matlab程序，含有弹道图，制导控制量，方位角速率图等可以自己改。仿真环境：matlab

clear all


n=0;
T=0.;
S=0.;
H=.002;

VM = 3500.;
VT = 7300.;


k = 3;         %导航比   N
AT = 5.;    %目标加速度nt           最终要算的是NC   然后刷新导弹的加速度
drt = -8558;          %VC  r（t）一阶导数


HE=0;       %转化为弧度角 航向误差  HE
SEITA = -1.5/57.3;      %初始λ 50°
BETA = 0./57.3;


RM1 = 0.;
RM2 = 0.;
RT1 = 100000.;
RT2 = 1000.;

RTM1=RT1-RM1;        %相对位置
RTM2=RT2-RM2;
rt=sqrt（RTM1*RTM1+RTM2*RTM2）;   %rtm  
ry3t = RT2-RM2;



qt = ry3t/rt;

VM1 = VM*cos（SEITA）;     %刷新导弹速度
VM2 = VM*sin（SEITA）;
VT1 = -VT*cos（BETA）;
VT2 = VT*sin（BETA）;
VTM1 = VT1 - VM1;          %相对速度大小
VTM2 = VT2 - VM2;

SEITA = atan2（RTM2RTM1）;%tan反函数
SEITAD=（RTM1*VTM2-RTM2*VTM1）/rt^2;

dry3t = VT2 - VM2;                   % 核心算法
dqt = （dry3t*rt-ry3t*drt）/（rt*rt）;
u = （k+1）*drt*dqt+hardlim（dqt）;


AM1=u*sin（SEITA）;            %导弹加速度分量   qt 仰角
AM2=-u*cos（SEITA）; 


while drt <= 0      %只要接近速度>0  就得继续
     
    BETAOLD=BETA;        %存数据      
    RT1OLD=RT1;
    RT2OLD=RT2;
    RM1OLD=RM1;
    RM2OLD=RM2;
    VM1OLD=VM1;
    VM2OLD=VM2;
    STEP=1;
    FLAG=0;
    while STEP <=1 
        if FLAG==1
            STEP=2; 
            BETA=BETA+H*BETAD;      %β=β+H*β的一阶导数
            RT1=RT1+H*VT1;          %根据步长改变数据
            RT2=RT2+H*VT2;
            RM1=RM1+H*VM1;
            RM2=RM2+H*VM2; 
            VM1=VM1+H*AM1; 
            VM2=VM2+H*AM2;
            T=T+H;                 %T是步长H的累计
        end
        
        RTM1=RT1-RM1;
        RTM2=RT2-RM2;
        SEITA=atan2（RTM2RTM1）;
        ry3t = RT2-RM2;
        rt=sqrt（RTM1*RTM1+RTM2*RTM2）;   

        VTM1 = VT1 - VM1;          %相对速度大小
        VTM2 = VT2 - VM2;
        
        SEITAD=（RTM1*VTM2-RTM2*VTM1）/rt^2;
        
        VM = sqrt（VM1*VM1+VM2*VM2）;   
        
        drt = （RTM1*VTM1+RTM2*VTM2）/rt;
        qt = ry3t/rt;
        dry3t = VT2 - VM2;
        dqt = （dry3t*rt-ry3t*drt）/（rt*rt）;
        u = （k+1）*drt*dqt+hardlim（dqt）;
        AM1=u*sin（SEITA）;            %导弹加速度分量   qt 仰角
        AM2=-u*cos（SEITA）; 
        
        VT1=-VT*cos（BETA）;
        VT2=-VT*sin（BETA）;
        BETAD=AT/VT;          %β的一阶导数
        FLAG=1;
    end
    FLAG=0; 
    BETA=.5*（BETAOLD+BETA+H*BETAD）;   %老数据加上新数据 再 乘1/2
    RT1=.5*（RT1OLD+RT1+H*VT1）; 
    RT2=.5*（RT2OLD+RT2+H*VT2）;
    RM1=.5*（RM1OLD+RM1+H*VM1）;
    RM2=.5*（RM2OLD+RM2+H*VM2）;
    VM1=.5*（VM1OLD+VM1+H*AM1）; 
    VM2=.5*（VM2OLD+VM2+H*AM2）; 
    S=S+H;
    if S >=.09999                  %计算这么多次后  存一下值  大概10次
        S=0.;
        n=n+1;
        ArrayT（n）=T;
        ArrayRT1（n）=RT1;
        ArrayRT2（n）=RT2;
        ArrayRM1（n）=RM1;
        ArrayRM2（n）=RM2;
        ArrayXNCG（n）=u;
        ArrayRTM（n）=rt;
        ArrayQT（n）=qt;
        ArraySEITAD（n）=SEITAD;
        ArrayK（n）=-drt/rt;
    end
    
end
figure
plot（ArrayRT1ArrayRT2ArrayRM1ArrayRM2）grid
title（‘Eventual ight path in the xy plane‘） 
xlabel（‘X ‘）
ylabel（‘Z‘）
figure
plot（ArrayTArraySEITAD）grid
titl

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3442  2020-07-06 16:49  ASMG\asmg_2.m

     目录          0  2020-08-06 11:03  ASMG

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                 3442                    2