Consideramos el problema integrado de asignación y control de misiles tierra-aire para la interceptación de objetivos balísticos. Los trabajos anteriores demuestran que el uso de múltiples misiles y la utilización de leyes de estimación y control colaborativas para la interceptación de objetivos pueden reducir significativamente la distancia media de fallo. Sin embargo, la mayoría de estos métodos son muy sensibles a las condiciones iniciales de lanzamiento, como los ángulos iniciales de cabeceo y rumbo. En este trabajo desarrollamos una metodología para optimizar la selección de múltiples misiles a lanzar entre una colección de misiles con coordenadas de lanzamiento preestablecidas, junto con sus condiciones de lanzamiento. Para la interceptación utilizamos modelos 3-DoF para los misiles y el objetivo balístico. La trayectoria de los misiles se controla mediante extensiones tridimensionales de los algoritmos existentes para el control colaborativo planar y las leyes de estimación. Dado que la dinámica de los misiles y la naturaleza del problema de asignación es altamente no lineal e implica variables discretas y continuas, el problema de optimización se plantea como un problema de programación no lineal entera mixta (MINP). La principal contribución de este trabajo es el desarrollo de un novedoso algoritmo de búsqueda probabilística para resolver eficientemente el problema de asignación de misiles. Verificamos el algoritmo realizando extensas simulaciones de Monte-Carlo en diferentes escenarios de interceptación y mostramos que el enfoque desarrollado produce una distancia media de pérdida significativamente menor y un uso más eficiente de los recursos en comparación con los métodos alternativos.
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