Lambert制导的Matlab解决方案

Lambert问题是指确定连接两个给定位置矢量在指定时间内的轨道转移问题，是航天器轨道设计和制导的核心问题。其数学表述为：给定初始位置矢量\(\vec{r_1}\)、目标位置矢量\(\vec{r_2}\)和转移时间\(\Delta t\)，求解满足这些条件的轨道速度矢量\(\vec{v_1}\)和\(\vec{v_2}\)。

function [v1, v2, exit_flag] = lambert_solver(r1, r2, dt, mu, longway, max_iter, tol)
% LAMBERT_SOLVER 解决Lambert轨道转移问题
% 输入:
%   r1      - 初始位置矢量 (km)
%   r2      - 目标位置矢量 (km)
%   dt      - 转移时间 (s)
%   mu      - 引力常数 (km^3/s^2)
%   longway - 转移方向: true(长路径), false(短路径)
%   max_iter- 最大迭代次数 (默认: 100)
%   tol     - 收敛容差 (默认: 1e-8)
% 输出:
%   v1      - 初始速度矢量 (km/s)
%   v2      - 目标速度矢量 (km/s)
%   exit_flag - 退出标志: 0=成功, 1=未收敛, 2=无解

    % 参数设置
    if nargin < 6, max_iter = 100; end
    if nargin < 7, tol = 1e-8; end
    
    % 计算位置矢量模
    r1_norm = norm(r1);
    r2_norm = norm(r2);
    
    % 计算转移角
    cos_theta = dot(r1, r2) / (r1_norm * r2_norm);
    sin_theta = sqrt(1 - cos_theta^2);
    
    % 确定转移方向 (长路径还是短路径)
    if longway
        sin_theta = -sin_theta;
        theta = 2*pi - acos(cos_theta);
    else
        theta = acos(cos_theta);
    end
    
    % 计算弦长
    c = norm(r2 - r1);
    s = (r1_norm + r2_norm + c) / 2;
    
    % 计算抛物线轨道最小转移时间
    T_min = sqrt(2/(3*mu)) * (s^(3/2) - sign(sin_theta)*(s - c)^(3/2));
    
    % 检查转移时间是否可行
    if dt < T_min
        warning('转移时间小于最小可能时间 %.4f s', T_min);
        v1 = NaN(3,1);
        v2 = NaN(3,1);
        exit_flag = 2;
        return;
    end
    
    % 初始值猜测 (基于抛物线轨道)
    x0 = 0.0;
    if dt > T_min
        x0 = log(dt / T_min);
    end
    
    % 牛顿迭代求解
    x = x0;
    iter = 0;
    converged = false;
    
    while ~converged && iter < max_iter
        % 计算Stumpff函数
        [C, S] = stumpff(x);
        
        % 计算y函数
        y = r1_norm + r2_norm + A*(x*S - 1)/sqrt(C);
        if y < 0
            x = x + 0.1;
            continue;
        end
        
        % 计算时间函数
        dt_calc = (y^(3/2)*S + A*sqrt(y)) / sqrt(mu);
        
        % 计算残差
        f = dt_calc - dt;
        
        % 计算导数
        dfdx = derivative(@(x) time_eq(x, r1_norm, r2_norm, A, mu), x);
        
        % 更新x
        delta_x = -f / dfdx;
        x = x + delta_x;
        
        % 检查收敛
        if abs(delta_x) < tol
            converged = true;
        end
        
        iter = iter + 1;
    end
    
    % 计算最终速度矢量
    if converged
        [C, S] = stumpff(x);
        y = r1_norm + r2_norm + A*(x*S - 1)/sqrt(C);
        
        f = 1 - y/r1_norm;
        g = A * sqrt(y/mu);
        g_dot = 1 - y/r2_norm;
        
        v1 = (r2 - f*r1) / g;
        v2 = (g_dot*r2 - r1) / g;
        
        exit_flag = 0;
    else
        warning('Lambert求解未收敛');
        v1 = NaN(3,1);
        v2 = NaN(3,1);
        exit_flag = 1;
    end
end

function [C, S] = stumpff(x)
% STUMPFF 计算Stumpff函数
% 输入: x - 普适变量
% 输出: C, S - Stumpff函数值

    if x > 0
        sqrt_x = sqrt(x);
        S = (sqrt_x - sin(sqrt_x)) / (sqrt_x)^3;
        C = (1 - cos(sqrt_x)) / x;
    elseif x < 0
        sqrt_minus_x = sqrt(-x);
        S = (sinh(sqrt_minus_x) - sqrt_minus_x) / (sqrt_minus_x)^3;
        C = (cosh(sqrt_minus_x) - 1) / (-x);
    else
        S = 1/6;
        C = 1/2;
    end
end

function df = derivative(f, x, h)
% DERIVATIVE 数值计算函数导数
% 输入: f - 函数句柄, x - 求导点, h - 步长(可选)
% 输出: df - 导数值

    if nargin < 3
        h = max(1e-6, 1e-6*abs(x));
    end
    
    df = (f(x+h) - f(x-h)) / (2*h);
end

function dt = time_eq(x, r1, r2, A, mu)
% TIME_EQ 计算时间方程
% 输入: x - 普适变量, r1 - 初始位置模, r2 - 目标位置模, A - 常数, mu - 引力常数
% 输出: dt - 计算的时间

    [C, S] = stumpff(x);
    y = r1 + r2 + A*(x*S - 1)/sqrt(C);
    dt = (y^(3/2)*S + A*sqrt(y)) / sqrt(mu);
end

function [v1, v2] = gooding_lambert(r1, r2, dt, mu, longway)
% GOODING_LAMBERT Gooding算法解决Lambert问题
% 更高效稳定的Lambert问题求解器

    % 位置矢量模
    r1_norm = norm(r1);
    r2_norm = norm(r2);
    
    % 计算转移角
    cr = cross(r1, r2);
    cmag = norm(cr);
    sin_theta = cmag / (r1_norm * r2_norm);
    cos_theta = dot(r1, r2) / (r1_norm * r2_norm);
    
    if longway
        theta = 2*pi - acos(cos_theta);
        sin_theta = -sin_theta;
    else
        theta = acos(cos_theta);
    end
    
    % 计算常数
    c = sqrt(r1_norm^2 + r2_norm^2 - 2*r1_norm*r2_norm*cos_theta);
    s = (r1_norm + r2_norm + c) / 2;
    
    % Gooding参数
    q = sqrt(r1_norm*r2_norm)*cos(theta/2)/s;
    T0 = sqrt(2*mu/(s^3)) * dt;
    
    % 初始值
    x0 = 0;
    if T0 > 0
        x0 = (T0/pi)^(2/3);
    end
    
    % 牛顿迭代
    max_iter = 50;
    tol = 1e-12;
    x = x0;
    
    for k = 1:max_iter
        [f, dfdx] = gooding_eq(x, q, T0);
        
        if abs(f) < tol
            break;
        end
        
        dx = -f / dfdx;
        x = x + dx;
    end
    
    % 计算速度矢量
    gamma = sqrt(mu * s / 2);
    rho = (r1_norm - r2_norm) / c;
    sigma = sqrt(1 - rho^2);
    
    t1 = sqrt((1 - q) / (1 + q)) * (1 / (1 - 2*x^2) - 1);
    t2 = 2 * sigma * x * sqrt(q / (1 - q^2));
    
    vr1 = gamma * ((q * rho) - t1) / r1_norm;
    vr2 = -gamma * ((q * rho) + t1) / r2_norm;
    
    vt = gamma * (t2 / r1_norm);
    
    % 构造速度矢量
    ir1 = r1 / r1_norm;
    ir2 = r2 / r2_norm;
    it = cross(ir1, cross(ir2, ir1));
    it = it / norm(it);
    
    v1 = vr1*ir1 + vt*it;
    v2 = vr2*ir2 + vt*it;
end

function [f, dfdx] = gooding_eq(x, q, T0)
% GOODING_EQ Gooding方程及其导数

    if x == 0
        f = pi/2 - T0;
        dfdx = -1;
        return;
    end
    
    y = sqrt(1 - (1 - q^2)*x^2);
    f = (1 - q - x^2) * (asin(x) + asin(q*x)) / (x * y) + ...
        q * y - T0;
    
    dfdx = -2*x*(asin(x) + asin(q*x))/(x*y) + ...
           (1 - q - x^2)*(1/(x*y) - (asin(x)+asin(q*x))*(y + (1-q^2)*x^2/y)/(x^2*y^2));
end

function plot_lambert_orbit(r1, r2, v1, mu, dt)
% PLOT_LAMBERT_ORBIT 绘制Lambert转移轨道
% 输入: r1, r2 - 位置矢量 (km), v1 - 初始速度 (km/s), mu - 引力常数, dt - 转移时间

    % 轨道积分
    options = odeset('RelTol', 1e-8, 'AbsTol', 1e-8);
    [~, r] = ode45(@(t,y) two_body_ode(t, y, mu), [0 dt], [r1; v1], options);
    
    % 绘制结果
    figure;
    plot3(r(:,1), r(:,2), r(:,3), 'b-', 'LineWidth', 1.5);
    hold on;
    plot3(r1(1), r1(2), r1(3), 'go', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'g');
    plot3(r2(1), r2(2), r2(3), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'r');
    
    % 绘制中心天体
    [X, Y, Z] = sphere(30);
    R_planet = 6378; % 地球半径 (km)
    surf(R_planet*X, R_planet*Y, R_planet*Z, 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 0.5);
    colormap('winter');
    
    axis equal;
    grid on;
    xlabel('X (km)');
    ylabel('Y (km)');
    zlabel('Z (km)');
    title('Lambert转移轨道');
    legend('转移轨道', '起始点', '目标点', '地球');
    view(3);
end

function dydt = two_body_ode(t, y, mu)
% TWO_BODY_ODE 二体问题微分方程
% y = [x; y; z; vx; vy; vz]

    r = y(1:3);
    v = y(4:6);
    
    r_norm = norm(r);
    drdt = v;
    dvdt = -mu * r / r_norm^3;
    
    dydt = [drdt; dvdt];
end

function [dV, tof] = interplanetary_transfer(departure_planet, target_planet, departure_date, arrival_date, mu_sun)
% INTERPLANETARY_TRANSFER 行星际转移计算
% 输入: 
%   departure_planet - 出发行星名称
%   target_planet - 目标行星名称
%   departure_date - 出发日期 (datetime)
%   arrival_date - 到达日期 (datetime)
%   mu_sun - 太阳引力常数

    % 行星位置计算 (简化版本)
    r1 = planet_position(departure_planet, departure_date);
    r2 = planet_position(target_planet, arrival_date);
    
    % 转移时间 (秒)
    tof = seconds(arrival_date - departure_date);
    
    % 求解Lambert问题
    [v1_dep, v2_arr] = gooding_lambert(r1, r2, tof, mu_sun, false);
    
    % 计算行星轨道速度
    v1_planet = planet_velocity(departure_planet, departure_date);
    v2_planet = planet_velocity(target_planet, arrival_date);
    
    % 计算所需速度增量
    dV_departure = v1_dep - v1_planet;
    dV_arrival = v2_planet - v2_arr;
    
    dV = [norm(dV_departure), norm(dV_arrival)];
end

function r = planet_position(planet, date)
% PLANET_POSITION 计算行星位置 (简化版本)
% 实际应用中应使用精确星历

    % 行星轨道参数 (黄道面坐标系)
    planet_data = containers.Map();
    planet_data('Earth') = struct('a', 149.6e6, 'e', 0.0167, 'i', 0, 'omega', 0, 'Omega', 0, 'M0', 0);
    planet_data('Mars') = struct('a', 227.9e6, 'e', 0.0934, 'i', 1.85, 'omega', 0, 'Omega', 0, 'M0', 0);
    
    % 计算平近点角
    T_period = 2*pi*sqrt(planet_data(planet).a^3 / 1.327e11); % 轨道周期
    t = seconds(date - datetime(2000,1,1,12,0,0)); % J2000历元起算
    M = planet_data(planet).M0 + 2*pi*t / T_period;
    
    % 开普勒方程求解 (迭代法)
    E = M;
    for i = 1:10
        E = M + planet_data(planet).e * sin(E);
    end
    
    % 计算位置矢量
    r_mag = planet_data(planet).a * (1 - planet_data(planet).e * cos(E));
    r = [r_mag * cos(E); r_mag * sin(E); 0];
end

function v = planet_velocity(planet, date)
% PLANET_VELOCITY 计算行星速度 (简化版本)

    % 行星轨道参数
    planet_data = containers.Map();
    planet_data('Earth') = struct('a', 149.6e6, 'e', 0.0167);
    planet_data('Mars') = struct('a', 227.9e6, 'e', 0.0934);
    
    % 计算位置
    r = planet_position(planet, date);
    r_norm = norm(r);
    
    % 计算速度
    mu_sun = 1.327e11; % 太阳引力常数 (km^3/s^2)
    v_mag = sqrt(mu_sun * (2/r_norm - 1/planet_data(planet).a));
    
    % 方向近似 (实际应使用轨道参数)
    v = [-r(2); r(1); 0] * v_mag / r_norm;
end

1. Lambert问题求解核心

使用普适变量法求解Lambert问题，该方法通过引入Stumpff函数处理各种轨道类型（椭圆、抛物线和双曲线）。

算法流程：

1. 计算位置矢量模和转移角
2. 确定转移路径（短路径或长路径）
3. 计算最小转移时间（抛物线轨道）
4. 使用牛顿迭代法求解普适变量x
5. 计算Stumpff函数C(x)和S(x)
6. 计算轨道参数y
7. 求解速度矢量v1和v2

2. Gooding改进算法

实现更高效的Gooding算法，该算法在数值稳定性和收敛速度上优于传统方法。

% Gooding算法核心
function [v1, v2] = gooding_lambert(r1, r2, dt, mu, longway)
    % 实现见完整代码
end

3. 行星际转移应用

实现完整的行星际转移计算模块：

% 行星际转移计算
function [dV, tof] = interplanetary_transfer(departure_planet, target_planet, departure_date, arrival_date, mu_sun)
    % 计算行星位置
    r1 = planet_position(departure_planet, departure_date);
    r2 = planet_position(target_planet, arrival_date);
    
    % 求解Lambert问题
    [v1_dep, v2_arr] = gooding_lambert(r1, r2, tof, mu_sun, false);
    
    % 计算速度增量
    v1_planet = planet_velocity(departure_planet, departure_date);
    dV_departure = norm(v1_dep - v1_planet);
    
    v2_planet = planet_velocity(target_planet, arrival_date);
    dV_arrival = norm(v2_planet - v2_arr);
    
    dV = [dV_departure, dV_arrival];
end

参考代码 Lambert制导的Matlab解决方案 www.youwenfan.com/contentcnd/97493.html

本实现结合了普适变量法的通用性和Gooding算法的高效性，适用于各类航天任务中的轨道设计和制导问题。